Natural Language Processing (NLP) ist einer der modischsten Begriffe der letzten Jahre. Er wird in einem Atemzug mit Chatbots und Künstlicher Intelligenz im Allgemeinen genannt. Aber was ist Natural Language Processing eigentlich? Wir haben zusammengefasst, was hinter dem Begriff steckt.
Was ist Natural Language Processing?
NLP bezeichnet im Weitesten Sinne die Fähigkeit von Maschinen, Sprache zu verarbeiten. In der Regel ist damit die Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz gemeint, menschliche Aussagen zu verstehen. Das gilt für geschriebenen Text und gesprochene Sprache gleichermaßen.
Wie funktioniert Natural Language Processing?
NLP besteht aus mehreren Teilen. Neben der reinen Fähigkeit, Text zu lesen oder gesprochene Sprache zu verstehen, benötigt man zunächst das nötige lexikalische Wissen — also eine angemessene Kenntnis von Wörtern. Ein Chatbot muss beispielsweise erstmal jedes einzelne Wort von möglichen Anfragen lernen, um darauf reagieren zu können.
Des Weiteren braucht es ein grammatikalisches Grundverständnis, um zum Beispiel die Fälle eines Nomens sowie Singular und Plural erkennen zu können. Außerdem kommen syntaktische Komponenten hinzu, was beispielsweise dazu führt, dass Substantive erkannt und wegen ihrer hohen Bedeutungsschwere priorisiert werden können.
Was ist Natural Language Understanding?
Ein weiterer Teil von Natural Language Processing ist die Semantik — also grob gesagt die korrekte Bedeutungszuschreibung einer ganzen Aussage. Dafür müssen unterschiedliche Satzteile erkannt und richtig eingeordnet werden. Außerdem ist der Kontext, in dem die Aussage gemacht wurde, wichtig. Diesen Teil von NLP nennt man auch Natural Language Understanding (NLU). Zur besseren Übersichtlichkeit fassen wir dies hier mit dem Begriff Natural Language Processing zusammen.
Moderne NLP-Programme wie Dialogflow von Google oder Watson von IBM verfügen über ein sehr stabiles Grundgerüst dieser Komponenten. Jeder Usecase stellt jedoch individuelle Anforderungen an eine KI. Deswegen ist die Arbeit von geschulten Redakteuren unerlässlich, um zum Beispiel einen zielgerichteten Chatbot zu entwickeln.
Natural Language Processing und Machine Learning
In NLP-Systemen zum Verstehen von Sprache ist häufig auch ein Aspekt von Machine Learning (ML) enthalten. Durch Machine Learning wird das Verständnis der KI über Zeit besser, da sie die Daten früherer Konversationen nutzt, um zukünftige ähnlich aufgebaute Aussagen besser beantworten zu können und sich so automatisch zu verbessern.
Warum ist Natural Language Processing wichtig?
NLP automatisiert einfach gesagt das Verarbeiten von Sprache. Das ist naheliegenderweise von großem wirtschaftlichen Interesse. Datenmengen, die für eine manuelle Bearbeitung viel zu groß sind, werden für Unternehmen durch den Einsatz von KI nutzbar.
Daher hat die Nutzung von NLP-basierten Programme über die vergangenen Jahre stark zugenommen.
Einsatzgebiete von Natural Language Processing?
Künstliche Intelligenz ist in nahezu allen Branchen anzufinden. Ihre Anwendungsgebiete sind vielfältig. Wir haben einige der wichtigen Nutzungsmöglichkeiten zusammengestellt.
Maschinelle Übersetzung
Eines der bekanntesten Einsatzgebiete von NLP ist die automatische Übersetzung. Gängige Übersetzungsprogramme wie DeepL oder der Google Translator beinhalten hochkomplexe Technologie zum maschinellen Lernen. Dafür sind riesige Datenmengen nötig, mit denen ein Supercomputer gefüttert wird. Das Erfassen der neuen Eingaben für die Übersetzung geschieht dabei durch Natural Language Processing.
Spam-Erkennung
Das Konzept der syntaktischen und semantischen Analyse von Natural Language Processing wird besonders beim Beispiel von Spam-Filtern deutlich. Durch eine entsprechende Konfigurierung sind diese Filter in der Lage, wiederkehrende Strukturen in Text, Betreff und Versand-Adresse von Spam-Mails zu erkennen und diese auszusortieren. Genutzt werden solche NLP-basierte Spam-Filter beispielsweise von Google und Yahoo.
