Was ist NLP (Natural Language Processing)?

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist das Studium und die Anwendung von Techniken und Werkzeugen, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu analysieren, zu interpretieren und darüber nachzudenken. NLP ist ein interdisziplinäres Gebiet und kombiniert Techniken, die in Bereichen wie Linguistik und Informatik etabliert sind. Diese Techniken werden zusammen mit KI verwendet, um Chatbots und digitale Assistenten wie Google Assistant und Amazons Alexa zu erstellen.

Nehmen wir uns etwas Zeit, um die Gründe für die Verarbeitung natürlicher Sprache, einige der im NLP verwendeten Techniken und einige häufige Anwendungsfälle für NLP zu untersuchen.

Warum die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wichtig ist

Damit Computer menschliche Sprache interpretieren können, müssen sie in eine Form umgewandelt werden, die ein Computer manipulieren kann. Dies ist jedoch nicht so einfach wie die Umwandlung von Textdaten in Zahlen. Um aus der menschlichen Sprache eine Bedeutung abzuleiten, müssen Muster aus den Hunderten oder Tausenden von Wörtern extrahiert werden, aus denen ein Textdokument besteht. Das ist keine leichte Aufgabe. Es gibt nur wenige feste Regeln, die auf die Interpretation der menschlichen Sprache angewendet werden können. Beispielsweise kann die exakt gleiche Wortgruppe je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Die menschliche Sprache ist eine komplexe und oft mehrdeutige Sache, und eine Aussage kann aufrichtig oder sarkastisch geäußert werden.

Dennoch gibt es einige allgemeine Richtlinien, die bei der Interpretation von Wörtern und Zeichen verwendet werden können, z. B. das Zeichen „s“, das angibt, dass ein Element im Plural steht. Diese allgemeinen Richtlinien müssen zusammen verwendet werden, um die Bedeutung des Textes zu extrahieren und Funktionen zu erstellen, die ein Algorithmus für maschinelles Lernen interpretieren kann.

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache werden verschiedene Algorithmen angewendet, die in der Lage sind, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln. Wenn diese Algorithmen falsch angewendet werden, gelingt es dem Computer oft nicht, die richtige Bedeutung aus dem Text abzuleiten. Dies zeigt sich häufig bei der Übersetzung von Texten zwischen Sprachen, bei denen die genaue Bedeutung des Satzes oft verloren geht. Obwohl sich die maschinelle Übersetzung in den letzten Jahren erheblich verbessert hat, treten maschinelle Übersetzungsfehler immer noch häufig auf.

Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Foto: Tamur über WikiMedia Commons, Public Domain (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

Viele der Techniken die bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, können in eine von zwei Kategorien eingeteilt werden: Syntax oder Semantik. Syntaxtechniken sind solche, die sich mit der Reihenfolge von Wörtern befassen, während semantische Techniken Techniken sind, die sich mit der Bedeutung von Wörtern befassen.

Syntax-NLP-Techniken

Beispiele für Syntax sind:

• Lemmatisierung
• Morphologische Segmentierung
• Part-of-Speech-Tagging
• Parsing
• Satz brechen
• Stemming
• Wortsegmentierung

Bei der Lemmatisierung geht es darum, die verschiedenen Beugungen eines Wortes zu einer einzigen Form zusammenzufassen. Die Lemmatisierung übernimmt Dinge wie Zeitformen und Pluralformen und vereinfacht sie, zum Beispiel könnte „Füße“ zu „Fuß“ und „Streifen“ zu „Streifen“ werden. Diese vereinfachte Wortform erleichtert einem Algorithmus die Interpretation der Wörter in einem Dokument.

Bei der morphologischen Segmentierung handelt es sich um den Prozess der Aufteilung von Wörtern in Morpheme oder Basiseinheiten eines Wortes. Diese Einheiten sind so etwas wie kostenlos Morpheme (die als Wörter allein stehen können) und Präfixe oder Suffixe.

Sprachausgabe ist einfach der Prozess, bei dem jedes Wort in einem Eingabedokument identifiziert wird, um welche Wortart es sich handelt.

Parsing bezieht sich auf die Analyse aller Wörter in einem Satz und deren Korrelation mit ihren formalen Grammatikbezeichnungen oder die Durchführung einer grammatikalischen Analyse für alle Wörter.

Satzbruch, oder Satzgrenzensegmentierung, bezieht sich auf die Entscheidung, wo ein Satz beginnt und endet.

Stemming ist der Prozess der Reduzierung von Wörtern auf die Grundform des Wortes. Zum Beispiel würden „connected“, „connection“ und „connections“ alle auf „connect“ abgeleitet werden.

Wortsegmentierung ist der Prozess der Aufteilung großer Textteile in kleine Einheiten, bei denen es sich um Wörter oder stammbasierte/lemmatisierte Einheiten handeln kann.

Semantische NLP-Techniken

Semantische NLP-Techniken umfassen Techniken wie:

• Anerkennung benannter Entitäten
• Generierung natürlicher Sprachen
• Wortsinn-Begriffsklärung

Erkennung benannter Entitäten Dabei werden bestimmte Textabschnitte mit Tags versehen, die in eine von mehreren voreingestellten Gruppen eingeordnet werden können. Zu den vordefinierten Kategorien gehören beispielsweise Daten, Städte, Orte, Unternehmen und Einzelpersonen.

