Was ist NLP (Natural Language Processing)?

Natural Language Processing (NLP) ist die Studie und Anwendung von Techniken und Werkzeugen, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu analysieren, zu interpretieren und darüber nachzudenken. NLP ist ein interdisziplinäres Feld und kombiniert Techniken, die in Bereichen wie Linguistik und Informatik etabliert sind. Diese Techniken werden in Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI) verwendet, um Chatbots und digitale Assistenten wie Google Assistant und Amazon’s Alexa zu erstellen.

Lassen Sie uns einige Zeit nehmen, um die Gründe hinter der Natural Language Processing zu erkunden, einige der Techniken, die in NLP verwendet werden, und einige gängige Anwendungsfälle für NLP.

Warum Natural Language Processing (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 Bedeutung aus menschlicher Sprache abzuleiten, müssen Muster aus den Hunderten oder Tausenden von Wörtern extrahiert werden, die einen Textdokument ausmachen. Dies ist keine leichte Aufgabe. Es gibt wenige harte und schnelle Regeln, die auf die Interpretation menschlicher Sprache angewendet werden können. Zum Beispiel kann dieselbe Wortfolge je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Menschliche Sprache ist ein komplexes und oft mehrdeutiges Phänomen, und eine Aussage kann mit Aufrichtigkeit oder Sarkasmus geäußert werden.

Trotzdem gibt es einige allgemeine Richtlinien, die bei der Interpretation von Wörtern und Zeichen verwendet werden können, wie zum Beispiel die Verwendung des Zeichens “s”, um anzugeben, dass ein Artikel im Plural steht. Diese allgemeinen Richtlinien müssen in Verbindung miteinander verwendet werden, um Bedeutung aus dem Text abzuleiten und Merkmale zu erstellen, die ein maschinelles Lernalgorithmus interpretieren kann.

Natural Language Processing umfasst die Anwendung verschiedener Algorithmen, die in der Lage sind, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln. Wenn diese Algorithmen auf die falsche Weise angewendet werden, kann der Computer oft nicht die richtige Bedeutung aus dem Text ableiten. Dies kann oft bei der Übersetzung von Texten zwischen Sprachen beobachtet werden, wo die genaue Bedeutung des Satzes oft verloren geht. Während die maschinelle Übersetzung in den letzten Jahren erheblich verbessert wurde, treten immer noch häufig Übersetzungsfehler auf.

Natural Language Processing (NLP)-Techniken

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

Viele der Techniken, die in der Natural Language Processing verwendet werden, können in zwei Kategorien eingeteilt werden: Syntax oder Semantik. Syntax-Techniken sind diejenigen, die sich mit der Anordnung von Wörtern befassen, während semantische Techniken diejenigen sind, die sich mit der Bedeutung von Wörtern befassen.

Syntax-NLP-Techniken

Beispiele für Syntax sind:

• Lematisierung
• Morphologische Segmentierung
• Part-of-Speech-Tagging
• Parsing
• Satzbrechung
• Stemming
• Wortsegmentierung

Lematisierung bezieht sich auf die Reduzierung der verschiedenen Formen eines Wortes auf eine einzige Form. Lematisierung nimmt Dinge wie Tempus und Plural und vereinfacht sie, zum Beispiel könnte “Füße” zu “Fuß” und “Streifen” zu “Streif” werden. Diese vereinfachte Wortform macht es einfacher für einen Algorithmus, die Wörter in einem Dokument zu interpretieren.

Morphologische Segmentierung ist der Prozess der Aufteilung von Wörtern in Morpheme oder die BasisEinheiten eines Wortes. Diese Einheiten sind Dinge wie freie Morpheme (die alleine als Wörter stehen können) und Präfixe oder Suffixe.

Part-of-Speech-Tagging ist einfach der Prozess der Identifizierung, welche Teil der Rede jedes Wort in einem Eingabedokument ist.

Parsing bezieht sich auf die Analyse aller Wörter in einem Satz und ihre Korrelation mit ihren formalen Grammatiketiketten oder der grammatischen Analyse aller Wörter.

Satzbrechung oder Satzgrenzen-Disambiguierung bezieht sich auf die Entscheidung, wo ein Satz beginnt und endet.

Stemming ist der Prozess der Reduzierung von Wörtern auf ihre Wurzelform. Zum Beispiel würden “verbunden”, “Verbindung” und “Verbindungen” alle auf “verbinden” reduziert.

Wortsegmentierung ist der Prozess der Aufteilung großer Textteile in kleine Einheiten, die Wörter oder gestemmte/lematisierte Einheiten sein können.

Semantische NLP-Techniken

Semantische NLP-Techniken umfassen Techniken wie:

• Benennung von Entitäten
• Natürliche Sprachgenerierung
• Wort-Sinn-Disambiguierung

Benennung von Entitäten umfasst das Markieren bestimmter Textteile, die in eine der vordefinierten Kategorien eingeordnet werden können. Vordefinierte Kategorien umfassen Dinge wie Daten, Städte, Orte, Unternehmen und Personen.

