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31. März 2022
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Was ist das und wie funktioniert es?

DieVerarbeitung natürlicher Sprache, allgemein bekannt als NLP, ermöglicht es dem Computerprogramm, die menschliche Sprache zu verstehen, wie sie geschrieben und gesprochen wird. Sie wird als natürliche Sprache bezeichnet und ist ein Teil der künstlichen Intelligenz. 

NLP existiert seit über 50 Jahren und hat eine Reihe von praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter medizinische Forschung, Business Intelligence und Suchmaschinen, hervorgebracht. Außerdem hat es seine Wurzeln in der Linguistik. 

NLP ist wichtig, weil es die Auflösung von Mehrdeutigkeiten in der Sprache ermöglicht und den Daten eine praktische numerische Struktur für zahlreiche nachgelagerte Anwendungen wie Textanalyse oder Spracherkennung verleiht. Aber wussten Sie, wie NLP funktioniert und warum NLP so wichtig ist? Finden wir es heraus!

Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?

NLP ist wichtig, da es Computern ermöglicht, die natürliche Sprache wie Menschen zu verstehen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Informationen aus der realen Welt zu verarbeiten und so zusammenzufassen, dass der Computer sie verstehen kann, unabhängig davon, ob die Sprache geschrieben oder gesprochen ist. 

Computer verwenden Programme, um die ihnen zur Verfügung gestellten Informationen zu verarbeiten, und diese werden während dieses Prozesses in Code umgewandelt, um dem Computer das Verständnis zu erleichtern. 

Die Datenvorverarbeitung ist eine der beiden Hauptphasen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und umfasst die Reinigung und Vorbereitung der Textdaten für die Analyse durch Maschinen. In dieser Phase werden Merkmale hervorgehoben und die Daten in eine brauchbare Form gebracht, damit der Algorithmus mit dem bereitgestellten Text arbeiten kann. 

Techniken der Sprachverarbeitung

Es können verschiedene Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache angewandt werden, darunter:

  • Tokenisierung. - Zerlegung von Text in kleinere Einheiten. 
  • Entfernung von Stoppwörtern. - Entfernt alltägliche, banale Wörter und überlässt dem Programm die ungewöhnlichen Wörter, die die meisten Informationen über den Text liefern.
  • Lemmatisierung und Stemming. - Reduktion der Wörter auf ihre primären (Wurzel-)Formen zur leichteren Verarbeitung. 
  • Part-of-Speech-Tagging. - Kennzeichnung von Wörtern auf der Grundlage ihrer Wortarten (Substantive, Adjektive, Verben usw.)

Nach der Vorverarbeitung der Daten ist die zweite kritische Phase die Entwicklung von Algorithmen, die dem Programm bei der Verarbeitung der Daten helfen. Es gibt viele verschiedene und wichtige Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, aber in der Regel werden zwei Hauptvarianten verwendet:

  • Auf maschinellem Lernen basierendes System - Dieses System verwendet Statistiken. Maschinen lernen durch die bereitgestellten Trainingsdaten, Aufgaben zu erfüllen, was ihnen hilft, ihre Strategien anzupassen, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Diese Systeme kombinieren maschinelles und tiefes Lernen mit neuronalen Netzen und ermöglichen es NLP-Algorithmen, ihre eigenen Regeln durch wiederholtes Lernen und Verarbeiten der Informationen zu verfeinern. 
  • Regelbasiertes System. Dieses System verwendet sorgfältig entwickelte linguistische Regeln. Diese Methode wurde schon früh in der Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet und wird auch heute noch eingesetzt. 

Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen

Wenn es um die Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen geht, sollten Sie Folgendes wissen. Die Möglichkeiten, wie NLP im Gesundheitswesen mehr als nur hilfreich sein kann, sind nahezu grenzenlos, daher haben wir einige der besten Anwendungsfälle für Sie zusammengestellt:

  • Verbesserung der klinischen Dokumentation: Anstatt EHRs (umfassende Berichte über den allgemeinen Gesundheitszustand des Patienten) manuell zu überprüfen, verwendet NLP formulierte Dateneingabe und Sprache-zu-Text-Diktat, um wichtige Daten aus EHRs am Ort der Behandlung zu extrahieren. Auf diese Weise können sich die Ärzte auf die notwendige Versorgung der Patienten konzentrieren und sicherstellen, dass die klinische Dokumentation präzise und auf dem neuesten Stand ist.
  • Beschleunigung des Abgleichs von klinischen Studien: Gesundheitsdienstleister können enorme Mengen unstrukturierter klinischer und Patientendaten automatisch überprüfen und mithilfe von NLP qualifizierte Kandidaten für klinische Studien ermitteln. Dies hilft Patienten beim Zugang zu experimentellen Behandlungen, die ihren Zustand erheblich verbessern könnten, und unterstützt gleichzeitig Innovationen im medizinischen Bereich.
  • Unterstützung klinischer Entscheidungen: Hier zeigt sich einmal mehr die Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Ärzten ermöglicht, genau dann auf gesundheitsrelevante Informationen zuzugreifen, wenn sie diese benötigen, was einfach, schnell und effizient ist, und sie in die Lage versetzt, am Ort der Behandlung bessere Entscheidungen zu treffen. 

