Als Verbraucher ist unser Alltag von Anwendungen durchdrungen, die durch NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) gesteuert werden, um uns eine intuitivere und vorteilhaftere digitale Erfahrung zu ermöglichen. Die gängigsten sind sprachgesteuerte GPS-Systeme, digitale Assistenten und Chatbots, aber NLP spielt auch eine zunehmend wichtige Rolle bei der Vereinfachung kritischer Geschäftsprozesse

Was ist Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das kognitive Systeme nutzt, um menschliche Sprache in all ihren Formen zu verstehen, zu interpretieren und zu analysieren. Durch die Kombination von Computerlinguistik mit intelligenten statistischen Modellen sind Computer in der Lage, Text- oder Sprachdaten entsprechend der Absicht und dem Sentiment des Sprechers oder Verfassers zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Wie funktioniert NLP und warum ist es wichtig?

Mithilfe von Algorithmen, die auf Methoden des maschinellen Lernens basieren, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache in der Lage, relevante Daten aus unstrukturierten Inhalten automatisch und nahezu unmittelbar zu lesen und zu extrahieren. Sobald festgestellt wurde, welche dieser Daten für die Nutzung signifikant sind, analysiert, standardisiert und fasst NLP sie in sauberen und vergleichbaren Formaten zusammen.

In langen Artikeln findet NLP beispielsweise die zentrale Idee und ignoriert alle unbrauchbaren Inhalte. Aber über die Zusammenfassung hinaus hilft es, komplizierte Texte zu verdeutlichen und Verbindungen zwischen ihnen zu identifizieren, was ein präziseres Verständnis der Informationen ermöglicht und zur Normalisierung, Strukturierung und Anreicherung der Texte und Narrative beiträgt.

Indem NLP die Zeit- und Ressourcenbarriere beseitigt, die das Entschlüsseln unstrukturierter Inhalte darstellt, ermöglicht es Organisationen auf der ganzen Welt, den Wert von Datenbeständen mit beispielloser Effizienz und Präzision auszuschöpfen.

Schlüsselanwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Rationalisierung von Geschäftsabläufen, die Steigerung der Mitarbeiterproduktivität und die globale Expansion sind nur einige der Aspekte, bei denen NLP als Datenstrategie in der heutigen Unternehmenslandschaft eine grundlegende Rolle spielt.

Die Implementierung in Computerprogramme ermöglicht die maschinelle Übersetzung von Texten, die automatisierte Informationsgewinnung (Automated Discovery) durch semantische Suche in Suchmaschinen oder die Spracherkennung.

Die Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache sind jedoch auch bei einer Vielzahl weitaus unbekannterer Aufgaben einsetzbar; wie etwa bei der Fähigkeit, völlig realistisch menschliche Sprache zu generieren, wie The Conversation erklärt. Wir schlagen im Folgenden einige dieser Anwendungen vor.

Spracherkennung

Während Spracherkennungstools Wörter und Phrasen identifizieren und interpretieren, um die empfangenen Informationen anschließend in Textform einzugeben, ist es das NLP, das diesen Informationen einen Sinn verleiht, indem es Muster in der Sprache erkennt, deren Bedeutung ableitet und nützliche wie sinnvolle Antworten liefert.

Die Nutzung der Spracherkennung als reines Diktiergerät liegt schon lange zurück, aber erst die Ergänzung durch die Verarbeitung natürlicher Sprache hat die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen interagieren, revolutioniert. Im Laufe der Zeit konnte die Verarbeitung natürlicher Sprache immer mehr kontextuelle Hinweise verstehen und sogar mit Humor oder konzeptionell antworten.

Durch die Anwendung von NLP in Spracherkennungstools können Unternehmen personalisierte Wissensgraphen erstellen, die auf intelligente, sprachgesteuerte Schnittstellen angewendet werden. Auf diese Weise wird das System persönlicher und präziser und identifiziert relevante Konzepte in der Domäne des Nutzers.

