Anwendungsbereiche der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und NLP-Datensätze

Author

Robert Koch

I write about AI, SEO, Tech, and Innovation. Led by curiosity, I stay ahead of AI advancements. I aim for clarity and understand the necessity of change, taking guidance from Shaw: 'Progress is impossible without change,' and living by Welch's words: 'Change before you have to'.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Computer unter Verwendung natürlicher Sprache befasst.

NLP-Datensätze werden verwendet um Modelle zu trainieren, die dann für verschiedene Aufgaben wie Textklassifizierung, Entitätserkennung, maschinelle Übersetzung usw. verwendet werden können.

Es gibt viele verschiedene Anwendungsgebiete von NLP. In diesem Beitrag werden wir einen Blick auf einige der populärsten werfen, sowie auf die Bedeutung von NLP-Datensätzen für Trainingsanwendungen.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

• Geschichte des NLP

• Anwendungsbereiche von NLP

• Wie funktioniert NLP?

• Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

• Wie helfen NLP-Datensätze dem Algorithmus, besser zu werden?

• Fazit

Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

Natürliche Sprachverarbeitung oder NLP beschreibt, wie Sprache von Maschinen verarbeitet wird. NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Im täglichen Leben kommen Menschen immer häufiger mit KI-Programmen in Berührung, die NLP einsetzen. Beispiele sind die Verwendung von Alexa zu Hause, OK Google auf dem Smartphone oder der Anruf beim Kundendienst. Heutzutage kommunizieren die Menschen immer häufiger mit Maschinen. Darüber hinaus wird NLP in immer mehr Bereichen eingesetzt.

Die Computerlinguistik oder die regelbasierte Modellierung menschlicher Sprache wird mit statistischen, maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen kombiniert, um NLP zu bilden. Mithilfe dieser Technologien sind Computer nun in der Lage, menschliche Sprache in Form von Text- oder Audiodaten zu verarbeiten und das Gesagte oder Geschriebene vollständig zu „verstehen“, einschließlich der Absichten und Stimmungen des Sprechers oder Autors.

NLP wird eingesetzt um Texte zu analysieren, damit Computer die menschliche Sprache verstehen können. Durch diese Mensch-Computer-Interaktion werden reale Anwendungen wie automatische Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Themenextraktion, Erkennung von benannten Entitäten, Parts-of-Speech-Tagging, Verbindungsextraktion, Stemming und mehr ermöglicht. Maschinelle Übersetzung, Text Mining und automatische Fragebeantwortung sind gängige Anwendungen für NLP.

Geschichte des NLP

Die Forschungsarbeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache reichen weit bis in die 1950er Jahre, wenngleich auch einige frühere Arbeiten existieren. Als Maßstab für Intelligenz schlug Alan Turing 1950 in einem Artikel mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“ (Rechenmaschinen und Intelligenz) das vor, was heute als der Turing-Test bekannt ist.

Vor den 1980er Jahren basierten die meisten NLP-Systeme auf komplizierten, handschriftlichen Regeln. Die Techniken des maschinellen Lernens (ML) für die Sprachverarbeitung führten jedoch ab Ende der 1980er Jahre zu einer Revolution im NLP. Dies wurde sowohl durch den langsamen Niedergang der Vormachtstellung der Chomskijschen Linguistiktheorien verursacht, deren theoretische Grundlagen die Art von Korpuslinguistik behinderten, die dem ML-Ansatz zur Sprachverarbeitung zugrunde liegt, als auch durch die kontinuierliche Entwicklung der Rechenkapazität. Entscheidungsbäume, einer der ursprünglichen ML-Algorithmen, stellten Systeme strenger Wenn-dann-Regeln bereit, die mit bereits verwendeten handschriftlichen Regeln vergleichbar waren.

Anwendungsbereiche von NLP

Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache können eingesetzt werden, um zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

1. Auto-Korrektur

Die weit verbreitete Funktion der automatischen Datenüberprüfung, die als Autokorrektur bekannt ist, wird häufig in Textverarbeitungsprogrammen und Textbearbeitungsoberflächen in Smartphones und Tablet-Computern eingesetzt. Software die Autokorrekturen und grammatikalische Überprüfungen durchführt, stützt sich stark auf die Verarbeitung natürlicher Sprache. Bei der Identifizierung von Grammatik-, Rechtschreib- und Satzstrukturproblemen wird NLP eingesetzt, um bei der Verbesserung der Texte zu helfen.

