Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der KI?

Kosteneffiziente Automatisierung

NLP-Systeme werden häufig zur Automatisierung von Aufgaben wie Kundensupport, E-Mail-Filterung und Dokumentenklassifizierung eingesetzt. Wie jede andere Art der Automatisierung spart sie Unternehmen sowohl Zeit als auch Ressourcen.

Einblicke in Daten

NLP-Systeme können von Unternehmen eingesetzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen oder Trends zu erkennen. Durch die Analyse großer Mengen von Textdaten, die von Unternehmens-Chatbots abgerufen werden - wie Kundenfeedback, Bewertungen oder Beiträge in sozialen Medien - kann ein NLP-System helfen, Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern.

Optimierung der Suche

Die Suche ist im Laufe der Jahre immer besser geworden - zum Teil dank NLP. 

NLP ermöglicht präzisere Suchergebnisse, ob per Sprache oder Text, so dass die Nutzer Informationen schneller finden können. Wir sehen diese Vorteile jedes Mal, wenn wir eine Google-Suche eingeben, Siri bitten, ein Taxi zu rufen, oder dem KI-Chatbot in einem Geschäft die Art des gewünschten Produkts beschreiben. 

Personalisierung

Da NLP-Systeme individuelle Sprachmuster und Vorlieben analysieren, können ihre Antworten auf jede einzelne Interaktion zugeschnitten werden. 

Ein Chatbot für den Kundendienst kann beispielsweise einem verärgerten Kunden eine Entschuldigung oder einen Rabatt anbieten, oder ein KI-Assistent kann eine Bekleidungsmarke vorschlagen, die zu den bisherigen Vorlieben des Nutzers passt.

Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

NLU ist notwendig, um die Bedeutung hinter den Benutzereingaben zu extrahieren.

Als Teilbereich von NLP konzentriert sich NLU auf den Verständnisaspekt der Sprachverarbeitung. Ihr Hauptziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und sinnvoll zu interpretieren. 

NLU beinhaltet die Analyse von Texten, um die Absicht hinter den Wörtern zu bestimmen, Entitäten zu erkennen und die kontextuelle Bedeutung der Sprache zu erfassen. 

Wenn ein Benutzer beispielsweise sagt: "Reservieren Sie einen Tisch im Restaurant", ist die NLU dafür verantwortlich zu verstehen, dass die Absicht darin besteht, eine Reservierung vorzunehmen, und "Restaurant" ist die Entität, in der die Aktion stattfinden soll. 

Generierung natürlicher Sprache (NLG)

NLG hingegen befasst sich mit dem Produktionsaspekt der Sprachverarbeitung. Nachdem eine Maschine die Eingaben des Nutzers verstanden hat (dank NLU), übernimmt NLG die Aufgabe, eine kohärente und kontextuell angemessene Antwort zu generieren. 

Ein Beispiel: Ein Nutzer fragt einen Chatbot: "Wie wird das Wetter morgen?" Das NLG-System wird eine Antwort formulieren wie: "Das Wetter wird morgen sonnig sein mit einer Höchsttemperatur von 75°F." 

NLG umfasst die Auswahl der richtigen Wörter, die korrekte Strukturierung von Sätzen und die Sicherstellung, dass die Ausgabe natürlich und menschenähnlich ist. Es ist eine entscheidende Komponente von NLP, die das Verständnis der Maschine in kommunikative Sprache umwandelt.

1. Äußerungen

Die Äußerung ist der genaue Satz, den der Benutzer gesprochen oder getippt hat. In diesem Fall heißt es: "Vereinbaren Sie für morgen um 15 Uhr einen Termin mit dem Marketing-Team".

Die Äußerung ist die Eingabe, die das NLP-System analysieren wird, um die Absicht zu bestimmen und die relevanten Entitäten zu extrahieren.

2. Entitäten

Die Einheiten in diesem Satz liefern spezifische Details in Bezug auf die Absicht. 

Eine Entität ist hier zum Beispiel "Marketingteam", weil sie angibt, mit wem die Besprechung stattfindet. Eine andere Entität ist "15 Uhr morgen", da sie die Uhrzeit und das Datum der Besprechung angibt.

Die Entitäten geben dem Chatbot die notwendigen Informationen, um das Treffen korrekt zu planen.

3. Beabsichtigt

In unserem Beispielsatz oben ist die Absicht das Ziel des Benutzers: einen Termin zu vereinbaren. 

Eine konversationelle Schnittstelle, wie ein KI-Chatbot, erkennt, dass die Absicht hinter der Nachricht des Nutzers darin besteht, ein Treffen zu vereinbaren.

