{"id":12197,"date":"2022-03-31T11:50:37","date_gmt":"2022-03-31T11:50:37","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&#038;p=12197"},"modified":"2023-12-07T16:47:55","modified_gmt":"2023-12-07T16:47:55","slug":"natural-language-processing-nlp-what-is-it-how-does-it-work","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/natural-language-processing-nlp-what-is-it-how-does-it-work\/","title":{"rendered":"Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP): Was Ist Das Und Wie Funktioniert Es?"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/de\/technologie\/natural-language-processing\/\">DieVerarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache,<\/a>allgemein bekannt als NLP, erm\u00f6glicht es dem Computerprogramm, die menschliche Sprache zu verstehen, wie sie geschrieben und gesprochen wird. Sie wird als nat\u00fcrliche Sprache bezeichnet und ist ein Teil der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n<p>NLP existiert seit \u00fcber 50 Jahren und hat eine Reihe von praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter medizinische Forschung, Business Intelligence und Suchmaschinen, hervorgebracht. Au\u00dferdem hat es seine Wurzeln in der Linguistik.<\/p>\n<p>NLP ist wichtig, weil es die Aufl\u00f6sung von Mehrdeutigkeiten in der Sprache erm\u00f6glicht und den Daten eine praktische numerische Struktur f\u00fcr zahlreiche nachgelagerte Anwendungen wie Textanalyse oder Spracherkennung verleiht. Aber wussten Sie, wie NLP funktioniert und warum NLP so wichtig ist? Finden wir es heraus!<br \/>\n<span class=\"wp-block-heading\">Wie funktioniert die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache?<\/span><br \/>\nNLP ist wichtig, da es Computern erm\u00f6glicht, die nat\u00fcrliche Sprache wie Menschen zu verstehen. Es nutzt k\u00fcnstliche Intelligenz, um Informationen aus der realen Welt zu verarbeiten und sie so zusammenzufassen, dass der Computer sie versteht, unabh\u00e4ngig davon, ob die Sprache geschrieben oder gesprochen ist.<\/p>\n<p>Computer verwenden Programme, um die ihnen zur Verf\u00fcgung gestellten Informationen zu verarbeiten, und diese werden w\u00e4hrend dieses Prozesses in Code umgewandelt, um dem Computer das Verst\u00e4ndnis zu erleichtern.<\/p>\n<p>Die Datenvorverarbeitung ist eine der beiden Hauptphasen bei der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und umfasst die Reinigung und Vorbereitung der Textdaten f\u00fcr 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.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Techniken der Sprachverarbeitung<\/h3>\n<p>Es k\u00f6nnen verschiedene Techniken zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache angewandt werden, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li>Tokenisierung. - Zerlegung von Text in kleinere Einheiten.<\/li>\n<li>Entfernung von Stoppw\u00f6rtern. - Entfernt allt\u00e4gliche, banale W\u00f6rter und \u00fcberl\u00e4sst dem Programm die ungew\u00f6hnlichen W\u00f6rter, die die meisten Informationen \u00fcber den Text liefern.<\/li>\n<li>Lemmatisierung und Stemming. - Reduktion der W\u00f6rter auf ihre prim\u00e4ren (Wurzel-)Formen zur leichteren Verarbeitung.<\/li>\n<li>Part-of-Speech-Tagging. - Kennzeichnung von W\u00f6rtern auf der Grundlage ihrer Wortarten (Substantive, Adjektive, Verben usw.)<\/li>\n<\/ul>\n<p>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 f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, aber in der Regel werden zwei Hauptvarianten verwendet:<\/p>\n<ul>\n<li>Auf maschinellem Lernen basierendes System - Dieses System verwendet Statistiken. Maschinen lernen durch die bereitgestellten Trainingsdaten, Aufgaben zu erf\u00fcllen, was ihnen hilft, ihre Strategien anzupassen, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Diese Systeme kombinieren maschinelles und tiefes Lernen mit neuronalen Netzen und erm\u00f6glichen es NLP-Algorithmen, ihre eigenen Regeln durch wiederholtes Lernen und Verarbeiten der Informationen zu verfeinern.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Regelbasiertes System. Dieses System verwendet sorgf\u00e4ltig entwickelte linguistische Regeln. Diese Methode wurde schon fr\u00fch in der Entwicklung der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung verwendet und wird auch heute noch eingesetzt.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"wp-block-heading\">Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache im Gesundheitswesen<\/span><\/h3>\n<p>Wenn es um die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache im Gesundheitswesen geht, sollten Sie Folgendes wissen. Die M\u00f6glichkeiten, wie NLP im Gesundheitswesen mehr als nur hilfreich sein kann, sind nahezu grenzenlos, daher haben wir einige der besten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Sie zusammengestellt:<\/p>\n<ul>\n<li>Verbesserung der klinischen Dokumentation: Anstatt EHRs (umfassende Berichte \u00fcber den allgemeinen Gesundheitszustand des Patienten) manuell zu \u00fcberpr\u00fcfen, verwendet NLP formulierte Dateneingabe und Sprache-zu-Text-Diktat, um wichtige Daten aus EHRs am Ort der Behandlung zu extrahieren. Auf diese Weise k\u00f6nnen sich die \u00c4rzte auf die notwendige Versorgung der Patienten konzentrieren und sicherstellen, dass die klinische Dokumentation pr\u00e4zise und auf dem neuesten Stand ist.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Beschleunigung des Abgleichs von klinischen Studien: Gesundheitsdienstleister k\u00f6nnen enorme Mengen unstrukturierter klinischer und Patientendaten automatisch \u00fcberpr\u00fcfen und mithilfe von NLP qualifizierte Kandidaten f\u00fcr klinische Studien ermitteln. Dies hilft Patienten beim Zugang zu experimentellen Behandlungen, die ihren Zustand erheblich verbessern k\u00f6nnten, und unterst\u00fctzt gleichzeitig Innovationen im medizinischen Bereich.