Künstliche Intelligenz (KI) ist überall in den unterschiedlichsten Formen präsent. Eine dieser Formen Künstlicher Intelligenz konzentriert sich darauf, die menschliche Sprache zu analysieren und sie so aufzubereiten, dass Maschinen die menschliche Sprache verstehen und sogar mit ihr kommunizieren können. Die Rede ist von Natural Language Processing kurz NLP.
Was ist NLP?
Die Natural Language Processing (NLP), die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, Computer mit der Fähigkeit auszustatten, Text und gesprochene Wörter auf die gleiche Weise zu verstehen wie es Menschen können. NLP kombiniert Computerlinguistik, also die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache, mit statistischen, maschinellen und Deep-Learning-Modellen. Zusammen ermöglichen diese Technologien Computern, die menschliche Sprache in Form von Text- oder Sprachdaten zu verarbeiten und ihre volle Bedeutung zu verstehen, einschließlich der Absicht und des Gefühls des Sprechers oder Schriftstellers.
Warum ist NLP so schwierig?
Die menschliche Sprache ist voller Unklarheiten, die es unglaublich schwierig machen, Software zu schreiben, die die beabsichtigte Bedeutung von Text- oder Sprachdaten genau bestimmt. Homonyme, Homophone, Sarkasmus, Redewendungen, Metaphern, Grammatik- und Verwendungsausnahmen, Variationen in der Satzstruktur – dies sind nur einige der Unregelmäßigkeiten der menschlichen Sprache, für die Menschen Jahre brauchen, um den Umgang damit zu erlernen und selbst dann haben viele Menschen Schwierigkeiten, Sprache richtig zu analysieren und zu klassifizieren.
Ein schönes Beispiel ist die Ironie. Wie kann man einer Maschine beibringen, einen Ausdruck zu verstehen, der das Gegenteil von dem meint, was gesagt wird? Während Menschen die Ironie in diesem Kommentar unten leicht erkennen würden, ist es eine Herausforderung, einer Maschine beizubringen, wie sie diesen Satz interpretieren soll:
„Wenn ich einen Dollar für jede kluge Aussage von dir bekäme, wäre ich arm.“
Um die menschliche Sprache umfassend zu verstehen, müssen sowohl die Wörter als auch die Zusammenhänge der Konzepte verstanden werden, um die beabsichtigte Botschaft zu übermitteln. Während Menschen eine Sprache per se beherrschen können, erschweren die Mehrdeutigkeit und die ungenauen Eigenschaften der natürlichen Sprachen die Implementierung von NLP für Maschinen.
Um die menschliche Sprache vollständig zu verstehen, müssen Datenwissenschaftler den NLP-Tools beibringen, über die Definitionen und die Wortreihenfolge hinauszuschauen, um den Kontext, die Wortmehrdeutigkeiten und andere komplexe Konzepte im Zusammenhang mit Nachrichten zu verstehen. Aber sie müssen auch Aspekte wie Kultur, Hintergrund und Geschlecht berücksichtigen, wenn sie Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwerfen. Sarkasmus und Humor zum Beispiel können sich von Land zu Land stark unterscheiden.
Wie funktioniert NLP?
Mit Hilfe von Textvektorisierung wandeln NLP-Tools Text so um, dass eine Maschine ihn verstehen kann. Dazu werden Algorithmen eingesetzt, um die Regeln für natürliche Sprache zu identifizieren, die jedem Satz zugeordnete Bedeutung zu extrahieren und die wesentlichen Daten daraus zu sammeln. Anschließend werden maschinelle Lernalgorithmen mit Trainingsdaten gefüttert, um Assoziationen zwischen einer bestimmten Eingabe und der entsprechenden Ausgabe herzustellen. Die Maschinen verwenden dann statistische Analysemethoden, um ihre eigene „Wissensbank“ aufzubauen und zu erkennen, welche Merkmale die Texte am besten repräsentieren, bevor sie Vorhersagen für ungesehene Daten (neue Texte) treffen.
Je mehr Daten diesen NLP-Algorithmen zugeführt werden, desto genauer werden die Textanalyse-Modelle. Die Analyse von Gefühlen ist eine der beliebtesten NLP-Aufgaben, bei der maschinelle Lernmodelle darauf trainiert werden, Text nach der Polarität der Meinung zu klassifizieren (positiv, negativ, neutral und alles dazwischen).
Die syntaktische und semantische Analyse sind die Haupttechniken, mit denen Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausgeführt werden.
Syntax
Syntax bezieht sich auf die Anordnung von Wörtern in einem Satz, so dass sie grammatikalisch sinnvoll sind. In NLP wird die syntaktische Analyse verwendet, um zu bewerten, wie die natürliche Sprache mit den grammatikalischen Regeln übereinstimmt. Computeralgorithmen werden verwendet, um grammatikalische Regeln auf eine Gruppe von Wörtern anzuwenden und daraus eine Bedeutung abzuleiten.
