Was ist Natural Language Processing (NLP) ? Definition und Beispiele

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Natural Language Processing (NLP) ist eine Form künstlicher Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen – egal, ob Sie sie schreiben, sprechen oder sogar kritzeln. Da KI-gestützte Geräte und Dienste immer stärker in unseren Alltag und der Welt integriert werden, erhöht sich auch der Einfluss von NLP auf ein nahtloses Mensch-Computer-Erlebnis.

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Definition von Natural Language Processing (NLP) 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Informatik und Linguistik, der sich darauf konzentriert, menschliche Kommunikation wie Sprache und Text für Computer verständlich zu machen. 

NLP wird in einer Vielzahl alltäglicher Produkte und Dienstleistungen eingesetzt. Zu den gängigsten Technologien, die NLP nutzen, gehören sprachgesteuerte digitale Assistenten auf Smartphones, E-Mail-Scan-Programme zur Spam-Erkennung und Übersetzungs-Apps zur Entschlüsselung von Fremdsprachen.

Was sind NLP-Techniken? 

NLP umfasst ein breites Spektrum an Techniken zur Analyse menschlicher Sprache. Zu den gängigsten Techniken, denen Sie in diesem Bereich wahrscheinlich begegnen werden, gehören:

• Stimmungsanalyse: Eine NLP-Technik, die Text analysiert, um Stimmungen wie „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ zu identifizieren. Stimmungsanalysen werden häufig von Unternehmen eingesetzt, um Kundenfeedback besser zu verstehen. 

• Zusammenfassung: Eine NLP-Technik, die einen längeren Text zusammenfasst, um ihn für zeitsensible Leser lesbarer zu machen. Zu den gängigen Texten, die mit dieser Technologie zusammengefasst werden können, gehören Berichte und Artikel. 

• Keyword-Extraktion: Eine NLP-Technik, die einen Text analysiert, um die wichtigsten Schlüsselwörter oder Phrasen zu identifizieren. Keyword-Extraktion wird häufig für Suchmaschinenoptimierung (SEO), Social-Media-Monitoring und Business-Intelligence- Zwecke verwendet. 

• Tokenisierung: Der Prozess, Zeichen, Wörter oder Teilwörter in „Token“ zu zerlegen, die das Programm analysieren kann. Tokenisierung ist die Grundlage gängiger NLP-Aufgaben wie Wortmodellierung, Wortschatzaufbau und die Analyse häufiger Wortvorkommen.

NLP-Vorteile 

Ob es darum geht, schnell einen Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen oder anhand einer Stimmungsanalyse von Hunderten von Bewertungen Geschäftseinblicke zu gewinnen – NLP bietet sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern eine Reihe von Vorteilen. 

Es ist daher nicht überraschend, dass wir in den kommenden Jahren mit einer weiteren Zunahme dieser Technologie rechnen können. Laut Statista beträgt der globale Markt für NLP im Jahr 2025 voraussichtlich € 1,16 Milliarden und wird voraussichtlich bis zum Jahr 2031 eine jährliche Wachstumsrate von 26,63 Prozent aufweisen. Die führt zu einem prognostizierten Marktvolumen von € 4,82 Milliarden im Jahr 2031. [1]. 

Zu den allgemeinen Vorteilen von NLP gehören:

• Die Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten wie Sprache, Textnachrichten und Social-Media-Beiträge zu analysieren. 

• Kundenzufriedenheit und das Kundenerlebnis durch die Gewinnung von Erkenntnissen mithilfe der Stimmungsanalyse zu verbessern. 

• Kostensenkung durch den Einsatz NLP-fähiger KI zur Ausführung bestimmter Aufgaben, z. B. das Chatten mit Kunden über Chatbots oder die Analyse großer Mengen von Textdaten. 

• Besseres Verständnis eines Zielmarkts oder einer Marke durch die Durchführung von NLP-Analysen relevanter Daten wie Social-Media-Posts, Fokusgruppenumfragen und Bewertungen. 

NLP-Einschränkungen

NLP ist vielfältig einsetzbar, aber noch lange nicht perfekt. Viele NLP-Tools haben Schwierigkeiten, Sarkasmus, Emotionen, Slang, Kontext, Fehler und andere mehrdeutige Aussagen zu interpretieren. Das bedeutet, dass NLP meist auf eindeutige Situationen beschränkt ist, die keinen großen Interpretationsaufwand erfordern.

Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Obwohl die Verarbeitung natürlicher Sprache wie etwas aus einem Science-Fiction-Roman klingt, gibt es in Wirklichkeit bereits Beispiele für NLP in Ihrem Alltag, da Sie täglich mit zahllosen NLP-gestützten Geräten und Diensten interagieren. 

Online-Chatbots nutzen beispielsweise NLP, um mit Kunden zu interagieren und sie auf passende Ressourcen oder Produkte zu verweisen. Chatbots können zwar nicht alle Kundenfragen beantworten, Unternehmen schätzen sie jedoch, da sie kostengünstige Lösungen für häufige Probleme oder Fragen von Verbrauchern zu ihren Produkten bieten. 

Eine weitere häufige Anwendung von NLP ist die Textvorhersage und Autokorrektur, die Sie wahrscheinlich schon oft beim Versenden von Nachrichten an Freunde oder beim Verfassen eines Dokuments erlebt haben. Diese Technologie ermöglicht es Textern und Autoren gleichermaßen, ihren Schreibprozess zu beschleunigen und häufige Tippfehler zu korrigieren. 

Was ist mit ChatGPT?

ChatGPT – ein Chatbot mit KI und natürlicher Sprachverarbeitung – erzeugt ungewöhnlich menschenähnliche Antworten. In letzter Zeit hat er die Schlagzeilen beherrscht, da er Antworten liefert, die weit über das bisher kommerziell Mögliche hinausgehen. 

Wenn Sie mehr erfahren möchten, bringt das ChatGPT Teach Out der University of Michigan Experten für Kommunikationstechnologie, Wirtschaft, künstliche Intelligenz, natürliche Sprachverarbeitung, Gesundheitsversorgung und Recht zusammen, um die aktuellen und zukünftigen Auswirkungen der Technologie zu diskutieren.

Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Sie können aus zahlreichen Tools und Diensten für die Verarbeitung natürlicher Sprache wählen, die Ihnen den Einstieg in die Arbeit mit NLP erleichtern. Zu den gängigsten Tools und Diensten gehören unter anderem: 

• Google Cloud NLP API

• IBM Watson 

• Amazon Comprehend

Natürliche Sprachverarbeitung mit Python 

Python ist eine Programmiersprache, die sich gut für NLP eignet. Zu den gängigen Python-Bibliotheken und -Toolkits, die Sie für den Einstieg in NLP verwenden können, gehören NLTK, Stanford CoreNLP und Genism. 

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