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Unterst\u00fctzung klinischer Entscheidungen: Hier zeigt sich einmal mehr die Bedeutung der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, die es \u00c4rzten erm\u00f6glicht, genau dann auf gesundheitsrelevante Informationen zuzugreifen, wenn sie diese ben\u00f6tigen, was einfach, schnell und effizient ist, und sie in die Lage versetzt, am Ort der Behandlung bessere Entscheidungen zu treffen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"wp-block-heading\">NLP-Anwendungsf\u00e4lle in allt\u00e4glichen Anwendungen<\/span><\/h3>\n<p>Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache ist bekannterma\u00dfen \u00e4u\u00dferst praktisch und hilfreich und wird in vielen modernen realen Anwendungen eingesetzt. Zweifelsohne ist die nat\u00fcrliche Sprache eine treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/de\/projects\/?_sft_project_categories=nlp\">Wir m\u00f6chten Ihnen einige der am h\u00e4ufigsten verwendeten und verbreiteten Beispiele vorstellen:\u00a0<\/a><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Maschinelle \u00dcbersetzung<\/h3>\n<p>Eines der bekanntesten NLP-Beispiele ist Google Translate. Bei der praktischen maschinellen \u00dcbersetzung geht es um mehr als das Ersetzen von W\u00f6rtern in einer Sprache durch W\u00f6rter aus einer anderen. Google Translate ist zwar nicht perfekt, aber im Kern geht es darum, die Bedeutung und den Tonfall der zu \u00fcbersetzenden Sprache zu erfassen und das Wort, die Phrase oder den Satz bestm\u00f6glich in eine andere Sprache zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<p>Maschinelle \u00dcbersetzungswerkzeuge haben seit ihren Anf\u00e4ngen 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 zur\u00fcck \u00fcbersetzt, um zu sehen, ob es einen Sinn ergibt.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Spam-Erkennung<\/h3>\n<p>Die besten Anwendungen zur Spam-Erkennung verwenden NLP-L\u00f6sungen, um E-Mails nach Textklassifizierungsm\u00f6glichkeiten zu durchsuchen, auch wenn dies nicht Standard ist. Das Ganze funktioniert, weil die L\u00f6sung zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache die E-Mails nach Phrasen und W\u00f6rtern durchsucht, die h\u00e4ufig in Spam oder Phishing verwendet werden.<\/p>\n<p>Dazu geh\u00f6ren schlechte Grammatik, finanzielle Begriffe, unangemessene Dringlichkeit, bedrohliches Vokabular und sogar falsch geschriebene Firmennamen, um nur einige zu nennen.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Virtuelle Assistenten<\/h3>\n<p>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 nat\u00fcrliche Sprachmuster zu erkennen und entsprechend oder mit hilfreichen Kommentaren zu antworten.<\/p>\n<p>Sie haben auch die M\u00f6glichkeit, auf getippte Texte zu antworten. Eine der fortschrittlichsten Funktionen, die beweist, wie notwendig die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache ist, ist die M\u00f6glichkeit, auf Fragen in ihren eigenen Worten mit hilfreichen Antworten zu antworten.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Text-Zusammenfassung<\/h3>\n<p>Eine n\u00fctzliche NLP-Technik erm\u00f6glicht es dem Programm, gro\u00dfe Mengen digitaler Texte zusammenzufassen und Zusammenfassungen zu erstellen, so dass die Menschen nicht den gesamten Test lesen m\u00fcssen. Die besten Anwendungen zur Textzusammenfassung nutzen semantische Schlussfolgerungen und die Generierung nat\u00fcrlicher Sprache (NLG), um den Zusammenfassungen wertvollen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzuf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Stimmungsanalyse in sozialen Medien: Diese spezielle NLP-Funktion erm\u00f6glicht es den Systemen, die in Social-Media-Beitr\u00e4gen, 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 f\u00fcr Produktdesigns oder Werbekampagnen zu nutzen.<\/p>\n<h3><span class=\"wp-block-heading\">Schlussfolgerungen zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/span><\/h3>\n<p>Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache \u00fcberbr\u00fcckt f\u00fcr alle Unternehmen eine entscheidende L\u00fccke zwischen Software und Menschen. Die Sicherstellung und Unterst\u00fctzung eines soliden NLP-Ansatzes ist ein kontinuierlicher Prozess, aber die Ergebnisse werden sich in Ihren Teams und Ihrem Unternehmen zeigen.<\/p>\n<p>Unternehmen nutzen gro\u00dfe Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten und ben\u00f6tigen eine M\u00f6glichkeit, diese effizient zu verarbeiten. Viele der Informationen, die Sie online finden, sind in Datenbanken gespeichert. Sie stellen nat\u00fcrliche menschliche Sprache dar, und bis vor kurzem konnten Unternehmen diese Daten nicht analysieren. Gerade aus diesem Grund ist die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n<p>Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher 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 allt\u00e4glichen 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 t\u00e4glichen Lebens sein wird.<\/p>\n<p>Die st\u00e4ndige Verbesserung und Entwicklung ist von entscheidender Bedeutung, und ohne die tats\u00e4chlichen Nutzer wird es keine Fortschritte geben k\u00f6nnen. Die KI-Programme zeigen, welchen Einfluss die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache auf den Menschen hat, da sie mit dem Gedanken entwickelt wurde, das Leben und die Arbeit f\u00fcr alle zu erleichtern.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Natural language processing, commonly known as NLP, allows the computer program to understand the human language as it is written and spoken. It is referred to as the natural language, a part of artificial intelligence. 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