Natural Language Processing (NLP), also die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, mit dem Computer menschliche Sprache verstehen und generieren können. Diese Technologie nutzt computergestützte Linguistik und maschinelles Lernen, um Text und Sprache zu analysieren und effektive Interaktionen zwischen Mensch und Computer zu ermöglichen.
Seit den Anfängen des Konzepts war Sprache eine natürliche Hürde für die Entwicklung effektiver künstlicher Intelligenz. Einfach ausgedrückt: Maschinen kommunizieren nicht auf dieselbe Weise wie Lebewesen. Mehrdeutigkeit, Nuancen und Konnotationen – der menschlichen Sprache fehlt es an der starren Struktur und den klaren Definition, auf die Maschinen angewiesen sind. Das ist einer der Gründe, warum zur Computerprogrammierung spezielle Codierungssprachen verwendet werden. Um einem Computer mitzuteilen, was er tun soll, ist eine sehr spezifische Ausdrucksweise erforderlich. Zumindest galt dies bis zur Entwicklung von NLP.
NLP steht für Natural Language Processing und wurde entwickelt, um eine Brücke zwischen menschlicher Kommunikation und maschinellem Verständnis zu schlagen. NLP ermöglicht es Computersystemen, natürliche Sprache ähnlich zu interpretieren wie Menschen, wodurch es eine fundamentale Technologie im wachsenden Bereich der künstlichen Intelligenz darstellt.
Der Ursprung von NLP geht auf das frühe 20. Jahrhundert zurück. Damals wurden einige der frühesten Ideen in der Linguistik von Ferdinand de Saussure entwickelt. In den 1950er Jahren entwickelte sich er Bereich weiter, als Alan Turing den Weg für moderne NLP-Systeme ebnete. Mit der Weiterentwicklung von Rechenleistung und KI-Techniken entwickelte sich NLP zu einem eigenen Feld, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, komplexe menschliche Sprache mit all ihren Nuancen zu interpretieren und nachzubilden.
Das ideale Ergebnis von Natural Language Processing besteht darin, dass Menschen und Maschinen genauso einfach kommunizieren können, wie sich zwei Personen miteinander unterhalten. Die erforderlichen Schritte, um das zu erreichen, umfassen viele kleinere Aufgaben: vom Analysieren und Verstehen von Text bis hin zum Generieren menschlicher Antworten. Jede der folgenden Aufgaben befasst sich mit einem bestimmten Aspekt von Sprache, sodass Maschinen selbst einige der komplexesten Interaktionen menschlicher Sprache verarbeiten können:
Stimmungsanalyse ist eine Technik, die den emotionalen Ton hinter Wörtern erkennt. Sie ist besonders wertvoll für Social-Media-Überwachung, Marketing und Kundenservice, da sie Unternehmen hilft, die Meinungen der Verbraucher und die (oft unausgesprochenen) Gefühle hinter den Antworten zu verstehen. Durch die Analyse von Textdaten können Unternehmen die öffentliche Stimmung zu Produkten, Marken oder Services einschätzen und ihre Strategien entsprechend anpassen.
Spracherkennung ist in der Lage, gesprochene Sprache in Text umzuwandeln, und sie ist von fundamentaler Bedeutung, um reaktionsfähige sprachgesteuerte Systeme wie digitale Assistenten und Sprachdialogsysteme aufzubauen. Bei dieser Aufgabe werden die Tonwellen der Sprache analysiert und Algorithmen verwendet, um den Inhalt zu interpretieren und in schriftliche Form umzuwandeln, damit er weiterverarbeitet werden kann.
Grammatisches Tagging (auch als Part-of-Speech Tagging bezeichnet) umfasst die Kennzeichnung jedes Wortes in einem Satz gemäß seiner grammatischen Rolle: Substantiv, Verb, Adjektiv usw. Das hilft dem System, die Struktur von Sätzen zu verstehen, und verbessert so die Genauigkeit der linguistischen Analyse. Tagging ist entscheidend für verschiedene Sprachverarbeitungsanwendungen, die ein tiefes Verständnis der Grammatik erfordern, z. B. Textkorrektur-Tools und erweiterte Inhaltsanalysesysteme.