4. Tokenisierung

Die Tokenisierung ist ein Schritt des NLP-Prozesses. Er beschreibt die Zerlegung eines Satzes in kleinere Teile, sogenannte Token, die einzelne Wörter, Phrasen oder sogar Satzzeichen sein können. 

Zum Beispiel könnte unsere Äußerung in Token wie "Zeitplan", "a", "Meeting", "Marketingteam", "15 Uhr" und "morgen" aufgeteilt sein. 

Dies hilft dem NLP-System, jeden Teil des Satzes effektiver zu analysieren, wodurch es leichter wird, die Gesamtbedeutung zu verstehen und genau zu antworten.

5. Stemming und Lemmatisierung

Stemming und Lemmatisierung sind Techniken, die von NLP-Systemen zur Vereinfachung von Wörtern auf ihre Grund- oder Stammform verwendet werden können. Beim Stemming wird ein Wort auf seine Basis reduziert, z. B. wird das Wort "scheduling" als "schedule" markiert.

Bei der Lemmatisierung werden Wörter in normalisierte, bestehende Versionen umgewandelt, die in einem Wörterbuch zu finden sind. Anstatt also nur Suffixe zu entfernen, könnte die Lemmatisierung "wowza" oder "tight" als das Wort "gut" markieren.

Diese Techniken helfen dem NLP-System zu erkennen, dass Wörter mit unterschiedlichen Endungen oder Formen die gleiche Bedeutung haben können.

6. Part-of-Speech-Tagging

In diesem Schritt markiert das NLP-System jedes Wort des Satzes mit seiner grammatikalischen Rolle:

• Zeitplan (Verb)
• a (Bestimmungswort)
• Treffen (Substantiv)
• mit (Präposition)
• das (Bestimmungswort)
• Marketing (Adjektiv)
• Team (Substantiv)
• bei (Präposition)
• 3 (Anzahl)
• PM (Substantiv)
• morgen (Substantiv)

Parts-of-Speech (PoS)-Tagging hilft dem NLP-System, die Struktur des Satzes und die Beziehungen zwischen den Wörtern besser zu verstehen.

7. Erkennung von benannten Entitäten (NER)

Das System identifiziert bestimmte Entitäten im Satz, wie z. B. "Marketingteam" (eine Organisation oder Gruppe) und "morgen 15 Uhr" (ein Zeitausdruck). Die NER hilft dem System zu verstehen, mit wem die Besprechung stattfindet und wann sie angesetzt werden sollte.

8. Stimmungsanalyse

Bei der Stimmungsanalyse wird der Ton der Eingabe bewertet. 

Wenn der CMO sagen würde: "Setzen Sie ein weiteres Treffen mit dem Marketingteam an, bevor ich mir die Haare ausreiße", würde das NLP-System die negative Stimmung erkennen.

Sobald eine Stimmung erkannt wird, kann das NLP-System entsprechend handeln - es kann den CMO beruhigen oder sich entschuldigen. Die Stimmungsanalyse ist besonders nützlich, wenn eine dialogorientierte Schnittstelle mit Kunden interagiert, da sie messen kann, wie viele zufrieden und wie viele frustriert sind.

9. Kontextuelles Verstehen

NLP-Systeme verwenden kontextuelles Verständnis, um die Bedeutung von Wörtern und Sätzen auf der Grundlage des sie umgebenden Textes zu interpretieren. Dabei werden nicht nur einzelne Wörter analysiert, sondern auch, wie sie in einem Satz oder einer Unterhaltung zueinander stehen. 

10. Maschinelles Lernen 

NLP-Systeme verbessern ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, indem sie ein Modell des maschinellen Lernens (ML) verwenden. 

Das ML-Modell wurde auf einem großen Datensatz von Sätzen trainiert, so dass es die Absicht ("Vereinbaren Sie einen Termin") korrekt interpretieren, Entitäten (wie "Marketing-Team" und "15 Uhr morgen") identifizieren und eine angemessene Antwort generieren kann.

11. Dialog-Manager

Das Dialogmanagement in NLP-Systemen verfolgt den Kontext eines Gesprächs und gewährleistet kohärente Antworten auf der Grundlage früherer Eingaben.

Wenn der CMO am Morgen erwähnt, dass er sich mit dem Marketingteam treffen muss, könnte er sagen: "Planen Sie dieses Treffen für mich um 15 Uhr. Das System würde sich daran erinnern und bestätigen, dass er das Treffen mit dem Marketingteam buchen wollte.