Part-of-Speech-Tagging (Wortarten-Etikettierung)

Das Part-of-Speech-Tagging (POST) besteht darin, jedem Wort in einem Text eine grammatikalische Kategorie (Substantiv, Verb, Adjektiv usw.) zuzuordnen und somit seine grammatikalische Funktion in einem sprachlichen Kontext eindeutig zu bestimmen.

Um dies zu ermöglichen, bestimmt NLP die Funktion jedes einzelnen Wortes, indem es jedes Wort mit den benachbarten Wörtern in einer Phrase, einem Satz oder einem Absatz in Beziehung setzt. Nach der Analyse der Morphologie stützt es sich auf selbstlernende Algorithmen, um vordefinierte deskriptive Etiketten (Tags) anzuwenden.

Einer der Hauptvorteile ist die Erstellung von Sprachmodellen aus einem bestimmten linguistischen Blickwinkel. Auf diese Weise erleichtert es die Einbeziehung von immer komplexeren Informationsquellen, die nützlichere und bereicherndere Inhalte liefern.

Big-Data-Management

Big Data ist die zentrale Quelle konstanter Informationen, die die Strategien von Millionen von Unternehmen in Form von Petabytes, die in der Cloud gespeichert sind, leitet. Diese Daten sind nicht nur größtenteils unstrukturiert, sondern wachsen auch ständig und bieten einen globalen Überblick über aktuelle oder prognostizierte Markttrends.

Diese Art von Daten wäre von geringem Nutzen ohne die Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache als Werkzeug, um die Informationen auf aufschlussreiche und verständliche Weise abzuleiten. Der Business-Intelligence-Prozess nutzt daher NLP, um Suchvorgänge auf der Grundlage von Anfragen in natürlicher Sprache durchzuführen, wodurch alle möglichen Szenarien abgedeckt und statistische Fehler minimiert werden.

Über das offizielle Kunden- oder Marktfeedback hinaus gelingt es der Verarbeitung natürlicher Sprache, ein schlüssiges Bild davon zu zeichnen, ob beispielsweise ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung in den Zielmarktsegmenten gut ankommt oder ankommen wird.

Sentimentanalyse (Stimmungsanalyse)

Die Sentimentanalyse bezieht sich auf den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung, Computerlinguistik und Textanalyse, um die Stimmung (das Sentiment) einer Zeichenkette zu identifizieren, indem subjektive Informationen mithilfe von KI aus den verfügbaren Ressourcen extrahiert werden. 

Sie wird häufig als Werkzeug eingesetzt, um beispielsweise festzustellen, ob ein Zeitungsartikel zu einem bestimmten Thema oder Trend positiv oder negativ ist. Unternehmen nutzen sie auch sehr oft, um die Marken- und Produktstimmung in Kundenkommentaren zu überwachen.

Mithilfe neuronaler Netze können positive, negative oder neutrale Eingaben klassifiziert werden, indem Wortrepräsentationen als Vektoren verwendet werden, um affektive Zustände und jede Art von subjektivem Feedback systematisch zu identifizieren, zu extrahieren, zu quantifizieren und zu untersuchen. Ein gutes theoretisches Wissen ist nur der Anfang: NLP vereinfacht die Bewältigung komplexer Aufgaben, indem es die Fähigkeit verleiht, deren praktischen Nutzen zu strukturieren.

Pangeanic: Eine strategische Vision der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die vorgestellten Anwendungen sind nur einige der unzähligen Möglichkeiten, die die Verarbeitung natürlicher Sprache heute und in naher Zukunft bietet. Wir stimmen mit Jaxenter darin überein, dass wir erst an der Spitze des Eisbergs stehen, was NLP zu bieten hat.

Ihre Implementierung gewinnt bei der Humanisierung und Demokratisierung der künstlichen Intelligenz zunehmend an Bedeutung – sowohl für Unternehmen als auch für deren Kunden. Neue Technologien schaffen intelligentere Verbraucher und weitaus komplexere Nachfragemuster. Daher besteht die einzige Möglichkeit, einen strategischen Wettbewerbsvorteil zu wahren, darin, sie zu unseren Wissensverbündeten zu machen.