Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu interpretieren, zu bearbeiten und zu verstehen. Unternehmen verfügen heute über große Volumina an Sprach- und Textdaten aus verschiedenen Kommunikationskanälen wie E-Mails, Textnachrichten, Social-Media-Newsfeeds, Videos, Audiodateien und mehr. Natürliche Sprachverarbeitung ist der Schlüssel zur Analyse dieser Daten, um umsetzbare Geschäftseinblicke zu gewinnen. Unternehmen können die in Sprachdaten verborgenen Absichten oder Stimmungen klassifizieren, sortieren, filtern und verstehen. Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein wesentliches Feature der KI-gestützten Automatisierung und unterstützt die Echtzeitkommunikation zwischen Mensch und Maschine.
Warum ist NLP wichtig?
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist in fast allen modernen AutomatisierungsWorkflows integriert, die mit menschlicher Kommunikation zu tun haben. Jeder Chatbot, mit dem Sie interagieren, basiert auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), ebenso wie die meisten KI-Tools. Da weltweit mehr unstrukturierte Text- und Sprachdaten als je zuvor generiert werden, ermöglicht NLP Unternehmen, Kommunikation in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Geschichte
NLP entstand in den 1950er Jahren, als Forscher erstmals mit maschineller Übersetzung experimentierten. Einer der frühesten Meilensteine war das Georgetown-IBM-Experiment im Jahr 1954, bei dem 60 russische Sätze automatisch ins Englische übersetzt wurden.
NLP-Technologien gewannen in den 1990er und frühen 2000er Jahren mit Anwendungen wie Spam-Filterung, Dokumentenklassifizierung und einfachen Chatbots an Popularität. Der Wendepunkt kam jedoch in den 2010er Jahren mit dem Aufkommen von Deep-Learning-Modellen. Diese nutzten neuronale Netzwerkarchitekturen zur Analyse von Datensequenzen, wodurch die Analyse größerer Textblöcke möglich wurde. Unternehmen konnten NLP nutzen, um Erkenntnisse aus E-Mails, Kundenfeedback, Support-Tickets und Social-Media-Beiträgen zu gewinnen.
NLP in der KI
Die generative KI-Technologie markierte einen bedeutenden Durchbruch in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Software konnte nun kreativ reagieren und ging über die Verarbeitung hinaus zur Generierung natürlicher Sprache über. KI-Agenten mit NLP-Fähigkeiten können Besprechungen zusammenfassen, E-Mails entwerfen und Konversationen in Echtzeit übersetzen.
Was sind NLP-Anwendungsfälle für Unternehmen?
Unternehmen verwenden die natürliche Sprachverarbeitung für verschiedene automatisierte Aufgaben, wie zum Beispiel:
- Verarbeitung, Analyse und Archivierung großer Dokumente
- Analysieren von Kundenfeedback oder Callcenter-Aufzeichnungen
- Ausführen von Chatbots für den automatisierten Kundenservice
- Beantworten von Wer-Was-Wann-Wo-Fragen
- Klassifizieren und Extrahieren von Text
Unternehmen verwenden Software und Tools zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Abläufe effizient und präzise zu vereinfachen, zu automatisieren und zu rationalisieren. Im Folgenden geben wir einige Anwendungsfälle an.
Unkenntlichmachung sensibler Daten
Unternehmen im Versicherungs-, Rechts- und Gesundheitssektor verarbeiten, sortieren und rufen große Mengen sensibler Dokumente wie Krankenakten, Finanzdaten und private Daten ab. Anstatt manuell zu überprüfen, verwenden Unternehmen die NLP-Technologie, um personenbezogene Daten zu redigieren und sensible Daten zu schützen. Chisel AI hilft Versicherungsträgern beispielsweise dabei, Versicherungsnummern, Ablaufdaten und andere persönliche Kundenattribute aus unstrukturierten Dokumenten mit Amazon Comprehend zu extrahieren.