Virtuelle Assistenten

Sie haben es wahrscheinlich schon in der Tasche: Intelligente Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen NLP, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren. 

Wenn Sie fragen: "Wie ist das Wetter heute?", verarbeitet ein KI-Assistent Ihre Sprache, versteht die Absicht, ruft die Wetterdaten ab und antwortet mit den entsprechenden Informationen.

AI Chatbots

Viele Unternehmen verwenden NLP-gestützte Chatbots, um Kundenanfragen zu bearbeiten. Wenn Sie beispielsweise einen Chatbot auf einer E-Commerce-Website fragen: "Wo ist meine Bestellung?", kann der Bot Ihre Anfrage interpretieren, auf Informationen zur Auftragsverfolgung zugreifen und Ihnen ein Update geben.

Übersetzung von Sprachen

NLP ist das Herzstück von Übersetzungsdiensten, die es Nutzern ermöglichen, Text oder Sprache von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. 

Diese Systeme analysieren die Struktur und Bedeutung der Ausgangssprache und erzeugen einen entsprechenden Text in der Zielsprache. Das bedeutet, dass Sie jedes Mal, wenn Sie Google Translate verwenden, NLP danken müssen.

Voice-to-Text-Anwendungen

Voice-to-Text-Anwendungen wie Siri oder Diktiergeräte wandeln gesprochene Sprache mithilfe von NLP in geschriebenen Text um. 

Wenn Sie die Spracheingabe auf Ihrem Telefon verwenden oder eine Besprechungsaufzeichnung transkribieren, zerlegt NLP die Töne in Wörter, erkennt Sprachmuster und erstellt einen genauen Text. 

E-Mail-Spam-Filterung

Auch wenn wir es nicht als KI-verwandt ansehen, ist das Filtern von Spam-E-Mails eine gängige Anwendung von NLP. 

NLP-Systeme können den Inhalt von E-Mails analysieren und nach bestimmten Mustern, Phrasen oder Verhaltensweisen suchen, die auf Spam oder Phishing hindeuten - wie z. B. bestimmte Schlüsselwörter, seltsame Links oder seltsame Formatierungen.

Textzusammenfassung und -generierung

Diese Art von Tools fassen lange Artikel, Berichte oder Dokumente zu kürzeren, leicht verdaulichen Zusammenfassungen zusammen - und sie tun dies mit NLP. 

Und jeder Student im Zeitalter von ChatGPT hat schon einmal einen Textgenerator benutzt. Diese NLP-Generatoren können oft kohärente und sinnvolle Inhalte erstellen, von einer gereimten Strophe über einen englischen Aufsatz bis hin zu Produktbeschreibungen.

Wie unterscheidet sich NLP von der traditionellen regelbasierten Sprachverarbeitung?

Herkömmliche regelbasierte Systeme beruhen auf manuell geschriebenen linguistischen Regeln, was sie starr und zeitaufwändig in der Wartung macht. Im Gegensatz dazu nutzt NLP statistische Methoden und maschinelles Lernen, um Sprachmuster aus Daten zu lernen, was eine größere Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht.

Wie unterscheidet sich NLP vom allgemeinen maschinellen Lernen?

NLP ist ein spezieller Zweig der KI, der maschinelles Lernen anwendet, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, während allgemeines maschinelles Lernen ein breiteres Spektrum von Datentypen wie Bilder, Zahlen oder Signale abdeckt.

Was ist der Unterschied zwischen einem domänenspezifischen NLP-Modell und einem Allzweckmodell?

Ein bereichsspezifisches NLP-Modell wird auf Text aus einem bestimmten Bereich, wie z. B. Recht oder Medizin, trainiert, so dass es Fachvokabular und Kontext mit größerer Genauigkeit verstehen kann. Allzweckmodelle sind zwar vielseitiger, können aber bei der Anwendung auf Nischen- oder technische Bereiche ungenau sein.

Wie können kleine Unternehmen von NLP-Technologien profitieren?

Kleine Unternehmen können NLP nutzen, um den Kundenservice mit Chatbots zu automatisieren, die Suchfunktionen auf der Website zu verbessern, das Kundenfeedback auf seine Stimmung hin zu analysieren und bei der Erstellung von Inhalten zu helfen und so den Betrieb auch ohne ein großes technisches Team zu optimieren.

Gibt es bekannte ethische Bedenken oder Verzerrungen bei NLP-Modellen?

Ja, NLP-Modelle können ungewollt lernen und die in ihren Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen verstärken, was zu unfairen oder schädlichen Ergebnissen führt.