Hey, du neugieriger Mensch! Wenn du auf dieser Seite gelandet bist, bedeutet es, dass du aus dem einen oder anderen Grund Interesse an Natural Language Processing – oder NLP – hast. In diesem Artikel werden wir mehr darüber erfahren, was das ist und wie es funktioniert.
Doch um zu verstehen, was Natural Language Processing ist, müssen wir einen Schritt zurückgehen und sehen, welchen Makro-Kategorien es zuzuordnen ist.
Was ist Natural Language Processing?
Eine Definition
NLP ist ein Zweig der Informatik – und insbesondere ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Es stützt sich vornehmlich auf uns und unsere Realität, und vor allem auf unser wichtigstes Kommunikationsmittel: Die Sprache. Anschließend verknüpft es sie mit Statistik, Machine und Deep Learning. Durch die Kombination von Linguistik und Informatik, ist es das Ziel von NLP, Sprachstrukturen und -richtlinien zu entschlüsseln. Damit will es Modelle erstellen, die wichtige Details aus Texten und Sprache verstehen, aufschlüsseln und trennen können.
Um es in simplen Worten zu sagen: Es geht darum, Computer in die Lage zu versetzen, Texte und gesprochene Worte in ähnlicher Weise wie Menschen zu verstehen. Fällt dir etwas ein? Ja, genau! Dein Smart Assistant ist ein konkretes (und perfektes) Beispiel für Natural Language Processing in real-life-umgesetzt. Maschinen, die mit uns sprechen und uns auf menschenähnliche Weise antworten, sind bereits eine Realität. Und zwar eine, die jeden Tag besser wird. Mehr zu diesem Thema kannst du hier lesen.
Das Konzept von NLP reicht weit zurück. Bereits in den 1950er-Jahren haben Experten nach Möglichkeiten gesucht, Computer für das Natural Language Processing zu programmieren. Doch erst mit der wachsenden Datenverarbeitungsleistung und der Entwicklung von Machine Learning hat dieser Bereich rasante Fortschritte gemacht.
Seine Struktur
Doch wenn wir an Natural Language Processing denken, sollten wir nicht vergessen, dass die menschliche Sprache extrem strukturiert ist. Neben dem Wortschatz, der Syntax und der Grammatik, Bausteine der Schriftsprache, gibt es auch die Phonetik, den Tonfall, den Akzent und die Aussprache der gesprochenen Sprache.
Jeder dieser Elemente ist wichtig für NLP. Ein und dasselbe Wort oder ein und derselbe Satz kann je nach Kontext und Absicht des Sprechers oder Schreibers eine völlig andere Bedeutung haben. Im Grunde genommen ist Sprache sogar für Menschen manchmal schwer zu entschlüsseln, sodass es ein ziemliches Kunststück ist, Maschinen dazu zu bringen, uns zu verstehen. Jedoch ist das nicht unmöglich.
Sein Nutzen
Irgendwie hilft Natural Language Processing Struktur in etwas zu bringen, das von Natur aus unstrukturiert ist: Kommunikation, wie du weißt, läuft nicht immer reibungslos. Insofern ist das Ziel, ihr eine Linie zu verleihen, was zu intelligenteren Softwares führen kann und uns sogar ermöglicht, besser mit anderen Menschen zu kommunizieren.
NLP trägt also dazu bei, die Interaktion zwischen Mensch und Computer zu verbessern, indem es detaillierte Einblicke in Absichten und Meinungen gibt. Von diesen Faktoren können Unternehmen, Kund:innen und Technologie-User:innen profitieren.
Wie funktioniert Natural Language Processing?
Eine wichtige Quelle für Natural Language Processing ist u. a. Social Media. Warum? Ganz einfach: denke mal nach, wie die sozialen Medien verwendet werden. Jeden Tag interagieren Menschen miteinander und tauschen große Mengen frei verfügbarer Daten untereinander aus. Diese Daten sind für Natural Language Processing äußerst nützlich, um das menschliche Verhalten und die Gewohnheiten von Kund:innen zu verstehen. Datenanalysen und Machine Learning Experten nutzen diese Daten, um Maschinen beizubringen, wie sie das menschliche Sprachverhalten imitieren können.
Eine direkte Folge dieses Lernens ist die Einsparung von Geld und Zeit. Mit einem System, das in der Lage ist, schneller auf mehrere Eingaben gleichzeitig zu reagieren, sind auf der anderen Seite keine weiteren Mitarbeiter:innen zur Bearbeitung der Anfragen erforderlich.
