NLP Verarbeitung natürlicher Sprache)

Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) ist die Bezeichnung für die Fähigkeit der Künstlichen Intelligenz (KI), gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine grundlegende Softwarekomponente, die es Menschen ermöglicht, mit Computern über gesprochene oder getippte Dialoge zu interagieren.

Warum ist die Verarbeitung natürlicher Sprache wichtig?

Unternehmen verfügen über große Mengen an Text- und Audiodaten, die NLP zur Analyse zur Verfügung gestellt werden können. NLP kann die unstrukturierten Daten auswerten, um ihnen einen Sinn zu geben und Erkenntnisse zu gewinnen, die zu einer fundierteren Entscheidungsfindung beitragen können. Social media können zum Beispiel untersucht werden, um den Kern einer Aussage zu verstehen, so dass ein Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen kann, um es vor Rufschädigung zu schützen.

In den Anfängen der Computertechnik mussten sich die Menschen an die Computersprachen anpassen, indem sie binär kodierte Befehle verwendeten oder Compiler einsetzten, um Befehle in Assembler und höhere Sprachen zu übersetzen. Dadurch war der Nutzen von Computern auf einen kleinen Prozentsatz von Menschen beschränkt. Im Laufe der Jahrzehnte sind Computer dank Personalcomputern und Smartphones auch für technisch weniger versierte Personen zugänglich geworden. Heute wird NLP bei Webchats und telefonischen Kundeninteraktionen eingesetzt, um die Wartezeit der Anrufer zu verkürzen und den Beratern mehr Zeit für ausführliche Gespräche zu geben.

Stellen Sie sich in einem Einzelhandelsanalyse-Szenario vor, dass ein Filialleiter spontan Fragen stellt wie "Wer waren meine 10 besten Kunden in diesem Monat?" oder "Was waren unsere meistverkauften Artikel in dieser Woche?", ohne sich auf benutzerdefinierte Berichte verlassen zu müssen.

Die fünf Schritte der Verarbeitung natürlicher Sprache

Bei der Textverarbeitung durch Anwendungen wie Compiler müssen die Eingaben in mehreren Durchgängen bewertet werden, wobei jeder Durchgang seine eigene Funktion hat. Nachstehend sind diese Phasen in der Reihenfolge aufgeführt:

Lexikalische oder morphologische Analyse

Es wird ein Lexikon mit allen gruppierten Wörtern erstellt. Die morphologische Analyse ordnet den Wörtern die Grundbedeutungen zu.

Syntaxanalyse (Parsing)

Beim Parsen der Wörter werden Struktur und Grammatik der Aussagen überprüft. Es wird ein Syntaxbaum erstellt, um sicherzustellen, dass die Aussage einen Sinn ergibt.

Semantische Analyse

In dieser Phase wird der Text untersucht, um die Bedeutung des Textes zu verstehen. Es wird sichergestellt, dass die Datentypen in einer Weise verwendet werden, die mit ihrer Definition übereinstimmt. Synonyme, Antonyme und Homonyme werden identifiziert.

Integration des Diskurses

In dieser Phase wird der Text untersucht, um den Kontext zu bestimmen und sicherzustellen, dass alle Teile des Textes mit diesem Kontext übereinstimmen. Jeder Satz wird als ein Beitrag zum Gesamtkontext des Textes betrachtet. Beziehungen zwischen Einheiten und Themen werden ebenso berücksichtigt wie ein thematisches Verständnis und der historische und soziale Kontext.

Pragmatische Analyse

In dieser Phase werden die Erkenntnisse aus den vorangegangenen Phasen genutzt, um ein ausreichendes Verständnis für die Beantwortung von Fragen zum Thema im selben Kontext zu gewinnen. Dies ist entscheidend für konversationelle Werkzeuge wie Chatbots.

Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Im Folgenden sind einige Anwendungsfälle für NLP aufgeführt:

• Analyse der Kundenzufriedenheit. Feedback-Formulare enthalten oft kritische Hinweise in den Freitextfeldern einer Umfrage.
• Produktfeedback kann durch Umfragen oder einfach durch die Analyse von social media eingeholt werden, die durch die Verarbeitung natürlicher Sprache ausgewertet werden können.
• Interaktive Chatbots können als erste Anlaufstelle konstruktive Dialoge mit Kunden führen, wenn bestimmte Probleme oder Fragen leicht beantwortet werden können. In einer Verkaufssituation möchte ein Kunde vielleicht mehr über ein Produkt wissen, das ein Chatbot vermitteln kann. Der Chatbot kann eine Verbindung zu einem Live-Vertriebsmitarbeiter herstellen, um die potenzielle Gelegenheit weiter zu qualifizieren.
• Die lokale Sprachübersetzung kann durch den Einsatz von NLP zur Erstellung des ersten Entwurfs effektiver durchgeführt werden, wodurch die zeitaufwändigste Phase der Aufgabe eingespart wird. Die niedrigeren Übersetzungskosten und die kürzere Zeit bis zur Veröffentlichung bedeuten, dass die Produkte schneller auf mehr Märkte gelangen.

Generative AI ist der nächste Schritt in der NLP

Wir erleben heute eine explosionsartige Zunahme der Nutzung von GPT-gestützten Interaktionen. Die telefonbasierten Chat-Programme entwickeln sich rasch zu avatarbasierten Interaktionen, um die Nutzer für mehr Menschen mit begrenzten Computerkenntnissen noch besser zugänglich zu machen. Versorgungsunternehmen erstellen geführte Videos, die Rechnungen klar erklären und interaktiv Fragen beantworten können.

Die Bedeutung von NLP Verarbeitung natürlicher Sprache) wird zu einem so unschätzbaren Werkzeug, wie es Suchmaschinen vor einem Jahrzehnt waren, denn es ist die Grundlage für maschinelles Verstehen.

Actian

Die Actian Data Platform macht das Sammeln und Aufbereiten von Daten für BI-, KI- und ML-Analysen einfach. Sie läuft vor Ort und auf mehreren Cloud , darunter AWS, Azure und Google Cloud, sodass Sie Analysen überall dort durchführen können, wo sich Ihre Daten befinden.