Sentiment-Analyse
Im Fall der Sentiment-Analyse kann vor allem der lexikalische Anteil von Natural Language Processing im Vordergrund stehen. Durch das Erkennen von emotional aufgeladenen Begriffen wie “super” oder “furchtbar” ist eine automatische Einordnung möglich, die in der Regel in Form eines Sentiment Scores festgehalten wird. So können Unternehmen beispielsweise ihre Sozialen Medien nach besonders positiven oder negativen Aussagen durchsuchen.
Chatbots
Chatbots gehören zu den bekanntesten Anwendungsgebieten von NLP. Sie erfüllen zahlreiche Aufgaben, darunter beispielsweise das Beantworten von FAQs, die Vorabwicklung von größeren Prozessen oder vollumfänglicher Kundenservice. Wegen ihrer hohen Flexibilität sind sie die vermutlich gefragtesten KI-Tools auf dem Markt.
Die Rolle von Natural Language Processing kann hierbei je nach Usecase unterschiedlich groß sein. Manche Bots, in denen die Navigation nur durch Buttons getätigt wird, benötigen gar kein NLP, sondern lediglich eine logische Aneinanderreihung vordefinierter Inhalte. Andere Chatbots wiederum sind hochkomplex, haben multiple Kontexte und reagieren auf jede Aussage individuell.
Sprachassistenten
Die Krönung aktueller NLP-Produkte stellen wohl die etablierten Sprachassistenten von Google, Apple und Amazon dar. Sie verfügen über ein hervorragendes Verständnis von Sprache. Das zeigt sich alleine schon darin, dass sie eine unglaublich große Menge an unterschiedlichen Fragen korrekt zuordnen können.
Diese Beispiele zeigen jedoch auch, wie aufwendig die Entwicklung entsprechender Produkte sein kann und wie viele Ressourcen es kosten kann, NLP, NLU und NLG zu konfigurieren und trainieren, damit das Ergebnis zufriedenstellend ist.
Herausforderungen im Natural Language Processing (NLP)
Mehrdeutigkeit der Sprache
Beschreibung: Die natürliche Sprache ist oft mehrdeutig, was bedeutet, dass ein Wort oder eine Phrase mehrere Bedeutungen haben kann. Diese Mehrdeutigkeit stellt eine der größten Herausforderungen für NLP-Systeme dar.
Beispiele:
- Homonyme: Wörter wie „Bank“ können sowohl eine Finanzinstitution als auch eine Sitzgelegenheit bedeuten.
- Polysemie: Ein Wort kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben, z.B. „Zug“ kann sich auf ein Transportmittel oder eine Handlung beziehen.
- Syntaktische Mehrdeutigkeit: Ein Satz kann unterschiedliche Interpretationen haben, z.B. „Der alte Mann und das Meer“ kann entweder einen alten Mann oder das Meer als alt beschreiben.
Kontextuelles Verständnis
Beschreibung: NLP-Systeme müssen den Kontext verstehen, in dem Wörter und Sätze verwendet werden, um ihre Bedeutung korrekt zu interpretieren. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der linguistischen und kulturellen Nuancen.
Beispiele:
- Anaphora Resolution: Das Verstehen, auf welche Person oder Sache ein Pronomen verweist, z.B. „Anna gab Maria ihr Buch“ – wessen Buch ist gemeint?
- Diskursanalyse: Das Verstehen der Bedeutung eines Satzes im Zusammenhang mit den vorhergehenden und folgenden Sätzen.
- Konversationskontext: In einem Gespräch den Zusammenhang von vorherigen Aussagen zu berücksichtigen, um kohärente Antworten zu geben.
Datensparsamkeit und Qualität
Beschreibung: NLP-Modelle benötigen große Mengen an Daten zum Trainieren. Die Verfügbarkeit und Qualität dieser Daten sind oft begrenzt, insbesondere für weniger verbreitete Sprachen oder Domänen.
Beispiele:
- Datenmangel: Für viele Sprachen und spezifische Anwendungsfälle stehen nur begrenzte Trainingsdaten zur Verfügung.