Named Entity Recognition (NER), also die Erkennung benannter Elemente, identifiziert Schlüsselelemente im Text und klassifiziert sie in vordefinierte Kategorien wie Personen, Unternehmen, Standorte, Zeitangaben, Mengen, Geldwerte usw. NER wird in Inhaltsempfehlungssystemen, beim Abrufen von Informationen aus großen Datenbanken sowie in automatisierten Kundensupportsystemen verwendet, um relevante Details aus unstrukturierten Daten zu extrahieren.
Die Koreferenzauflösung ist dafür verantwortlich, alle Ausdrücke zu finden, die sich auf dieselbe Entität innerhalb eines Texts beziehen. Das ermöglicht ein vollständiges und eindeutiges Verständnis der besprochenen Inhalte. Wichtig ist dies für Aktivitäten wie die Zusammenfassung von Dokumenten, die Beantwortung von Fragen und die Berücksichtigung des Kontexts in Dialogsystemen.
Die Generierung natürlicher Sprache transformiert strukturierte Daten in natürliche Sprache und unterstützt so Anwendungen wie Reporting, automatisierte Inhaltserzeugung oder die Echtzeitumwandlung von Daten in lesbaren Text. Diese Aufgabe spiegelt den Prozess der menschlichen Sprachproduktion wider und gibt Maschinen die Möglichkeit, Antworten zu generieren, die sich oft nicht von denen eines Menschen unterscheiden lassen.
Das grundlegende Konzept von Maschinen, die natürliche Sprache verstehen und generieren, mag auf den ersten Blick recht simpel erscheinen. Die Möglichkeiten, die sich dadurch in verschiedenen Bereichen eröffnen, sind jedoch nahezu unbegrenzt. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Anwendungsfälle für NLP:
- Maschinelle Übersetzung
NLP ist nicht auf eine einzelne Sprache beschränkt. Maschinelle Übersetzung ermöglicht es digitalen Systemen, Text oder Sprache automatisch von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, was die Kommunikation auf globalen Märkten und zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen erleichtert. - Virtual Agents und Chatbots
Diese Programme simulieren Gespräche mit menschlichen Anwendern, um Kundensupport bereitzustellen, Informationen zu sammeln oder Aufgaben zu automatisieren. Digitale Systeme, die direkt mit Anwendern interagieren können, ermöglichen eine schnellere Problemlösung und verbessern die Zugänglichkeit. - Kundenstimmungsanalyse
Mit einer detaillierten Stimmungsanalyse werden Kontext und Bedeutung von Inhalten aus sozialen Medien und Callcenter-Aufzeichnungen untersucht, um wertvolle Einblicke in die Kundenwahrnehmung und Marktbedingungen zu gewinnen. - Spamerkennung
Die Spamerkennung identifiziert unerwünschte E-Mails und filtert sie heraus, indem Textmuster analysiert und verdächtige oder unerwünschte Inhalte gekennzeichnet werden. Das ist wichtig, um die Verfügbarkeit und Sicherheit von E-Mails zu wahren. - Textzusammenfassung und -klassifizierung
Bei der Textzusammenfassung kommt NLP-Technologie zum Einsatz, um automatisch komprimierte Versionen langer oder anderweitig komplexer Dokumente zu generieren. So können menschliche Leser wichtige Punkte schnell verstehen und Texte kategorisieren, ohne den gesamten Inhalt zu lesen.
Die oben aufgeführten Anwendungsfälle sind nur ein kleiner Bruchteil dessen, was NLP leisten kann. Natural Language Processing hat das Potenzial, ganze Branchen umzuwandeln und die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen arbeiten und mit ihren Käufern interagieren. Da Unternehmen immer mehr unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, spielt NLP bei der Gewinnung verwertbarer Einblicke und der Automatisierung wichtiger Prozesse eine immer größere Rolle. Hierdurch haben Unternehmen die Möglichkeit, ihren Ansatz für die Entscheidungsfindung zu optimieren und die Kunden-Experience erheblich zu verbessern.
Gleichzeitig helfen NLP-Technologien Unternehmen dabei, Sprachbarrieren zu überwinden und ihre Reichweite auf Kunden und Märkte außerhalb ihrer unmittelbaren geografischen Region auszuweiten. Durch die Automatisierung der Übersetzung und den mehrsprachigen Kundensupport wird die Expansion des Unternehmens nicht durch fehlende interne Sprachkenntnisse behindert.
Zusammengenommen kann NLP Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen und ihre Serviceangebote verbessern können, um die Erwartungen ihrer Kunden besser zu erfüllen.
