Was ist NLP?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht Robotern, die menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen, sodass sie sich wiederholende Aktivitäten ohne menschliches Eingreifen ausführen können. Beispiele sind maschinelle Übersetzung, Zusammenfassung, Ticketklassifizierung und Rechtschreibprüfung.
Natural Language Processing (NLP) ist die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. NLP ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die sich auf die menschliche Sprache konzentriert und eng mit der Computerlinguistik verwandt ist, die sich mehr auf statistische und formale Ansätze zum Sprachverständnis konzentriert.
NLP wird typischerweise für die Dokumentenzusammenfassung, Textklassifizierung, Themenerkennung und -verfolgung, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und vieles mehr verwendet.
Wie funktioniert NLP?
NLP-Systeme verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren. Die Algorithmen werden darauf trainiert, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Schlussfolgerungen zu ziehen. So funktioniert das:
- Der Benutzer muss einen Satz in das Natural Language Processing (NLP)-System eingeben.
- Das NLP-System zerlegt dann den Satz in kleinere Wortteile, sogenannte Tokens, und wandelt Audio in Text um.
- Dann verarbeitet die Maschine die Textdaten und erstellt basierend auf den verarbeiteten Daten eine Audiodatei.
- Die Maschine antwortet mit einer Audiodatei, die auf verarbeiteten Textdaten basiert.
Größe und Wachstum des NLP-Marktes
Künstliche Intelligenz ist das nächste große Ding in der Tech-Welt. Mit ihrer Fähigkeit, menschliches Verhalten zu verstehen und entsprechend zu handeln, ist KI bereits zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Die Verwendung von KI hat sich weiterentwickelt, wobei die neueste Welle die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist.
Die Größe des globalen NLP-Marktes wird im Jahr 15.7 auf 2022 Mrd. USD geschätzt und soll im Prognosezeitraum 25-2022 mit einer CAGR von mehr als 2027 % wachsen. Der Markt soll bis 49.4 ein Volumen von 2027 Mrd. USD bei einer CAGR von 25.7 % erreichen.
Vorteile von NLP
Erhöhte Effizienz und Genauigkeit der Dokumentation
Ein NLP-generiertes Dokument fasst jeden Originaltext genau zusammen, den Menschen nicht automatisch generieren können. Außerdem kann es sich wiederholende Aufgaben ausführen, z. B. die Analyse großer Datenmengen, um die menschliche Effizienz zu verbessern.
Fähigkeit, automatisch eine Zusammenfassung von großen und komplexen Textinhalten zu erstellen
Natürliche Verarbeitungssprache kann für einfache Text-Mining-Aufgaben verwendet werden, z. B. das Extrahieren von Fakten aus Dokumenten, das Analysieren von Stimmungen oder das Identifizieren benannter Entitäten. Natürliche Verarbeitung kann auch für komplexere Aufgaben verwendet werden, wie z. B. das Verständnis menschlicher Verhaltensweisen und Emotionen.
Ermöglicht persönlichen Assistenten wie Alexa, gesprochene Worte zu interpretieren
NLP ist für persönliche Assistenten wie Alexa nützlich, da es dem virtuellen Assistenten ermöglicht, gesprochene Wortbefehle zu verstehen. Es hilft auch, relevante Informationen in Sekundenschnelle aus Datenbanken zu finden, die Millionen von Dokumenten enthalten.
Ermöglicht die Verwendung von Chatbots zur Kundenunterstützung
NLP kann in Chatbots und Computerprogrammen verwendet werden, die künstliche Intelligenz verwenden, um mit Menschen über Text oder Sprache zu kommunizieren. Der Chatbot verwendet NLP, um zu verstehen, was die Person eingibt, und angemessen zu reagieren. Sie ermöglichen es einem Unternehmen auch, Kundensupport rund um die Uhr über mehrere Kanäle bereitzustellen.
Die Durchführung einer Stimmungsanalyse ist einfacher
Die Stimmungsanalyse ist ein Prozess, bei dem eine Reihe von Dokumenten (z. B. Rezensionen oder Tweets) hinsichtlich ihrer Einstellung oder ihres emotionalen Zustands (z. B. Freude, Wut) analysiert werden. Die Stimmungsanalyse kann zum Kategorisieren und Klassifizieren von Social-Media-Beiträgen oder anderen Texten in mehrere Kategorien verwendet werden: positiv, negativ oder neutral.
