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.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Aktuelle Beiträge zu diesem Thema

So verbessert KI Entscheidungen in der Versicherungsbranche

Kommentar von Prashanth D, Infosys

So verbessert KI Entscheidungen in der Versicherungsbranche

Underwriting ist ein grundlegender Prozess in allen Bereichen der Versicherungsbranche. Dennoch ist dieser Prozess heutzutage arbeitsaufwendig, langsam und produziert inkonsistente Resultate. Oftmals müssen diese Prozesse noch manuell unterbrochen und unterstützt werden. Die Abwägung von Risiken und die Entscheidungsfindung wird dabei von Menschen durchgeführt – aus diesem Grund können Ergebnisse oftmals inkonsistent ausfallen. lesen

Cubeware forscht zum Thema Business Intelligence

Lab in München eröffnet

Cubeware forscht zum Thema Business Intelligence

In München startet die BI-Forschung im Cubeware C-Lab. Zum Auftakt machen sich drei internationale Data Scientists ans Werk und befassen sich vor allem mit praxisrelevanten BI-Themen und KI-Verfahren. lesen

SAS und Nvidia starten Partnerschaft

Für Deep Learning und Computer Vision

SAS und Nvidia starten Partnerschaft

Der Analytics-Anbieter SAS hat eine strategische Zusammenarbeit mit Nvidia gestartet. Die Partner wollen im Zuge der Kooperation Unternehmenskunden bei der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse unterstützen. lesen

SAS investiert eine Milliarde US-Dollar in KI

Engagement ausgebaut

SAS investiert eine Milliarde US-Dollar in KI

Der Analytics-Spezialist SAS hat angekündigt, im Lauf der kommenden drei Jahre insgesamt eine Milliarde US-Dollar in Künstliche Intelligenz (KI) zu investieren. Die Summe fließt unter anderem in Software-Innovationen, Anwenderschulungen und Beratung. lesen

Intelligente Systeme halten Einzug in den Unternehmensalltag

Kommentar von Gerald Martinetz, Mindbreeze

Intelligente Systeme halten Einzug in den Unternehmensalltag

Intelligente Systeme, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, sind heute fixer Bestandteil unseres Alltags. Sprachassistenten antworten effizient und präzise auf Fragen und Navigationssysteme bringen uns zu unserem gewünschten Ziel. KI-Lösungen verändern nicht nur unsere Lebensweise, sondern beeinflussen auch die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse abwickeln, Mitarbeiter zusammenarbeiten oder mit Kunden interagieren. lesen

Gartner räumt mit KI-Mythen auf

Fünf gängige Irrtümer beim Thema KI

Gartner räumt mit KI-Mythen auf

Welchen Mehrwert bietet Künstliche Intelligenz (KI) einem Unternehmen? Dabei kommt es oftmals zu Fehleinschätzungen. Die Analysten von Gartner räumen mit den fünf größten KI-Mythen auf, um Entscheidern den richtigen Weg für ihre Strategie zu zeigen. lesen

So verbessert KI Datenmarktplätze

Kommentar von Venkata C. Krishna, HCL Technologies

So verbessert KI Datenmarktplätze

Das Potenzial von Datenmarktplätzen lässt sich deutlich erhöhen, wenn ihre Funktionen durch den Einsatz kognitiver Lösungen erweitert werden. lesen

„Die Datenanonymität muss gewährleistet sein“

DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019

„Die Datenanonymität muss gewährleistet sein“

Dr. Gerhard Koch, Technical Board Member bei Octarine LLC und ehemals CTO von Connected Car & Car IT Security – Mercedes Car Group, ist auf der „DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019“ mit der Keynote „Analytics und KI – große Chancen und große Herausforderungen“ vertreten. lesen

Qlik übernimmt Crunch Data

Sprachgesteuerte Datenanalysen

Qlik übernimmt Crunch Data

Der Analytics-Spezialist Qlik hat mit Crunch Data den Hersteller des KI-getriebenen Analytics-Bots CrunchBot übernommen. Mit dem Bot und NLP-Diensten will Qlik sein Portfolio rund um sprachgesteuerte Datenanalysen weiter ausbauen. lesen

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44576499 / Definitionen)