Definition Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Wenn Computer und speziell künstliche Intelligenz in der Lage sind, Gesprochenes und Texte zu verstehen, spricht man von Natural Language Processing. Dazu werden Linguistikmodelle mit Deep-Learning-Prozessen und Machine Learning kombiniert.

Genau das wird durch den IT-Bereich des Natural Language Processing (NLP) überhaupt erst möglich. Computersysteme werden durch eine Reihe von Verfahren, allen voran solchen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, mit der menschlichen Sprache vertraut gemacht – und sind in der Folge nicht nur in der Lage diese zu verstehen und einen Kontext zuzuordnen, sondern können auch selbst Sprache/Text generieren. So sind diese Computer fortan in der Lage mit Menschen frei zu kommunizieren.

Essenziell für NLP ist dabei der Umstand, dass die Systeme sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache identifizieren und verstehen können, außerdem muss das IT-System in der Lage sein den einzelnen Wörtern, Wortverbindungen und ganzen Sätzen einen Sinn zuzuordnen. Der extrahierte „Sinn“ beziehungsweise Kontext wird anschließend von solchen Systemen weiterverarbeitet, indem diese ihn bei der Erstellung ihrer eigenen Sprachausgabe berücksichtigen.

Der Oberbegriff Natural Language Processing (NLP) bezieht sich im Zuge dessen auf verschiedene Teilbereiche:

• Spracherkennung,

• Segmentierung von Wörtern, Teilsätzen und ganzen Sätzen,

• Erfassung grammatikalischer Formen und Abwandlungen,

• Identifizierung der Funktion, die das jeweilige Wort im Satz und Kontext erfüllt,

• Ermittlung des Kontextes, also warum die jeweiligen Wörter in der jeweiligen Art und Weise aneinandergereiht wurden.

Die große Herausforderung für solche Systeme ist die Komplexität der menschlichen Sprache. Auf die deutsche Sprache trifft das zudem noch weitaus stärker als beispielsweise auf Englisch zu. Des Weiteren müssen Systeme in der Lage sein zu erkennen, dass einzelne Wörter und Satzverbindungen in der menschlichen Sprache mehrdeutig sind – und in der Folge anhand der umliegenden Wörter und Sätze den korrekten Kontext eigenmächtig ermitteln. Erschwert wird das den Systemen, wenn die auszuwertende Sprache besondere Stilmittel enthält, wie zum Beispiel Sarkasmus oder Ironie.

Wo kommen Natural Language Processing (NLP) Systeme zum Einsatz?

Die Einsatzgebiete sind vielfältig, primär werden Systeme heutzutage in Verbindung mit Sprachassistenten und Chatbots genutzt. Auch KI-Chatbots greifen zumindest unter anderem auf NLP zurück. Des Weiteren ermöglichen solche Systeme zum Beispiel bestimmten Text aus Dokumenten zu extrahieren. Das ist insbesondere bei sehr umfangreichen Dokumenten mit einer erheblichen Zeitersparnis verbunden, da die Computersysteme diese binnen kurzer Zeit komplett „durchlesen“ können und anschließend den gewünschten Teil, nach korrekter kontextueller Einordnung, extrahieren. Bei Marketing-Stimmungsanalysen, in der Spam-Erkennung und bei Übersetzungen können NLP-Systeme ebenso genutzt werden.

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