- Anmerkungsqualität: Daten müssen oft manuell annotiert werden, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist.
- Datenschutz: Die Nutzung persönlicher Daten für das Training von NLP-Modellen muss unter Berücksichtigung des Datenschutzes und der Privatsphäre erfolgen.
Bias und Fairness
Beschreibung: NLP-Modelle können Vorurteile (Bias) aufweisen, die in den Trainingsdaten enthalten sind. Diese Biases können zu unfairen und diskriminierenden Ergebnissen führen.
Beispiele:
- Geschlechterbias: Modelle könnten geschlechtsspezifische Stereotype verstärken, z.B. durch die Assoziation von Berufen mit bestimmten Geschlechtern.
- Kultureller Bias: Sprachmodelle könnten kulturelle Voreingenommenheiten reflektieren und Minderheitengruppen benachteiligen.
- Fairness in Anwendungen: Systeme wie Bewerberauswahl oder Kreditwürdigkeitsprüfungen müssen besonders auf Bias achten, um Diskriminierung zu vermeiden.
Mehrsprachige Verarbeitung
Beschreibung: Die Verarbeitung mehrerer Sprachen und Dialekte stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da jede Sprache ihre eigenen strukturellen und kulturellen Besonderheiten hat.
Beispiele:
- Sprachspezifische Modelle: Modelle müssen für jede Sprache separat trainiert werden, was ressourcenintensiv ist.
- Mangelnde Ressourcen: Für viele Sprachen fehlen große annotierte Datensätze und NLP-Tools.
- Dialekte und Umgangssprache: Die Vielfalt innerhalb einer Sprache, einschließlich Dialekten und Umgangssprache, erschwert die einheitliche Verarbeitung.
Ethische und soziale Überlegungen
Beschreibung: Der Einsatz von NLP-Technologien wirft ethische und soziale Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Überwachung und die potenzielle Manipulation von Informationen.
Beispiele:
- Datenschutz: Sicherstellung, dass persönliche Daten bei der Nutzung von NLP-Anwendungen geschützt werden.
- Überwachung: Der Einsatz von NLP zur Massenüberwachung und zum Profiling von Personen wirft schwerwiegende ethische Bedenken auf.
- Manipulation: Die Gefahr, dass NLP zur Erstellung und Verbreitung von Fehlinformationen oder zur Beeinflussung der öffentlichen Meinung verwendet wird.
Skalierbarkeit und Echtzeitverarbeitung
Beschreibung: NLP-Anwendungen müssen oft große Mengen an Text in Echtzeit verarbeiten, was technische Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Effizienz mit sich bringt.
Beispiele:
- Rechenleistung: Die Verarbeitung großer Textmengen erfordert erhebliche Rechenressourcen.
- Latenz: Systeme müssen schnell genug reagieren, um in Echtzeitanwendungen wie Chatbots oder Sprachassistenten eingesetzt werden zu können.
- Datenintegration: Die Integration von NLP-Systemen in bestehende IT-Infrastrukturen und die Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen erfordert ausgeklügelte technische Lösungen.
Technologische Weiterentwicklung und Komplexität
Beschreibung: Die rasante Entwicklung im Bereich der KI und NLP stellt eine ständige Herausforderung dar, da Forscher und Entwickler mit den neuesten Technologien und Methoden Schritt halten müssen.
Beispiele:
- Kontinuierliches Lernen: Die Notwendigkeit, Modelle regelmäßig zu aktualisieren und zu verbessern, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten.
- Komplexität der Modelle: Die immer komplexer werdenden Modelle und Algorithmen erfordern spezialisierte Kenntnisse und Ressourcen für ihre Entwicklung und Implementierung.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die effektive Nutzung von NLP erfordert Zusammenarbeit zwischen Linguisten, Informatikern, Datenwissenschaftlern und Fachexperten aus verschiedenen Domänen.
Die Zukunft von Natural Language Processing
Die Zukunft des NLP verspricht spannende Entwicklungen und neue Durchbrüche in verschiedenen Bereichen.