1. Spracherkennung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird in Spracherkennungstechnologien verwendet, um gesprochene Sprache in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant benötigen alle eine Spracherkennungstechnologie.

1. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse, oft auch als Opinion Mining bezeichnet, ist eine Technik die in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt wird, um den emotionalen Unterton eines Dokuments zu ermitteln.
Unternehmen führen häufig Stimmungsanalysen von Textdaten durch, um die Wahrnehmung ihrer Marken und Produkte in Kundenrezensionen zu verfolgen und ihren Zielmarkt besser zu verstehen.

1. Chatbots

Softwareprogramme so genannte Chatbots, imitieren menschliche Gespräche. Um reale Interaktionen zu simulieren und auf Kundenanfragen zu reagieren, halten sie sich an eine Reihe vorgefertigter Regeln. Darüber hinaus setzen Chatbots künstliche Intelligenz (KI) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ein, und interpretieren diesen Austausch fast so gut wie ein Mensch.

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Wie funktioniert NLP?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in fünf Hauptphasen unterteilt, angefangen bei der einfachen Wortverarbeitung bis hin zur Erkennung komplexer Satzbedeutungen.

1. Schritt 1: Lexikalische Analyse

Der erste Schritt im NLP ist die lexikalische oder morphologische Analyse. Sie beinhaltet die Identifizierung und Untersuchung von Wortstrukturen. Der Begriff „Lexikon“ bezieht sich auf die Gesamtheit der Wörter und Ausdrücke einer Sprache. Eine Textdatei wird mit Hilfe der lexikalischen Analyse in Absätze, Phrasen und Wörter zerlegt. In dieser Phase wird der Quellcode als ein Zeichenstrom gescannt und in lesbare Lexeme umgewandelt. Es gibt Absätze, Sätze und Wörter, die über das gesamte Buch verstreut sind.

1. Schritt 2: Syntaxanalyse

Eine Methode zur Untersuchung von Verbindungen zwischen Wörtern, zur Anordnung von Wörtern und zur Bewertung der Grammatik wird als syntaktische Analyse oder Syntaxanalyse bezeichnet. Dabei wird die Syntax der Wörter eines Satzes untersucht und die Wörter so angeordnet, dass ihre Beziehung zueinander deutlich wird. Die korrekte Struktur eines bestimmten Textes wird durch die Syntaxanalyse sichergestellt. Um zu überprüfen ob die Grammatik auf Satzebene korrekt ist, wird versucht den Satz zu analysieren. Basierend auf der Satzstruktur und der wahrscheinlichen POS, die in der vorherigen Stufe erzeugt wurde, gibt ein Syntaxanalysator POS-Tags aus.

1. Schritt 3: Semantische Analyse

Bei der semantischen Analyse geht es darum, den Bedeutungsgehalt einer Aussage zu ermitteln. Das Hauptaugenmerk liegt in erster Linie auf der wörtlichen Bedeutung von Wörtern, Phrasen und Sätzen. Es geht auch um die Aneinanderreihung von Wörtern zu kohärenten Sätzen, wobei die genaue Bedeutung oder die Wörterbuchdefinition aus dem Text entnommen wird. Um den Bedeutungszusammenhang des Textes zu untersuchen, werden die syntaktischen Strukturen und Objekte des Aufgabenbereichs abgebildet.

1. Schritt 4: Diskursintegration

„Diskursintegration“ ist ein Konzept, das einen Sinnzusammenhang beschreibt. Die Bedeutung eines jeden Satzes wird durch die Bedeutung des Satzes, der ihm vorausgeht bestimmt. Er legt auch die Bedeutung der nachfolgenden Aussage fest. Die vorangehenden Sätze haben einen Einfluss darauf, wie die Rede integriert wird. Das heißt, dass die Aussage oder der Satz von dem vorhergehenden Satz abhängt. Das Gleiche gilt für die Verwendung von Pronomen und Eigennamen.