Natürliche Sprachgenerierung ist der Prozess der Verwendung von Datenbanken, um strukturierte Daten in natürliche Sprache umzuwandeln. Zum Beispiel könnten Statistiken über das Wetter, wie Temperatur und Windgeschwindigkeit, mit natürlicher Sprache zusammengefasst werden.

Wort-Sinn-Disambiguierung ist der Prozess der Zuweisung von Bedeutung zu Wörtern in einem Text basierend auf dem Kontext, in dem sie erscheinen.

Tiefe Lernalgorithmen für NLP

Reguläre Multilayer-Perzeptrone sind nicht in der Lage, die Interpretation von sequenziellen Daten zu bewältigen, bei denen die Reihenfolge der Informationen wichtig ist. Um mit der Bedeutung der Reihenfolge in sequenziellen Daten umzugehen, wird ein Typ von neuronalen Netzen verwendet, der Informationen aus vorherigen Zeitpunkten im Training bewahrt.

Recurrente Neuronale Netze sind Typen von neuronalen Netzen, die über Daten aus vorherigen Zeitpunkten schließen, sie bei der Berechnung der Gewichte des aktuellen Zeitpunkts berücksichtigen. Im Wesentlichen haben RNNs drei Parameter, die während des Vorwärts-Trainings verwendet werden: eine Matrix basierend auf dem vorherigen versteckten Zustand, eine Matrix basierend auf dem aktuellen Eingabe und eine Matrix, die zwischen dem versteckten Zustand und der Ausgabe liegt. Da RNNs Informationen aus vorherigen Zeitpunkten berücksichtigen können, können sie relevante Muster aus Textdaten extrahieren, indem sie frühere Wörter im Satz bei der Interpretation der Bedeutung eines Wortes berücksichtigen.

Ein weiterer Typ von Deep-Learning-Architektur, der zur Verarbeitung von Textdaten verwendet wird, ist ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk. LSTM-Netzwerke sind RNNs ähnlich, aber aufgrund einiger Unterschiede in ihrer Architektur tendenziell besser als RNNs. Sie vermeiden ein bestimmtes Problem, das oft bei der Verwendung von RNNs auftritt, das sogenannte explodierende Gradientenproblem.

Diese tiefen neuronalen Netze können entweder unidirektional oder bidirektional sein. Bidirektionale Netze können nicht nur die Wörter berücksichtigen, die dem aktuellen Wort vorangehen, sondern auch die Wörter, die nach ihm kommen. Während dies zu höherer Genauigkeit führt, ist es rechenintensiver.

Anwendungsfälle für Natural Language Processing (NLP)

Foto: mohammed_hassan via Pixabay, Pixabay-Lizenz (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

Da Natural Language Processing die Analyse und Manipulation menschlicher Sprachen umfasst, hat es eine unglaublich breite Palette von Anwendungen. Mögliche Anwendungen für NLP umfassen Chatbots, digitale Assistenten, Sentiment-Analyse, Dokumentorganisation, Talentrekrutierung und Gesundheitswesen.

Chatbots und digitale Assistenten wie Amazon’s Alexa und Google Assistant sind Beispiele für Spracherkennungs- und Synthese-Plattformen, die NLP verwenden, um vocale Befehle zu interpretieren und zu beantworten. Diese digitalen Assistenten helfen Menschen bei einer Vielzahl von Aufgaben, indem sie einige ihrer kognitiven Aufgaben auf ein anderes Gerät übertragen und so einige ihrer Gehirnleistung für andere, wichtigere Dinge freimachen. Anstatt selbst nach der besten Route zur Bank aufzusuchen, können wir einfach unseren digitalen Assistenten bitten, es zu tun.

Sentiment-Analyse ist die Verwendung von NLP-Techniken, um die Reaktionen und Gefühle von Menschen auf ein Phänomen zu studieren, wie sie durch ihre Sprache ausgedrückt werden. Die Erfassung der Sentiment eines Statements, wie die Interpretation, ob eine Produktbewertung gut oder schlecht ist, kann Unternehmen mit wesentlichen Informationen über die Rezeption ihres Produkts versorgen.

Die automatische Organisation 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 Ordner wie “Soziales” oder “Werbung” zu legen. Sie verwenden auch diese Techniken, um Spam zu identifizieren und zu verhindern, dass er in Ihren Posteingang gelangt.

Gruppen haben auch NLP-Techniken entwickelt, um potenzielle Jobkandidaten zu identifizieren, indem sie nach relevanten Fähigkeiten suchen. Personalverantwortliche verwenden NLP-Techniken, um ihnen zu helfen, Listen von Bewerbern zu sortieren.

NLP-Techniken werden auch verwendet, um das Gesundheitswesen zu verbessern. NLP kann verwendet werden, um die Erkennung von Krankheiten zu verbessern. Gesundheitsakten können analysiert und Symptome durch NLP-Algorithmen extrahiert werden, die dann verwendet werden können, um mögliche Diagnosen vorzuschlagen. Ein Beispiel dafür ist Amazon’s Comprehend Medical-Plattform, 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, die Benutzer durch verschiedene Angstmanagement-Techniken führen, die auf der kognitiven Verhaltenstherapie basieren.