Fortschritte in der Modellarchitektur
Die Entwicklung neuer Modellarchitekturen wird die Leistung von NLP-Systemen weiter steigern. Transformer-Modelle wie BERT und GPT haben bereits bedeutende Fortschritte erzielt, doch zukünftige Modelle werden den Kontext von Wörtern und Sätzen noch besser erfassen können. Auch die Integration von Text, Bild und Audio-Daten in ein einziges Modell wird die Anwendungsbreite und Genauigkeit erheblich erweitern.
Effizienz und Verfügbarkeit
Heutige NLP-Modelle sind leistungsfähig, aber ressourcenintensiv. Die Forschung konzentriert sich daher auf kleinere, effizientere Modelle, die weniger Rechenressourcen benötigen. Diese werden leichter auf mobilen Geräten einsetzbar sein. Auch Edge Computing wird eine größere Rolle spielen, indem NLP-Modelle direkt auf Endgeräten ausgeführt werden, was Latenz reduziert und den Datenschutz verbessert.
Personalisierung und Anpassung
Zukünftige NLP-Systeme werden aus den Interaktionen mit den Nutzern lernen und sich kontinuierlich verbessern. Adaptive Lernsysteme könnten sich automatisch an verschiedene Dialekte, Sprachstile und Nutzungskontexte anpassen, was die Benutzererfahrung erheblich verbessern wird.
Multilinguale und Low-Resource-Sprachen
Die Fähigkeit, mehrere Sprachen zu verarbeiten, wird entscheidend sein. Fortschritte in Zero-Shot- und Few-Shot-Learning werden es ermöglichen, neue Sprachen oder Domänen mit minimalen Daten zu erlernen. Universelle Modelle, die mehrere Sprachen gleichzeitig unterstützen und nahtlos zwischen ihnen wechseln können, werden die Mehrsprachigkeit weiter vorantreiben.
Integration von Weltwissen und Common-Sense-Reasoning
Zukünftige NLP-Systeme werden zunehmend in der Lage sein, Weltwissen und gesunden Menschenverstand zu integrieren. Ontologien und Wissensgraphen werden genutzt, um den Kontext und die Bedeutung von Texten besser zu verstehen. Modelle, die ihre Entscheidungen verständlich erklären können, werden die Interaktion zwischen Mensch und Maschine revolutionieren.
Verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion
Die Entwicklung von konversationsbasierter KI wird fortschreiten, sodass Chatbots und virtuelle Assistenten natürlicher und intuitiver mit Nutzern interagieren können. Systeme, die Emotionen und Stimmungslagen der Nutzer erkennen und entsprechend reagieren, werden die Benutzererfahrung weiter verbessern.
Ethische und gesellschaftliche Auswirkungen
Die Entwicklung von Methoden zur Erkennung und Minderung von Vorurteilen in NLP-Modellen wird eine große Rolle spielen. Datenschutz wird im Vordergrund stehen, um die sichere Verarbeitung persönlicher Daten zu gewährleisten. Standards und Best Practices zur ethischen Nutzung von NLP-Technologien werden eingeführt.
Branchenübergreifende Anwendungen
NLP wird innovative Lösungen für verschiedene Sektoren bieten. Im Gesundheitswesen können präzisere Textanalysen und patientenorientierte Chatbots die Diagnose und Patientenversorgung verbessern. In der Bildung werden personalisierte Lernplattformen und automatische Bewertungssysteme auf die Bedürfnisse der Schüler zugeschnitten. Der Finanzsektor kann von erweiterten Möglichkeiten zur Betrugserkennung und Marktanalyse durch fortschrittliche NLP-Technologien profitieren.
Fazit
Natural Language Processing hat Künstliche Intelligenz in der Form, in der wir sie kennen, erst möglich gemacht. Das interdisziplinäre Feld von Sprache und Informatik bietet unzählige Möglichkeiten, das Leben zu erleichtern. Automatisches Übersetzen, Datenanalyse nach linguistischen Kriterien und die Beantwortung von Fragen in Echtzeit sind nur ein paar der möglichen Anwendungen.
Wenn Sie wissen möchten, wie Natural Language Processing Ihr Unternehmen voranbringen kann, melden Sie sich gerne bei uns. Wir bei botcamp.ai arbeiten mit Leidenschaft daran, die aktuellen technischen Möglichkeiten rund um NLP, NLU und NLG in zielgerichteten Chatbots umzusetzen und für unsere Kunden nutzbar zu machen.