Die Bedeutung von NLP kann nicht überbewertet werden, insbesondere da sich KI kontinuierlich weiterentwickelt und immer stärker in den Alltag integriert wird. Das soll aber nicht heißen, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache perfekt ist. Es gibt mehrere wichtige Überlegungen und Bedenken, die zu berücksichtigen sind:
Kontext ist beim Natural Language Processing von entscheidender Bedeutung. Die Bedeutung von Wörtern und Ausdrücken kann sich abhängig von ihrer Verwendung in einem Satz ändern. Algorithmen müssen also den Kontext richtig interpretieren, um die Absicht und Bedeutung zu verstehen. Eine Lösung besteht darin, kontextbezogene Algorithmen zu implementieren, die den umgebenden Text berücksichtigen und der KI helfen, die Verwendung und Bedeutung von Wörtern genauer zu verstehen.
Ironie und Sarkasmus in Text zu erkennen, ist schon für Menschen eine Herausforderung – für Maschinen kann es fast unmöglich sein. Das liegt daran, dass es sich um Nuancen handelt, die oft nur durch Ton oder Kontext ersichtlich sind, nicht nur durch die eigentliche Bedeutung von Wörtern. NLP-Systeme müssen diese Feinheiten erkennen, um Stimmungen und Absichten genau zu interpretieren. Fortschrittliche Techniken der Stimmungsanalyse – einschließlich DL-Modellen, die mit großen, kommentierten Datensätzen trainiert werden, die Beispiele für Ironie und Sarkasmus enthalten – können die Erkennung verbessern.
Die Entwicklung und Wartung fortschrittlicher NLP-Systeme kann sehr teuer sein. Sie erfordern erhebliche Investitionen in Datenerfassung, Computing-Ressourcen und qualifiziertes Personal, was für einige Unternehmen oder unterfinanzierte Forscher unerschwinglich sein kann. Die Nutzung cloudbasierter NLP-Services kann Kosten senken, indem skalierbare Ressourcen und Wartung bereitgestellt werden. Auch Open-Source-Tools und -Frameworks senken die Zugangsbarriere, indem vorgefertigte Modelle bereitgestellt werden, die von hilfreichen Online-Communities unterstützt werden.
NLP-Systeme müssen mit Fehlern in Eingabedaten zurechtkommen, z. B. Tippfehler in Text oder falsche Aussprache in Spracheingaben, die das Verständnis und die Verarbeitung erschweren können. Umfassende Vorverarbeitungsschritte (wie Rechtschreib- und Grammatikprüfung und Reduzierung von Hintergrundgeräuschen bei Spracheingaben) können die Genauigkeit der Daten verbessern, bevor sie vom NLP verarbeitet werden.
Nicht jeder kommuniziert streng nach den Sprachregeln. Der informelle Charakter von Umgangssprache und Slang variiert stark je nach Kultur und Community. NLPs müssen daher immer auf dem neuesten Stand und relevant bleiben, um mit den Zielgruppen nach ihren Vorstellungen zu interagieren. Durch die kontinuierliche Aktualisierung von Sprachmodellen mit aktuellen Datensätzen und die Integration sozialer Medien und anderer Echtzeitquellen, die über die Sprachverwendung Aufschluss geben, können Systeme mit neuen Sprachtrends Schritt halten.
Bei vielen NLP-Modellen, insbesondere solchen, die auf Deep Learning basieren, ist nur schwer nachzuvollziehen, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen. Das kann es für Anwender schwierig machen, die Entscheidungsprozesse des Systems zu verstehen oder ihnen zu vertrauen. Häufig wird dies als „Blackbox“-Problem bezeichnet. Techniken wie Layer-wise Relevance Propagation (LRP) oder Shapley Additive Explanations (SHAP) können Einblicke in die Eingaben geben, die die Ergebnisse am meisten beeinflussen, und erhöhen so die allgemeine Transparenz und Vertrauenswürdigkeit.
Die Schaffung von NLP-Systemen, die mehrere Sprachen effektiv verarbeiten können, erfordert das Verständnis und die Integration der syntaktischen, semantischen und pragmatischen Nuancen jeder Sprache. Und das erfordert umfangreiche Daten und ausgeklügelte Modellierungstechniken. Mehrsprachige Modelle, die gelernte Informationen in verschiedenen Sprachen übersetzen können, können dieses Problem lösen: Sie nutzen Ähnlichkeiten zwischen Sprachen, um die Effizienz der Verarbeitung zu verbessern, selbst wenn sie in verschiedenen Mundarten interagieren.