Syntaxtechniken, die verwendet werden können, sind:
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Lemmatisierung: Sie beinhaltet die Reduktion der verschiedenen flektierten Formen eines Wortes in eine einzige Form zur einfachen Analyse.
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Morphologische Segmentierung: Sie beinhaltet die Unterteilung von Wörtern in einzelne Einheiten, die Morpheme genannt werden.
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Wortsegmentierung: Hierbei wird ein großer Fließtext in verschiedene Einheiten unterteilt.
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Part-of-Speech-Tagging: Es beinhaltet die Identifizierung der Wortart für jedes Wort.
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Parsing: Hierbei wird eine grammatikalische Analyse des gegebenen Satzes durchgeführt.
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Satzumbruch: Es beinhaltet das Setzen von Satzgrenzen in einem großen Stück Text.
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Stemming: Dabei werden die flektierten Wörter in ihre Stammform zerlegt.
Semantik
Semantik bezieht sich auf die Bedeutung, die ein Text vermittelt. Die Semantik befasst sich mit der Verwendung von Wörtern und der Bedeutung hinter den Wörtern. Die Verarbeitung natürlicher Sprache wendet Algorithmen an, um die Bedeutung, Interpretation und Struktur von Sätzen zu verstehen. Die semantische Analyse ist einer der schwierigen Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache, die noch nicht vollständig gelöst wurden.
Techniken der semantischen Analyse sind:
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Wortsinn-Disambiguierung: Die Wortsinn-Disambiguierung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann als die Fähigkeit definiert werden, zu bestimmen, welche Bedeutung des Wortes durch die Verwendung von Wörtern in einem bestimmten Kontext aktiviert wird, z. B. wann der Stift ein Schreibgerät ist und wann er ein Teil eines Scharniers ist.
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Erkennung benannter Entitäten. Damit werden Wörter ermittelt, die in Gruppen kategorisiert werden können. Beispiel: Ein Algorithmus, der diese Methode verwendet, könnte einen Nachrichtenartikel analysieren und alle Erwähnungen eines bestimmten Unternehmens oder Produkts identifizieren. Anhand der Semantik des Textes wäre er in der Lage, zwischen Entitäten zu unterscheiden, die visuell gleich sind. Zum Beispiel könnte der Algorithmus in dem Satz "Daniel McDonalds Sohn ging zu McDonald's und bestellte ein Happy Meal" die beiden Instanzen von "McDonald's" als zwei verschiedene Entitäten erkennen - ein Restaurant und eine Person.
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Generierung natürlicher Sprache. Hierbei wird eine Datenbank verwendet, um die Semantik hinter Wörtern zu bestimmen und neuen Text zu generieren. Beispiel: Ein Algorithmus könnte automatisch eine Zusammenfassung der Ergebnisse einer Business-Intelligence-Plattform verfassen, indem er bestimmte Wörter und Phrasen auf Merkmale der Daten in der BI-Plattform abbildet. Ein anderes Beispiel wäre die automatische Generierung von Nachrichtenartikeln oder Tweets auf der Grundlage eines bestimmten Textkörpers, der für das Training verwendet wird.
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Vorteile von NLP
NLP bietet Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. NLP hilft Computersystemen, riesige Mengen an unstrukturierten Textdaten automatisch zu verstehen und zu analysieren, z. B. Kommentare in sozialen Medien, Kundensupport-Tickets, Online-Rezensionen, Nachrichtenberichte und vieles mehr. Auch können mit NLP Prozesse in Echtzeit automatisiert werden. Mit Hilfe von Werkzeugen zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Maschinen lernen, Informationen mit wenig bis gar keiner menschlichen Interaktion zu sortieren und weiterzuleiten – schnell, effizient, genau und rund um die Uhr. Die Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache können speziell auf bestimmte Bedürfnisse zugeschnitten werden, z. B. komplexe, branchenspezifische Sprache oder sogar Ironie zu verstehen und falsch verwendete Wörter zu identifizieren.
Wo wird NLP eingesetzt?
NLP steuert Computerprogramme, die Text von einer Sprache in eine andere übersetzen, auf gesprochene Befehle reagieren und große Textmengen schnell zusammenfassen – sogar in Echtzeit. Schon heute interagieren wir mit NLP in Form von sprachgesteuerten GPS-Systemen, digitalen Assistenten, Diktiersoftware für Sprache und Text oder Kundendienst-Chatbots. NLP spielt aber auch eine wachsende Rolle bei Unternehmenslösungen, die dazu beitragen, den Geschäftsbetrieb zu rationalisieren, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und geschäftskritische Geschäftsprozesse zu vereinfachen. So versucht beispielsweise die Stimmungsanalyse, subjektive Qualitäten – Einstellungen, Emotionen, Sarkasmus, Verwirrung, Misstrauen – aus Bewertungstexten und Kundenschreiben zu extrahieren, um wertvolle Erkenntnisse für Marketing, Werbung und Vertrieb zu gewinnen.