1. Schritt 4: Pragmatische Analyse

Die pragmatische Analyse ist die letzte und fünfte Phase des NLP. Die Analyse konzentriert sich auf den gesamten kommunikativen und sozialen Inhalt, und wie dieser die Interpretation beeinflusst. Mit Hilfe der pragmatischen Analyse können Sie das gewünschte Ergebnis finden, indem Sie eine Reihe von Regeln anwenden, die kooperative Gespräche beschreiben. Sie befasst sich mit Themen wie Wortwiederholungen, wer was zu wem gesagt hat und anderen Fragen. Mit ihrer Hilfe wird der Kontext in dem Menschen miteinander sprechen, sowie eine Reihe anderer Elemente verstanden. Sie bezieht sich auf das Verfahren, die Bedeutung der unter bestimmten Umständen verwendeten Wörter zu entfernen oder zu abstrahieren. Anhand der in den vorangegangenen Phasen gewonnenen Informationen wird der  vorliegende Text übersetzt.

Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

1. Fehlerhafte Trainingsdaten

Bei NLP geht es hauptsächlich um das Studium der Sprache. Um sie zu beherrschen, muss man viel Zeit mit dem Hören, Lesen und Verstehen von Trainingsdaten verbringen. NLP-Systeme die sich auf ungenaue Daten konzentrieren, lernen ineffizient und falsch, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt.

1. Zeitaufwand für die Entwicklung von NLP-Systemen

Ein NLP-System braucht insgesamt länger, um sich zu entwickeln. Die KI analysiert die Datenpunkte, um sie angemessen zu verarbeiten und anzuwenden. Die tiefen Netzwerke und GPUs trainieren mit Datensätzen, die innerhalb weniger Stunden trainiert werden können. Die bereits vorhandene NLP-Technologie kann dabei helfen, das Produkt von Grund auf neu zu erstellen.

1. Mangel an Forschung und Entwicklung

Die Anwendung von NLP ist vielfältig. Um sich zu etwas Revolutionärem weiterzuentwickeln, benötigt es jedoch unterstützende Technologien wie Deep Learning und neuronale Netzwerke. Der Mangel an geeigneten Forschungs- und Entwicklungswerkzeugen führt häufig dazu, dass dieser Hack abgelehnt wird. Dabei ist er ein hervorragender Ansatz, um einzigartige Modelle zu erstellen, indem maßgeschneiderte Algorithmen zu bestimmten NLP-Implementierungen hinzugefügt werden.

Wie helfen NLP-Datensätze dem Algorithmus, besser zu werden?

Die KI benötigt zum Erlernen von NLP-Anwendungen große Datensätze. Diese Informationen können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie z. B. Chats, Tweets oder anderen Beiträgen in sozialen Medien. Da sie jedoch nicht in die herkömmliche Architektur relationaler Datenbanken passen, sind NLP-Datensätze unstrukturiert. Daher müssen diese NLP-Datensätze kategorisiert und untersucht werden. Auf diese Weise können Roboter lernen, was mit jeder Äußerung gemeint ist, obwohl Wörter selbst zahlreiche Bedeutungen suggerieren können. Somit ermöglichen NLP-Datensätze kognitives Sprachverständnis für KI-Anwendungen. Auf den Ebenen der Syntax, der Semantik, des Diskurses und der Sprache können verschiedene Klassifizierungen vorgenommen werden. Dazu gehören Dinge wie Lemmatisierung und Stemming, aber auch Stimmungsanalyse, Spracherkennung und Text-to-Speech.

Fazit

NLP verbessert die Fähigkeiten von KI-Systemen erheblich, ganz gleich ob sie zur Erstellung von Chatbots, für die telefonische und elektronische Kundenbetreuung, zum Filtern von Spam-Nachrichten oder zur Erstellung von Diktiersoftware verwendet werden. Systeme die Chatbot-NLP verwenden, sind sehr hilfreich wenn sie mit Kunden sprechen. Als allgemeine Richtlinie gilt, dass die Ergebnisse umso genauer sind, je größer die Datenbasis ist.