Natürliche Sprachverarbeitung

Wie funktioniert natürliche Sprachverarbeitung?

Natürliche Sprachverarbeitung ist für viele Fälle, in denen Mensch und Maschine zusammenarbeiten, eine unabdingbare Voraussetzung. Die Interaktion verläuft dabei wie folgt:

1. Die Spracheingabe des Menschen wird von der Software gespeichert und in Textform übertragen.
2. Der Text wird semantisch analysiert, um eine entsprechende Reaktion zu ermöglichen.
3. Diese Reaktion besteht zumeist in dem Erzeugen einer neuen Sprachausgabe oder der Ausführung eines bestimmten Befehls.

NLP bedeutet, dass Maschinen gesprochene Sprache im funktionellen Sinn (also in Bezug auf eine gewünschte Reaktion) zu verstehen lernen. Um dieses Verständnis zu ermöglichen, sind verschiedene Aspekte zu berücksichtigen:

• Wörterverzeichnisse
• grammatische Regeln
• der situative Kontext
• Sentimentanalyse (Auswertung von Stimmungen) usw.

Durch Maschinelles Lernen wird NLP-Software immer ausgereifter. In diesem Zusammenhang spielt auch eine Rolle, dass NLP-Systeme lernen, auf individuelle Besonderheiten ihres Anwenders zu reagieren. Dadurch wird die Beziehung des Menschen zu maschinellen Anwendungen immer natürlicher.

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Anwendungsbereiche von NLP

Natürliche Sprachverarbeitung ist beispielsweise in Smarthome-Systemen Voraussetzung für eine möglichst bequeme Anwendung durch den Benutzer. Auch Unternehmen können NLP-Software in verschiedenen Bereichen einsetzen. Zum Beispiel im Kundensupport: Fortgeschrittene NLP-Techniken nutzen dabei Big Data, neuronale Netze sowie die kontinuierliche Analyse der Kommunikation im praktischen Verlauf. So wird die Kommunikation mit den Kunden nach und nach optimiert. Intelligente Systeme finden in kritischen Situationen auch den richtigen Zeitpunkt für die Umschaltung einer Kunden-Maschinen-Kommunikation auf ein Gespräch zwischen dem Anrufer und einem menschlichen Mitarbeiter.

Das Hauptproblem in der Entwicklung natürlicher Sprachbearbeitung liegt nach wie vor darin, dass Sprache zumeist schwer standardisierbaren Regeln folgt. Kommunikation wird wesentlich von emotionalen Elementen bestimmt, die für eine technische Anwendung schwierig zu analysieren sind. Maschinelles Lernen wird durch das Trial-and-Error-Prinzip auf Dauer jedoch dazu führen, dass besondere Kontexte und Stimmungen durch bestimmte Merkmale auch für eine Maschine analysierbar werden.