Erweiterte Analyseeinblicke, die zuvor unerreichbar waren
Die jüngste Verbreitung von Sensoren und mit dem Internet verbundenen Geräten hat zu einer Explosion des Volumens und der Vielfalt der generierten Daten geführt. Infolgedessen nutzen viele Unternehmen NLP, um ihre Daten zu verstehen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Herausforderungen mit NLP
Rechtschreibfehler
Natürliche Sprachen sind voll von Rechtschreibfehlern, Tippfehlern und stilistischen Widersprüchen. Beispielsweise kann das Wort „Prozess“ entweder als „Prozess“ oder „Verarbeitung“ geschrieben werden. Das Problem wird noch verstärkt, wenn Sie Akzente oder andere Zeichen hinzufügen, die nicht in Ihrem Wörterbuch enthalten sind.
Sprachunterschiede
Ein englischer Sprecher könnte sagen: „Ich gehe morgen früh zur Arbeit“, während ein italienischer Sprecher sagen würde: „Domani Mattina vado al lavoro“. Obwohl diese beiden Sätze dasselbe bedeuten, wird NLP letzteren nicht verstehen, es sei denn, Sie übersetzen ihn zuerst ins Englische.
Angeborene Vorurteile
Natürliche Verarbeitungssprachen basieren auf menschlicher Logik und Datensätzen. In einigen Situationen können NLP-Systeme die Vorurteile ihrer Programmierer oder der von ihnen verwendeten Datensätze ausführen. Es kann auch vorkommen, dass der Kontext aufgrund angeborener Vorurteile anders interpretiert wird, was zu ungenauen Ergebnissen führt.
Wörter mit mehreren Bedeutungen
NLP basiert auf der Annahme, dass Sprache präzise und eindeutig ist. In Wirklichkeit ist Sprache weder präzise noch eindeutig. Viele Wörter haben mehrere Bedeutungen und können auf unterschiedliche Weise verwendet werden. Wenn wir zum Beispiel „Rinde“ sagen, kann es entweder Hunderinde oder Baumrinde sein.
Unsicherheit und falsch positive Ergebnisse
Falsch positive Ergebnisse treten auf, wenn das NLP einen Begriff erkennt, der verständlich sein sollte, aber nicht richtig beantwortet werden kann. Das Ziel ist es, ein NLP-System zu schaffen, das seine Grenzen erkennen und Verwirrung durch Fragen oder Hinweise beseitigen kann.
Trainingsdaten
Eine der größten Herausforderungen bei natürlicher Verarbeitungssprache sind ungenaue Trainingsdaten. Je mehr Trainingsdaten Sie haben, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein. Wenn Sie dem System falsche oder voreingenommene Daten geben, lernt es entweder die falschen Dinge oder lernt ineffizient.
NLP-Beispiel
Übersetzung in natürlicher Sprache, dh Google Translate
Google Translate ist ein kostenloser webbasierter Übersetzungsdienst, der über 100 Sprachen unterstützt und Ihre Inhalte automatisch in diese Sprachen übersetzen kann. Der Dienst hat zwei Modi: Übersetzung und Übersetzungsvorschläge.
Textverarbeitungsprogramme, dh MS Word & Grammarly, verwenden NLP, um Grammatikfehler zu überprüfen
Textverarbeitungsprogramme wie MS Word und Grammarly verwenden NLP, um Text auf grammatikalische Fehler zu überprüfen. Sie tun dies, indem sie den Kontext Ihres Satzes betrachten und nicht nur die Wörter selbst.
Spracherkennungs-/IVR-Systeme, die in Callcentern verwendet werden
Die Spracherkennung ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie NLP zur Verbesserung des Kundenerlebnisses eingesetzt werden kann. Es ist eine sehr häufige Anforderung für Unternehmen, über IVR-Systeme zu verfügen, damit Kunden mit ihren Produkten und Dienstleistungen interagieren können, ohne mit einer lebenden Person sprechen zu müssen. Dadurch können sie mehr Anrufe bearbeiten, aber auch Kosten senken.