Tatsächlich ist NLP viel verbreiteter, als du denkst. Du genießt dessen Vorteile, ohne es zu wissen. Wusstest du z. B., dass Autokorrektur ein Tool ist, dessen Grundlage NLP ist? Ebenso funktioniert Plagiatsprüfung dank Natural Language Processing.
NLP ist ein Puzzle
Aber wie wir bereits erwähnt haben, ist die Technologie hinter Natural Language Processing kompliziert und vielschichtig. Der Ausgangspunkt ist ein Artikel oder ein Dokument – auf jeden Fall eine Textdatei. Diese wiederum ist der Interpretations- und Funktionsschlüssel des Algorithmus. Dieser Algorithmus muss jedoch für die Maschine leicht verständlich sein. Schauen wir uns also Schritt für Schritt an, was passiert.
1. Segmentierung.
Der erste Schritt von NLP ist die Segmentierung des Texts. Der Text wird in seine einzelnen Bestandteile aufgegliedert. Dabei kann die Interpunktion beachtet werden, d. h. nach Kommas und Punkten.
2. Tokenisierung.
Der nächste Schritt besteht aus einer weiteren Informationsbeschaffung, die noch detaillierter ist als die vorherige. Aus den bereits unterteilten Sätzen werden einzelne Wörter extrahiert und im Speicher des Systems abgelegt.
3. Entfernung von Stoppwörtern.
Von dem Text werden die Wörter entfernt, die keine inhaltliche Bereicherung des Texts darstellen: Die sogenannten Funktionswörter, wie z. B. „und“, „das“, „ist“. Sie haben keine richtige Bedeutung, sie sorgen eher für die Kohäsion des Texts.
4. Morphologische Analyse.
Von jedem der ausgewählten Wörter wird die Grundform isoliert und dem System wird beigebracht, sie zu erkennen. Als Nächstes in Natural Language Processing lernt die Maschine, dass es Präfixe und Suffixe gibt, die die Bedeutung eines Wortes bestimmen. „Ung“ ist z. B. eine Substantivendung und bildet „Bearbeitung“. Das Verb hingegen lautet „bearbeiten“. Diese beiden Wörter sind ihrerseits aus dem Grundwort „arbeiten“ gebildet worden. Das System prägt sich also die Beziehung zwischen den Grundformen und den zusammengesetzten Formen ein.
5. Syntaktische & semantische Analyse.
Das ist der Zeitpunkt, in dem der Maschine die strukturelle Funktion der Wörter in dem Satz erklärt werden. Dies führt zu der semantischen Analyse, und zwar zu der Zuweisung einer Bedeutung für jedes Element des Satzes.
6. Dialog- und Diskursanalyse.
In einem der letzten Schritte von NLP spielen der Kontext und die Kontextualisierung wieder eine Rolle. Nun lernt das System, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Dialogelementen zu erkennen, z. B. die Antwort auf eine Frage, eine Aussage und ihre Begründung, usw.
7. Konstruktion einer Identität.
Schließlich erfolgt in Natural Language Processing die Zuweisung einer Persönlichkeit und die Akkulturation dessen, was die Grundlage für einen Bot verschiedener Art geworden ist. Der Bot lernt zu sprechen und bekommt Gefühle. Am Ende des Tages könnte man sagen, dass das System geschult wurde: Zuerst hat es die Regeln gelernt, dann hat es gelernt, wie man sie anwendet, und schließlich hat es sie kontextualisiert.
Dieser letzte Schritt, obwohl er sich in wenigen Worten zusammenfassen lässt, ist in Wirklichkeit vielschichtiger als es scheint. Zur Umsetzung dieser Aufgabe benutzen Software-Entwickler:innen viele Machine Learning Algorithmen – wie Naive Bayes, Random Forest usw.
Natural Language Processing – Fazit
In diesem Artikel haben wir uns mit dem Thema Natural Language Processing (oder NLP, wie du magst) beschäftigt. Wir haben dir eine Definition von NLP gegeben und dir erklärt, wie es strukturiert ist und angewendet werden kann.
Natural Language Processing ist also ein Tool, das Informatik (insbesondere KI) und Linguistik kombiniert. Sein Ziel ist es, das menschliche Sprachverhalten zu imitieren.
Dies geschieht in mehreren Schritten mit der wichtigen Unterstützung der Linguistik, die zum Interpretationsschlüssel für das Informationsbündel wird, das die Maschine lernen will.