Kundeneinbindung
NLP-Technologien ermöglichen es Chat- und Voice-Bots, bei Gesprächen mit Kunden menschenähnlicher zu sein. Unternehmen nutzen Chatbots, um die Leistungsfähigkeit und Qualität des Kundendienstes zu skalieren und gleichzeitig die Betriebskosten auf ein Minimum zu reduzieren. PubNub, ein Unternehmen, das Chatbot-Software entwickelt, verwendet Amazon Comprehend, um lokalisierte Chat-Funktionen für seine globalen Kunden einzuführen. T-Mobile verwendet NLP, um bestimmte Keywords in den Textnachrichten der Kunden zu identifizieren und personalisierte Empfehlungen abzugeben. Die Oklahoma State University setzt eine Q&A-Chatbot-Lösung ein, um Fragen von Studenten mithilfe der Machine-Learning-Technologie zu beantworten.
Geschäftsanalytik
Vermarkter verwenden NLP-Tools wie Amazon Comprehend und Amazon Lex, um eine fundierte Vorstellung davon zu erhalten, was Kunden über Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens denken. Durch das Scannen auf bestimmte Phrasen können sie die Stimmungen und Emotionen des Kunden in schriftlichem Feedback messen. Beispielsweise bietet Success KPI Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, mit denen sich Unternehmen auf bestimmte Bereiche bei der Stimmungsanalyse konzentrieren und Kontaktzentren dabei helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus Anrufanalytik abzuleiten.
Was sind die Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Im Folgenden finden Sie einige gängige Ansätze zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Überwachtes NLP
Überwachte NLP-Methoden trainieren die Software mit einer Reihe von markierten oder bekannten Ein- und Ausgängen. Das Programm verarbeitet zunächst große Mengen bekannter Daten und lernt, aus unbekannten Eingaben die richtige Ausgabe zu erzeugen. Unternehmen trainieren beispielsweise NLP-Tools, um Dokumente nach bestimmten Labels zu kategorisieren.
Unüberwachtes NLP
Unüberwachtes NLP verwendet ein statistisches Sprachmodell, um das Muster vorherzusagen, das auftritt, wenn es durch nicht beschriftete Eingaben gespeist wird. Beispielsweise schlägt das Autovervollständigungs-Feature in Textnachrichten relevante Wörter vor, die für den Satz sinnvoll sind, indem sie die Antwort des Benutzers überwacht.
Natural Language Understanding
Natürliches Sprachverständnis (NLU) ist eine Teilmenge von NLP, die sich auf die Analyse der Bedeutung von Sätzen konzentriert. NLU ermöglicht es der Software, ähnliche Bedeutungen in verschiedenen Sätzen zu finden oder Wörter zu verarbeiten, die unterschiedliche Bedeutungen haben.
Natural Language Generation
Die natürliche Sprachgenerierung (NLG) konzentriert sich auf die Erstellung von Konversationstext, wie es Menschen tun, basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern oder Themen. Beispielsweise kann ein intelligenter Chatbot mit NLG-Funktionen auf ähnliche Weise mit Kunden kommunizieren wie das Kundendienstpersonal.
Was sind NLP-Aufgaben?
Techniken für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder NLP-Aufgaben zerlegen menschlichen Text oder Sprache in kleinere Teile, die Computerprogramme leicht verstehen können. Im Folgenden sind allgemeine Textverarbeitungs- und Analysefunktionen in NLP aufgeführt.
Part-of-Speech-Markierung
Dies ist ein Prozess, bei dem NLP-Software einzelne Wörter in einem Satz nach kontextuellen Verwendungen wie Substantiven, Verben, Adjektiven oder Adverbien markiert. Es hilft dem Computer zu verstehen, wie Wörter sinnvolle Beziehungen zueinander eingehen.
Disambiguierung der Wortbedeutung
Einige Wörter können unterschiedliche Bedeutungen haben, wenn sie in verschiedenen Szenarien verwendet werden. Zum Beispiel bedeutet das Wort „Bat“ in diesen Sätzen verschiedene Dinge:
- Eine Bat (Fledermaus) ist ein nachtaktives Wesen.
- Baseballspieler schlagen mit einem Bat (Schläger) den Ball.
Mit der Wortsinn-Disambiguierung identifiziert die NLP-Software die beabsichtigte Bedeutung eines Wortes, entweder durch Training seines Sprachmodells oder durch Bezugnahme auf Wörterbuchdefinitionen.