Persönliche digitale Assistenten, dh Google Home, Siri, Cortana und Alexa
Die Verwendung von NLP hat sich in den letzten Jahren mit fortschreitender Technologie immer mehr durchgesetzt. Personal Digital Assistant-Anwendungen wie Google Home, Siri, Cortana und Alexa wurden alle mit NLP-Funktionen aktualisiert. Diese Geräte verwenden NLP, um menschliche Sprache zu verstehen und angemessen zu reagieren.
Anwendungsbeispiele
Intelligente Dokumentenverarbeitung
Dieser Anwendungsfall beinhaltet das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Daten wie Text und Bildern. NLP kann verwendet werden, um die relevantesten Teile dieser Dokumente zu identifizieren und sie auf organisierte Weise zu präsentieren.
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist eine weitere Möglichkeit, wie Unternehmen NLP in ihrem Betrieb einsetzen können. Die Software würde Social-Media-Posts über ein Unternehmen oder Produkt analysieren, um festzustellen, ob die Leute positiv oder negativ darüber denken.
Entdeckung eines Betruges
NLP kann auch zur Betrugserkennung verwendet werden, indem unstrukturierte Daten wie E-Mails, Telefonanrufe usw. und Versicherungsdatenbanken analysiert werden, um Muster oder betrügerische Aktivitäten anhand von Schlüsselwörtern zu identifizieren.
Spracherkennung
NLP wird verwendet, um die Sprache von Textdokumenten oder Tweets zu erkennen. Dies könnte für Inhaltsmoderations- und Inhaltsübersetzungsunternehmen nützlich sein.
Konversations-KI / Chatbot
Eine Konversations-KI (häufig als Chatbot bezeichnet) ist eine Anwendung, die gesprochene oder geschriebene Eingaben in natürlicher Sprache versteht und eine bestimmte Aktion ausführt. Eine Konversationsschnittstelle kann für Kundendienst-, Verkaufs- oder Unterhaltungszwecke verwendet werden.
Textzusammenfassung
Ein NLP-System kann darauf trainiert werden, den Text besser lesbar zusammenzufassen als den Originaltext. Dies ist nützlich für Artikel und andere lange Texte, bei denen Benutzer möglicherweise keine Zeit damit verbringen möchten, den gesamten Artikel oder das gesamte Dokument zu lesen.
Textübersetzung
NLP wird verwendet, um Text mithilfe von Deep-Learning-Methoden wie rekurrenten neuronalen Netzen oder Convolutional Neural Networks automatisch von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
Frage-Antwort
Die Fragebeantwortung (QA) ist eine Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die eine Frage als Eingabe erhält und ihre Antwort zurückgibt. Die einfachste Form der Beantwortung von Fragen besteht darin, einen passenden Eintrag in der Wissensdatenbank zu finden und seinen Inhalt zurückzugeben, was als „Dokumentenabruf“ oder „Informationsabruf“ bezeichnet wird.
Anerkennung benannter Entitäten
Die Erkennung benannter Entitäten ist eine Kernfunktion von Natural Language Processing (NLP). Es ist ein Prozess, benannte Entitäten aus unstrukturiertem Text in vordefinierte Kategorien zu extrahieren. Beispiele für benannte Entitäten sind Personen, Organisationen und Standorte.
Social Media Monitoring
Social-Media-Monitoring-Tools können NLP-Techniken verwenden, um Erwähnungen einer Marke, eines Produkts oder einer Dienstleistung aus Social-Media-Beiträgen zu extrahieren. Einmal erkannt, können diese Erwähnungen auf Stimmung, Engagement und andere Metriken analysiert werden. Diese Informationen können dann Marketingstrategien informieren oder ihre Wirksamkeit bewerten.
Prädiktiver Text
Die Textvorhersage verwendet NLP, um vorherzusagen, welches Wort Benutzer als Nächstes eingeben werden, basierend auf dem, was sie in ihre Nachricht eingegeben haben. Dies reduziert die Anzahl der Tastenanschläge, die Benutzer zum Vervollständigen ihrer Nachrichten benötigen, und verbessert ihre Benutzererfahrung, indem sie die Geschwindigkeit erhöhen, mit der sie Nachrichten eingeben und senden können.
