Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mittels natürlicher Sprache konzentriert. Ziel von NLP ist es, Computern das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache auf eine sinnvolle und nützliche Weise zu ermöglichen. NLP vereint Computerlinguistik – regelbasierte Modellierung menschlicher Sprache – mit maschinellem Lernen, statistischen und Deep-Learning-Modellen.

Zentrale Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

1. Textverarbeitung und -vorverarbeitung

• Tokenisierung: Zerlegung von Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze.
• Stemming und Lemmatisierung: Zurückführen von Wörtern auf ihre Stammformen.
• Stoppwort-Entfernung: Herausfiltern häufiger Wörter, die wenig Bedeutung tragen.
• Textnormalisierung: Vereinheitlichung des Texts durch Umwandlung in Kleinbuchstaben, Entfernen von Satzzeichen und Korrigieren von Rechtschreibfehlern.

2. Syntax und Parsing

• Part-of-Speech (POS) Tagging: Zuweisung von Wortarten zu jedem Wort im Satz (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv).
• Abhängigkeitsanalyse: Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes zur Bestimmung der Beziehungen zwischen Wörtern.
• Konstituentenanalyse: Zerlegung eines Satzes in seine Bestandteile oder Phrasen.

3. Semantische Analyse

• Erkennung benannter Entitäten (NER: a key AI tool in NLP for identifying and classifying entities in text, enhancing data analysis.")): Identifizieren und Klassifizieren von Eigennamen im Text.
• Sentimentanalyse: Erkennen der im Text geäußerten Stimmung.
• Wortsinndisambiguierung: Bestimmung der Bedeutung eines Wortes anhand des Kontexts.
• Maschinelle Übersetzung: Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen.

4. Pragmatik und Diskurs

• Koreferenzauflösung: Bestimmen, wann verschiedene Wörter auf dieselbe Entität verweisen.
• Diskursanalyse: Verstehen von Struktur und Bedeutung von Texten im größeren Zusammenhang.

Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?

NLP arbeitet in mehreren Schritten, um Rohtext in bedeutungsvolle Daten umzuwandeln, die Maschinen verstehen und verarbeiten können. Die wichtigsten Phasen sind:

Datenvorverarbeitung

In dieser Anfangsphase wird der Text bereinigt und für die Analyse vorbereitet. Techniken sind Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Stoppwort-Entfernung.

Algorithmusentwicklung

In dieser Phase werden verschiedene Algorithmen aus dem maschinellen Lernen und Deep Learning auf die Textdaten angewendet. Je nach Aufgabenstellung können die Algorithmen regelbasiert, statistisch oder neuronalen Netzen folgend sein.

Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP findet in vielen Branchen Anwendung. Hier einige Beispiele:

• Chatbots und virtuelle Assistenten: NLP treibt intelligente Systeme wie Siri, Alexa und Google Assistant an.
• Textübersetzung: Dienste wie Google Translate verwenden NLP, um Texte zwischen Sprachen zu übersetzen.
• Sentimentanalyse: Analyse von Kundenbewertungen und Feedback zur Bestimmung der Stimmung.
• Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text, z. B. bei Sprache-zu-Text-Anwendungen.
• Inhaltszusammenfassung: Automatische Erstellung von Zusammenfassungen umfangreicher Dokumente.