Definition

Was ist Natural Language Processing?

| Autor / Redakteur: Stefan Luber / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Die Abkürzung NLP steht für Natural Language Processing und beschreibt Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache. Ziel ist eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis der natürlichen Sprache.

Natural Language Processing (NLP) versucht, natürliche Sprache zu erfassen und mithilfe von Regeln und Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten. NLP verwendet hierfür verschiedene Methoden und Ergebnisse aus den Sprachwissenschaften und kombiniert sie mit moderner Informatik und künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, eine möglichst weitreichende Kommunikation zwischen Mensch und Computer per Sprache zu schaffen. Dadurch sollen sich sowohl Maschinen als auch Anwendungen per Sprache steuern und bedienen lassen.

NLP muss Lösungen schaffen, um sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache zu erkennen, zu analysieren und den Sinn zur weiteren Verarbeitung zu extrahieren. Hierfür ist ein Verständnis nicht nur von einzelnen Wörtern und Sätzen, sondern das Erfassen von kompletten Textzusammenhängen und Sachverhalten notwendig. Eine Herausforderung für das Natural Language Processing stellt die Komplexität der menschlichen Sprache und deren Mehrdeutigkeit dar. Da Computer nicht wie Menschen auf Erfahrungen zum besseren Verstehen von Sprache zurückgreifen können, müssen sie Algorithmen und Verfahren der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings anwenden.

Um Textbedeutungen ganzheitlich zu erkennen, ist es notwendig, im Vorfeld große Datenmengen zu erfassen und bereits erkannte Muster für die Sinnanalyse heranzuziehen. Neben künstlicher Intelligenz und Machine Learning spielen Big-Data-Techniken hierfür eine wichtige Rolle.

Die verschiedenen Teilbereiche des Natural Language Processings

Natural Language Processing muss Sprache in Form von Schall oder Zeichenketten erfassen und den Sinn extrahieren. Hierfür nutzt NLP verschiedene Methoden und Techniken, die schrittweise bis zur vollständigen Erfassung der Bedeutung eines Textes zu durchlaufen sind. Folgende Teilbereiche des Natural Language Processings finden hierfür Anwendung:

  • Spracherkennung
  • Segmentierung zuvor erfasster Sprache in einzelne Wörter und Sätze
  • Erkennen der Grundformen der Wörter und Erfassung grammatischer Informationen
  • Erkennen der Funktionen einzelner Wörter im Satz (Subjekt, Verb, Objekt, Artikel, etc.)
  • Extraktion der Bedeutung von Sätzen und Satzteilen
  • Erkennen von Satzzusammenhängen und Satzbeziehungen

Da menschliche Sprache oft mehrdeutig ist, kann selbst ein vollständiger Durchlauf der verschiedenen zuvor beschriebenen Schritte nicht immer ein eindeutiges Ergebnis liefern. Selbst moderne künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stoßen an ihre Grenzen, wenn in der zu analysierenden Sprache Stilmittel wie die rhetorische Frage, Ironie oder beispielsweise ein Paradoxon zum Einsatz kommen.

Typische Anwendungsbereiche von Natural Language Processing

Natural Language Processing kommt bereits heute in vielen Bereichen zum Einsatz. Gleichzeitig ist NLP Gegenstand aktueller Forschung und entwickelt sich ständig weiter. Zukünftig wird Natural Language Processing eine noch wichtigere Rolle für die Schnittstelle zwischen Mensch und Computer einnehmen. NLP wird heute genutzt, um beispielsweise Text aus eingescannten Dokumenten zu extrahieren, sprachgesteuerte Assistenten auf mobilen Endgeräten wie Smartphones zu realisieren oder geschriebene und gesprochene Sprache in Echtzeit zu übersetzen.

Bereits in den nächsten Jahren sind deutliche Fortschritte durch den Einsatz verbesserter künstlicher Intelligenz, die neuen Möglichkeiten des Machine Learnings und leistungsfähigere Hardware zu erwarten. Es ergeben sich Anwendungsbereiche im Alltag wie das sinnhafte Zusammenfassen von langen Texten, das automatisierte Schreiben von Texten, das Erkennen von Stimmungen des Sprechenden und das Erfassen von Stilmitteln wie Ironie, rhetorischen Fragen oder Sarkasmus.

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