NLP-Anwendungsfälle in alltäglichen Anwendungen 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist bekanntermaßen äußerst praktisch und hilfreich und wird in vielen modernen realen Anwendungen eingesetzt. Zweifelsohne ist die natürliche Sprache eine treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz. 

Wir möchten Ihnen einige der am häufigsten verwendeten und verbreiteten Beispiele vorstellen: 

Maschinelle Übersetzung

Eines der bekanntesten NLP-Beispiele ist Google Translate. Bei der praktischen maschinellen Übersetzung geht es um mehr als das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter aus einer anderen. Google Translate ist zwar nicht perfekt, aber im Kern geht es darum, die Bedeutung und den Tonfall der zu übersetzenden Sprache zu erfassen und das Wort, die Phrase oder den Satz bestmöglich in eine andere Sprache zu übersetzen. 

Maschinelle Übersetzungswerkzeuge haben seit ihren Anfängen enorme Fortschritte in Bezug auf die Genauigkeit gemacht. Am besten testet man dies, indem man einen Satz oder eine Phrase in eine andere Sprache und dann wieder zurück übersetzt, um zu sehen, ob es einen Sinn ergibt. 

Spam-Erkennung 

Die besten Anwendungen zur Spam-Erkennung verwenden NLP-Lösungen, um E-Mails nach Textklassifizierungsmöglichkeiten zu durchsuchen, auch wenn dies nicht Standard ist. Das Ganze funktioniert, weil die Lösung zur Verarbeitung natürlicher Sprache die E-Mails nach Phrasen und Wörtern durchsucht, die häufig in Spam oder Phishing verwendet werden. 

Dazu gehören schlechte Grammatik, finanzielle Begriffe, unangemessene Dringlichkeit, bedrohliches Vokabular und sogar falsch geschriebene Firmennamen, um nur einige zu nennen. 

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Agenten und Chatbots waren Ihnen wahrscheinlich nicht bekannt, aber virtuelle Assistenten wie Alexa von Amazon und Siri von Apple werden durch KI, also NLP, angetrieben. Sie nutzen Spracherkennung, um Sprachbefehle und natürliche Sprachmuster zu erkennen und entsprechend oder mit hilfreichen Kommentaren zu antworten. 

Sie haben auch die Möglichkeit, auf getippte Texte zu antworten. Eine der fortschrittlichsten Funktionen, die beweist, wie notwendig die Verarbeitung natürlicher Sprache ist, ist die Möglichkeit, auf Fragen in ihren eigenen Worten mit hilfreichen Antworten zu antworten.  

Text-Zusammenfassung

Eine nützliche NLP-Technik ermöglicht es dem Programm, große Mengen digitaler Texte zusammenzufassen und Zusammenfassungen zu erstellen, so dass die Menschen nicht den gesamten Test lesen müssen. Die besten Anwendungen zur Textzusammenfassung nutzen semantische Schlussfolgerungen und die Generierung natürlicher Sprache (NLG), um den Zusammenfassungen wertvollen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzufügen.

Stimmungsanalyse in sozialen Medien: Diese spezielle NLP-Funktion ermöglicht es den Systemen, die in Social-Media-Beiträgen, Bewertungen und sogar Antworten verwendete Sprache zu analysieren und Emotionen und Einstellungen zu extrahieren, die von Produkten, Veranstaltungsinformationen und Werbeaktionen abgeleitet werden. Dies wiederum hilft Unternehmen, dieses Feedback und diese Daten für Produktdesigns oder Werbekampagnen zu nutzen. 

Schlussfolgerungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache überbrückt für alle Unternehmen eine entscheidende Lücke zwischen Software und Menschen. Die Sicherstellung und Unterstützung eines soliden NLP-Ansatzes ist ein kontinuierlicher Prozess, aber die Ergebnisse werden sich in Ihren Teams und Ihrem Unternehmen zeigen.

Unternehmen nutzen große Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten und benötigen eine Möglichkeit, diese effizient zu verarbeiten. Viele der Informationen, die Sie online finden, sind in Datenbanken gespeichert. Sie stellen natürliche menschliche Sprache dar, und bis vor kurzem konnten Unternehmen diese Daten nicht analysieren. Gerade aus diesem Grund ist die Verarbeitung natürlicher Sprache von entscheidender Bedeutung.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache spielt eine entscheidende Rolle in der Technologie und in der Art und Weise, wie Menschen mit ihr interagieren - sie wird in vielen realen und alltäglichen Anwendungen im Verbraucher- und Unternehmensbereich eingesetzt, darunter Cybersicherheit, Chatbots, Suchmaschinen und Big-Data-Analysen. Obwohl NLP nicht ohne Herausforderungen ist, wird erwartet, dass es weiterhin ein wesentlicher Bestandteil sowohl der Industrie als auch des täglichen Lebens sein wird. 

Die ständige Verbesserung und Entwicklung ist von entscheidender Bedeutung, und ohne die tatsächlichen Nutzer wird es keine Fortschritte geben können. Die KI-Programme zeigen, welchen Einfluss die Verarbeitung natürlicher Sprache auf den Menschen hat, da sie mit dem Gedanken entwickelt wurde, das Leben und die Arbeit für alle zu erleichtern.

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