Die Spracherkennung, auch Sprache-zu-Text genannt, beschäftigt sich damit, Sprachdaten zuverlässig in Textdaten umzuwandeln. Die Spracherkennung ist für jede Anwendung erforderlich, die Sprachbefehlen folgt oder gesprochene Fragen beantwortet. Was die Spracherkennung besonders herausfordernd macht, ist die Art und Weise, wie Menschen sprechen – schnell, Wörter mit unterschiedlicher Betonung und Intonation, mit unterschiedlichen Akzenten und häufig mit falscher Grammatik.
Anwendungsfälle von NLP
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz in vielen modernen realen Anwendungen. Hier einige Beispiele:
Spam-Erkennung: Sie können sich die Spam-Erkennung möglicherweise nicht als NLP-Lösung vorstellen, aber die besten Spam-Erkennungstechnologien verwenden die Textklassifizierungsfunktionen von NLP, um E-Mails nach einer Sprache zu durchsuchen, die häufig auf Spam oder Phishing hinweist. Diese Indikatoren können übermäßigen Gebrauch von Finanzbegriffen, charakteristische schlechte Grammatik, bedrohliche Sprache, unangemessene Dringlichkeit, falsch geschriebene Firmennamen und mehr umfassen. Die Spam-Erkennung ist eines von wenigen NLP-Problemen, die Experten schon als recht gut gelöst betrachten.
Maschinelle Übersetzung: Google Translate ist ein Beispiel für die weitverbreitete NLP-Technologie bei der Arbeit. Wirklich nützliche maschinelle Übersetzung beinhaltet mehr als das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter einer anderen. Eine effektive Übersetzung muss die Bedeutung und den Ton der Eingabesprache genau erfassen und in Text mit derselben Bedeutung und gewünschten Auswirkung in der Ausgabesprache übersetzen. Werkzeuge für die maschinelle Übersetzung machen gute Fortschritte in Bezug auf die Genauigkeit. Eine gute Möglichkeit, ein maschinelles Übersetzungswerkzeug zu testen, besteht darin, Text in eine Sprache und dann zurück in die Originalsprache zu übersetzen. Ein oft zitiertes Beispiel ist die Übersetzung von „Der Geist ist willig, aber das Fleisch ist schwach“ vom Englischen ins Russische und zurück ergab „Der Wodka ist gut, aber das Fleisch ist faul”. Heute lautet das Ergebnis „Der Geist wünscht, aber das Fleisch ist schwach“, was nicht perfekt ist, aber viel mehr Vertrauen in die Englisch-Russisch-Übersetzung schafft.
Virtuelle Assistenten und Chatbots: Virtuelle Assistenten wie Siri von Apple und Alexa von Amazon verwenden die Spracherkennung, um Muster in Sprachbefehlen zu erkennen, und die Erzeugung natürlicher Sprache, um mit geeigneten Aktionen oder hilfreichen Kommentaren zu antworten. Chatbots agieren auf dieselbe Weise als Reaktion auf eingegebenen Text. Gut trainierte Chatbots sind bereits in der Lage, kontextbezogene Hinweise auf menschliche Anforderungen zu erkennen und sie zu verwenden, um im Laufe der Zeit noch bessere Antworten oder Optionen bereitzustellen.
Analyse der Stimmung in sozialen Medien: NLP ist zu einem wichtigen Geschäftsinstrument geworden, um verborgene Datenerkenntnisse aus Social-Media-Kanälen aufzudecken. Die Stimmungsanalyse kann die Sprache analysieren, die in Social-Media-Posts, Antworten, Bewertungen usw. verwendet wird, um Einstellungen und Emotionen als Reaktion auf Produkte, Werbeaktionen und Ereignisse zu extrahieren – Informationen, die Unternehmen in Produktdesigns, Werbekampagnen und mehr verwenden können.
Textzusammenfassung: Textzusammenfassung verwendet Techniken wie NLP, um große Mengen an digitalem Text zu verdauen und erstellen Zusammenfassungen für Indizes, Forschungsdatenbanken oder Leser, die keine Zeit zum Lesen des gesamten Textes haben. Die besten Anwendungen für die Zusammenfassung von Texten verwenden semantisches Denken und die Erzeugung natürlicher Sprachen (NLG), um den Zusammenfassungen nützliche Kontexte und Schlussfolgerungen hinzuzufügen.
Fazit:
Die Verarbeitung natürlicher Sprache spielt eine wichtige Rolle in der Technologie und der Art und Weise, wie Menschen damit umgehen. NLP wird in vielen realen Anwendungen sowohl im Geschäfts- als auch im Verbraucherbereich verwendet, einschließlich Chatbots, Cybersicherheit, Suchmaschinen und Big-Data-Analysen. Obwohl nicht ohne Herausforderungen, wird NLP voraussichtlich ein immer wichtigerer Bestandteil der Industrie und unseres Alltags werden.
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