Natürliche Sprachgenerierung ist der Prozess der Verwendung von Datenbanken zur Umwandlung strukturierter Daten in natürliche Sprache. Beispielsweise könnten Statistiken über das Wetter wie Temperatur und Windgeschwindigkeit in natürlicher Sprache zusammengefasst werden.

Unter Begriffsklärung versteht man den Prozess, Wörtern innerhalb eines Textes eine Bedeutung zuzuordnen, basierend auf dem Kontext, in dem die Wörter vorkommen.

Deep-Learning-Modelle für NLP

Normale mehrschichtige Perzeptrone sind nicht in der Lage, sequentielle Daten zu interpretieren, bei denen die Reihenfolge der Informationen wichtig ist. Um die Bedeutung der Reihenfolge in sequentiellen Daten zu berücksichtigen, wird eine Art neuronales Netzwerk verwendet, das Informationen aus früheren Zeitschritten im Training bewahrt.

Wiederkehrende neuronale Netze sind Arten von neuronalen Netzen, die Schleife über Daten aus früheren Zeitschritten, wobei sie bei der Berechnung der Gewichte des aktuellen Zeitschritts berücksichtigt werden. Im Wesentlichen verfügen RNNs über drei Parameter, die während des Vorwärtstrainings verwendet werden: eine Matrix, die auf dem vorherigen verborgenen Zustand basiert, eine Matrix, die auf der aktuellen Eingabe basiert, und eine Matrix, die zwischen dem verborgenen Zustand und der Ausgabe liegt. Da RNNs Informationen aus früheren Zeitschritten berücksichtigen können, können sie relevante Muster aus Textdaten extrahieren, indem sie bei der Interpretation der Bedeutung eines Wortes frühere Wörter im Satz berücksichtigen.

Eine andere Art von Deep-Learning-Architektur zur Verarbeitung von Textdaten ist ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk. LSTM-Netzwerke ähneln in ihrer Struktur RNNs, weisen jedoch aufgrund einiger Unterschiede in ihrer Architektur tendenziell eine bessere Leistung als RNNs auf. Sie vermeiden ein spezifisches Problem, das häufig bei der Verwendung von RNNs auftritt, nämlich das explodierendes Gradientenproblem.

Diese tiefen neuronalen Netze können entweder unidirektional oder bidirektional sein. Bidirektionale Netzwerke sind in der Lage, nicht nur die Wörter zu berücksichtigen, die vor dem aktuellen Wort stehen, sondern auch die Wörter, die darauf folgen. Dies führt zwar zu einer höheren Genauigkeit, ist jedoch rechenintensiver.

Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

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Da die Verarbeitung natürlicher Sprache die Analyse und Manipulation menschlicher Sprachen umfasst, bietet sie ein unglaublich breites Anwendungsspektrum. Mögliche Anwendungen für NLP sind Chatbots, digitale Assistenten, Stimmungsanalyse, Dokumentenorganisation, Talentrekrutierung und Gesundheitswesen.

Chatbots und digitale Assistenten wie Amazons Alexa und Google Assistant sind Beispiele für Spracherkennungs- und Syntheseplattformen, die NLP verwenden, um Sprachbefehle zu interpretieren und darauf zu reagieren. Diese digitalen Assistenten helfen Menschen bei einer Vielzahl von Aufgaben, indem sie einige ihrer kognitiven Aufgaben auf ein anderes Gerät verlagern und einen Teil ihrer Gehirnleistung für andere, wichtigere Dinge freisetzen können. Anstatt an einem anstrengenden Morgen nach dem besten Weg zur Bank zu suchen, können wir dies einfach unserem digitalen Assistenten überlassen.

Stimmungsanalyse ist der Einsatz von NLP-Techniken, um die Reaktionen und Gefühle von Menschen auf ein Phänomen zu untersuchen, wie sie durch ihren Sprachgebrauch kommuniziert werden. Das Erfassen der Stimmung einer Aussage, beispielsweise die Interpretation, ob eine Bewertung eines Produkts gut oder schlecht ist, kann Unternehmen wichtige Informationen darüber liefern, wie ihr Produkt aufgenommen wird.

Das automatische Organisieren von Textdokumenten ist eine weitere Anwendung von NLP. Unternehmen wie Google und Yahoo verwenden NLP-Algorithmen, um E-Mail-Dokumente zu klassifizieren und sie in die entsprechenden Kategorien wie „Social“ oder „Werbung“ einzuordnen. Sie nutzen diese Techniken auch, um Spam identifizieren und verhindern Sie, dass es Ihren Posteingang erreicht.

Die Gruppen haben außerdem NLP-Techniken entwickelt, mit denen potenzielle Stellenangebote identifiziert und anhand relevanter Fähigkeiten gefunden werden. Auch Personalmanager nutzen NLP-Techniken, um Bewerberlisten zu sortieren.

NLP-Techniken werden auch zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung eingesetzt. Mit NLP lässt sich die Erkennung von Krankheiten verbessern. Mithilfe von NLP-Algorithmen können Gesundheitsakten analysiert und Symptome extrahiert werden, die dann als Vorschlag für mögliche Diagnosen verwendet werden können. Ein Beispiel hierfür ist die Comprehend Medical-Plattform von Amazon, die Gesundheitsakten analysiert und Krankheiten und Behandlungen extrahiert. Die Anwendungen von NLP im Gesundheitswesen erstrecken sich auch auf die psychische Gesundheit. Es gibt Apps wie WoeBot, das Benutzer durch eine Vielzahl von Techniken zur Angstbewältigung führt, die auf der kognitiven Verhaltenstherapie basieren.