Trotz der Herausforderungen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache mit sich bringt, gibt es auch einige unbestreitbare Vorteile – insbesondere für Unternehmen. Zu den spannendsten Vorteilen gehören:
- Analyse großer Datensätze
NLP kann riesige Mengen unstrukturierter Textdaten schnell verarbeiten und analysieren, was für Menschen nicht praktikabel wäre. Mit dieser Funktion können Unternehmen wertvolle Einblicke aus Kundenfeedback, Social-Media-Konversationen und anderen Quellen gewinnen. - Tägliche Prozesse optimieren und Produktivität steigern
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie Dateneingabe, Kundensupport und Informationsabruf kann NLP den täglichen Betrieb optimieren und Personalressourcen entlasten, damit sie sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. - Objektive Analysen
NLP bietet Tools für die unvoreingenommene und einheitliche Analyse von Textdaten. Diese Objektivität ist in Bereichen wie Marktforschung oder der Überprüfung von Rechtsdokumenten von entscheidender Bedeutung, in denen menschliche Vorurteile die Ergebnisse verzerren können. - Verwertbare Einblicke
Von der Stimmungsanalyse bis zur Trenderkennung hilft NLP Unternehmen dabei, zugrunde liegende Muster und Stimmungen in Textdaten zu verstehen und klare Schlussfolgerungen zu liefern, die die Entscheidungsfindung und strategische Planung unterstützen können. - Bessere Kunden-Experience
NLP verbessert die Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen durch Chatbots und virtuelle Assistenten, die menschliche Sprache auf natürliche Weise verstehen und darauf reagieren können. Das erhöht die Kundenbindung und steigert die Kundenzufriedenheit und -treue.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst eine Reihe von Schritten, um menschliche Sprache automatisch zu interpretieren und zu generieren. Dabei werden verschiedene Aspekte von maschinellem Lernen, Deep Learning, Computerlinguistik und verschiedener anderer Computerwissenschaften zusammengeführt. Zwar ist der Prozess selbst äußerst komplex, doch in der Regel sieht er wie folgt aus:
- Datensammlung
Bevor das NLP-System Sprache analysieren und verstehen kann, muss es in Sprache trainiert werden. Dazu gehört die Erfassung einer Vielzahl unstrukturierter Text- und Sprachdaten aus verschiedenen Quellen. - Vorverarbeitung
Die Daten werden bereinigt und organisiert – ein Prozess, der Tokenisierung, Entfernen von Stoppwörtern, Stammformreduktion und Lematisierung umfasst, um den Text zu vereinfachen. - Modelltraining
NLP-Systeme nutzen ML- und DL-Techniken, um mit den vorverarbeiteten Daten zu trainieren und so Muster und Sprachstrukturen zu erkennen. - Merkmalsextraktion
In den Daten werden bestimmte Merkmale (Features) identifiziert und extrahiert. Diese Features werden verwendet, um äußerst detaillierte Datensätze für Vorhersage, Klassifizierung und Clustering zu erstellen. - Algorithmusentwicklung
Algorithmen werden entwickelt und verfeinert, um das System dabei zu unterstützen, Sprache basierend auf den Trainingsdaten genau zu interpretieren und zu generieren. - Tests und Validierung
Die Leistung des Modells wird anhand neuer, unbekannter Daten bewertet, um seine Genauigkeit und Effektivität zu gewährleisten. - Bereitstellung
Das NLP-Modell wird in Anwendungen integriert, um es Endanwendern zur Verfügung zu stellen. - Kontinuierliches Lernen
Sobald neue Daten verfügbar werden, wird das Modell aktualisiert, um das System zu verbessern und an neue linguistische Trends anzupassen.
Die Art und Weise, wie Mensch und Maschine miteinander kommunizieren, verändert sich, und in dem Maße, in dem der Einsatz von Natural Language Processing ausgeweitet wird, tritt seine wirtschaftliche Bedeutung immer deutlicher zu Tage. Um jedoch die Vorteile von NLP voll auszuschöpfen und seine Komplexität zu bewältigen, ist es oft erforderlich, mit einem erfahrenen Service Provider zusammenzuarbeiten. ServiceNow, ein führender Anbieter im Bereich der KI-gestützten Automatisierung, bietet hierfür genau die richtige Lösung: die Now Platform®.
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