Die Funktionsweise eines neuronalen Netzes basiert auf einem Trainingsprozess, der als Deep Learning (tiefes Lernen) bekannt ist – einem Teilbereich des maschinellen Lernens. Es handelt sich um eine Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), die im Bereich der natürlichen
Sprachverarbeitung (NLP) Anwendung findet. Aber was genau sind neuronale Netze und wie werden sie im NLP eingesetzt?
Im Wesentlichen ist ein neuronales Netz eine Modellierung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Informationsverarbeitung. Es handelt sich um ein anpassungsfähiges System, das durch Training kontinuierlich lernt und sich verbessert, um Beziehungen und Muster zwischen Daten zu modellieren, Lösungen für komplexe Probleme zu bieten und den Prozess der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu simulieren
Dieses Netz enthält miteinander verbundene und in Schichten organisierte Neuronen oder Knoten (Grundeinheiten). Es gibt die Eingabeschicht (Input Layer), welche die Eingabedaten empfängt, eine oder mehrere verborgene Schichten (Hidden Layers), durch die sich die Daten ausbreiten, sowie die Ausgabeschicht (Output Layer), die das Ergebnis der Analyse oder der NLP ausgibt.
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Um das menschliche Gehirn nachzuahmen, funktioniert ein neuronales Netz, indem es die Werte oder Daten untersucht, die es an seiner Eingangsschicht (Input Layer) empfängt, ein Ergebnis vorhersagt und dieses weiterleitet.
Konkret sendet die Eingangsschicht die Daten an die zweite Schicht, die sie wiederum an die nachfolgenden versteckten Schichten (Hidden Layers) übermittelt.
In dieser zweiten Schicht erkennen und filtern die Neuronen oder Knoten (Nodes) hochrelevante Muster und kombinieren die Daten. Jedem Eingabewert wird eine Gewichtung (Weight) zugewiesen, welche die Wichtigkeit (den "Einfluss") dieser Eingabe modifiziert. Diese resultierenden Werte werden summiert und anschließend durch eine logistische oder Sigmoidfunktion (eine Aktivierungsfunktion) verarbeitet.
In den nachfolgenden versteckten Schichten wird die Ausgabe der vorherigen Schicht analysiert und verarbeitet, um sie an die nächste Schicht weiterzugeben. In der Ausgabeschicht (Output Layer) werden die Werte schließlich erneut kombiniert, um das Endergebnis zu ermitteln und auszugeben.
Dieses System basiert auf der Prämisse, dass es für jeden Parametersatz eine Möglichkeit gibt, diese Parameter so zu kombinieren, dass ein bestimmtes Ergebnis vorhergesagt werden kann.
Die Aufgabe des neuronalen Netzes besteht darin, die bestmögliche Parameterkombination für ein gegebenes Problem zu finden und diese anzuwenden – das heißt, die Vorhersage zu treffen und eine Ausgabe zu liefern.
Je nachdem, wie die Daten von den Eingangsknoten zu den Ausgangsknoten fließen (oder „übertragen werden“), wird zwischen folgenden Arten von neuronalen Netzen unterschieden:
Vorwärtsgerichtetes neuronales Netz (Feedforward-Netz). Bei dieser Netzwerkstruktur werden die Daten nur in eine Richtung verarbeitet, vom Eingangsknoten bis zum Ausgangsknoten.
Neuronales Netz mit Rückwärtspropagierung (Backpropagation). In diesem Fall werden die Werte ebenfalls vom Eingangs- zum Ausgangsknoten übertragen, wobei sie jedoch verschiedene Pfade im Netz nutzen. Nur einer dieser Pfade ist korrekt, und das Netz erkennt dies durch die Funktionsweise einer Rückkopplungsschleife (Feedback Loop).
Konvolutionelles neuronales Netz (CNN). Dieser Netzwerktyp verfügt über verschiedene versteckte Schichten, die darauf trainiert sind, unterschiedliche, spezifische Aufgaben mathematischer Natur auszuführen, wie etwa Filterung oder Synthese. Sie sind äußerst nützlich bei der Klassifizierung und Erkennung von Bildern.
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Ein neuronales Netz wird trainiert, indem die Gewichtungen der Eingabewerte an jedem einzelnen Knoten seiner Struktur angepasst (justiert) werden, mit dem Ziel, die für das Problem am besten passende Antwort zu liefern.
Mit anderen Worten: Ein neuronales Netz wird durch seinen Lernprozess trainiert.
Während des Trainings kann das neuronale Netz verschiedene Lernmethoden anwenden:
Überwachtes Lernen (Supervised Learning). Ein externer Agent (oder "Lehrer") zeigt dem System die Muster und das Ergebnis, das es generieren soll. Auf diese Weise führt das Netz Berechnungen und Kombinationen durch, damit seine Ausgabe der erwarteten Ausgabe entspricht..
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning). Bei diesem Prozess (ohne externen Einfluss) ist die erwartete Ausgabe unbekannt. Das Netz basiert seine Schlüsse ausschließlich auf Beobachtungen der Eingabewerte (z. B. zur Clusterbildung).
Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning). Bei diesem Lernmechanismus führt das Netz die Analyse selbst durch, aber die Ausgaben werden bewertet. Jede korrekte Ausgabe wird positiv "verstärkt", während fehlerhafte Ausgaben "bestraft" oder aussortiert werden.
Hybrides Lernen. Hierbei handelt es sich um eine Lernmethode, welche die oben genannten Mechanismen kombiniert.
Neuronale Netze werden für die Mustererkennung und -klassifizierung, die Überwachung von Computersystemen und Robotern, die Vorhersage von Ereignissen, die Sentimentanalyse und die Datenanalyse eingesetzt.
Zu den häufigsten Anwendungsbereichen gehören:
Neuronale Netze werden eingesetzt, um Computern "künstliches Sehen" zu verleihen, also die Fähigkeit, Bilder ähnlich wie ein Mensch zu unterscheiden. Beispiele hierfür sind Systeme in Fahrzeugen, die Verkehrszeichen oder andere Verkehrsteilnehmer erkennen.
Diverse Systeme, wie automatische Transkriptionssoftware, virtuelle Assistenten oder Programme zur Video-Untertitelung, nutzen neuronale Netze, um die menschliche Stimme zu analysieren – unabhängig von der Sprache, dem Tonfall oder dem Akzent der sprechenden Person.
Neuronale Netze werden auch in der natürlichen Sprachtechnologie eingesetzt, damit Computer den NLP-Prozess erfolgreich durchführen können. Auf diese Weise können von Menschen erstellte Texte oder Dokumente verarbeitet, Informationen extrahiert und die Bedeutung der Daten ermittelt werden.
Beispiele hierfür sind Chatbots oder die Sentimentanalyse von Kommentaren in sozialen Netzwerken.
Neuronale Netze haben den Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) die enorme und erstaunliche Fähigkeit verliehen, die menschliche Sprache zu verstehen und zu simulieren, Wörter vorherzusagen und sogar Themen zu behandeln, deren Inhalte sie nicht explizit gelernt haben.
Um eine solche Leistung im NLP-Prozess zu erzielen, muss das neuronale Netz mit sehr großen Dokumentenmengen (einem Korpus) trainiert werden, die der Art des zu verarbeitenden Textes oder der zu verarbeitenden Sprache entsprechen.
In NLP-Sprachmodellen wandeln neuronale Netze in ihren ersten Phasen die Wörter des Vokabulars in Vektoren um. Sie basieren dabei auf dem Grundprinzip, dass die Bedeutung eines bestimmten Wortes in einem Text eng mit den Wörtern zusammenhängt, die es umgeben (dem Kontext).
Diese erstellten Vektoren werden anschließend in relativ einfachen (mathematischen) Operationen verwendet, um auf semantischer Ebene sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.
Der Einsatz eines neuronalen Netzes bedeutet, eine Struktur zu verwenden, die dem menschlichen Gehirn ähnelt, was folgende Vorteile bietet:
Unsere Plattform ECO kann mehr als 400 Sprachpaare in verschiedenen Formaten verarbeiten (Textdokumente, PDF, PowerPoint-Dateien, Tabellenkalkulationen usw.). Darüber hinaus verfügt sie über neuronale Engines, die sich an den Ton, die Terminologie und die Branche Ihres Unternehmens anpassen.
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