Spracherkennung
Die Spracherkennung wandelt Sprachdaten in Text um. Der Prozess beinhaltet das Zerlegen von Wörtern in kleinere Teile und das Verstehen von Akzenten, Verunglimpfungen, Intonation und nicht standardgemäßer Grammatikverwendung im täglichen Gespräch. Eine wichtige Anwendung der Spracherkennung ist die Transkription, die mithilfe von Sprache-zu-Text-Services wie Amazon Transcribe erfolgen kann.
Maschinelle Übersetzung
Maschinenübersetzungssoftware verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Text oder Sprache von einer Sprache in eine andere zu konvertieren und dabei die kontextbezogene Genauigkeit beizubehalten. Amazon Translate ist der AWS-Service, der maschinelle Übersetzung unterstützt.
Namen-Entitätenerkennung
Dieser Prozess identifiziert eindeutige Namen für Personen, Orte, Ereignisse, Unternehmen und mehr. Die NLP-Software verwendet die Erkennung benannter Entitäten, um die Beziehung zwischen verschiedenen Entitäten in einem Satz zu bestimmen.
Stellen Sie sich das folgende Beispiel vor: „Jane hat Urlaub in Frankreich gemacht und sie hat sich die lokale Küche gegönnt.“
Die NLP-Software identifiziert „Jane“ und „Frankreich“ als besondere Einheiten im Satz auswählen. Dies kann durch eine Ko-Referenzauflösung weiter erweitert werden, bei der bestimmt wird, ob verschiedene Wörter verwendet werden, um dieselbe Entität zu beschreiben. Im obigen Beispiel verweisen sowohl „Jane“ als auch „sie“ auf dieselbe Person.
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist ein KI-basierter Ansatz zur Interpretation der durch Textdaten vermittelten Emotionen. Die NLP-Software analysiert den Text auf Wörter oder Sätze, die Unzufriedenheit, Glück, Zweifel, Bedauern und andere versteckte Emotionen zeigen.
Was sind die Technologien in NLP?
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) kombiniert Computerlinguistik, prädiktive künstliche Intelligenz und Deep Learning-Modelle, um menschliche Sprache zu verarbeiten.
Computerlinguistik
Computerlinguistik ist die Wissenschaft des Verstehens und der Konstruktion menschlicher Sprachmodelle mit Computern und Softwaretools. Forscher verwenden Methoden der Computerlinguistik wie syntaktische und semantische Analyse, um Frameworks zu schaffen, mit deren Hilfe Maschinen die menschliche Konversationssprache verstehen. Tools wie Sprachübersetzer, Text-zu-Sprache-Synthesizer und Spracherkennungssoftware basieren auf Computerlinguistik.
Prädiktive KI
Prädiktive KI, auch Machine Learning oder Deep Learning genannt, ist eine Technologie, die einen Computer anhand von Beispieldaten trainiert, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Es handelt sich um ein neuronales Netzwerk, das aus Datenverarbeitungsknoten besteht, und so strukturiert ist, dass es dem menschlichen Gehirn ähnelt. Mit Deep Learning erkennen, klassifizieren und korrelieren Computer komplexe Muster in den Eingabedaten.
Die menschliche Sprache hat verschiedene Merkmale wie Sarkasmus, Metaphern, Variationen in der Satzstruktur sowie Grammatik- und Verwendungsausnahmen, für deren Erlernen der Mensch Jahre benötigt. Programmierer verwenden prädiktive Methoden, um NLP-Anwendungen beizubringen, diese Funktionen von Anfang an zu erkennen und genau zu verstehen.
Herkömmliche neuronale Netzwerke, die mit Datensequenzen umgehen, verwenden ein Encoder-/Decoder-Architekturmuster. Der Encoder liest und verarbeitet die gesamte Eingabedatensequenz, etwa einen englischen Satz, und wandelt sie in eine kompakte mathematische Darstellung um. Diese Darstellung ist eine Zusammenfassung, die den Kern der Eingabe erfasst. Anschließend verarbeitet der Decoder diese Zusammenfassung und generiert Schritt für Schritt die Ausgabesequenz. Dies kann derselbe Satz in einer anderen Sprache sein oder Informationen über die Absicht und Stimmung des Satzes.
Generative KI
Generative KI-Technologie nutzt Transformer – neuronale Netzwerke, die einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus beinhalten. Anstatt Daten in der Reihenfolge zu verarbeiten, ermöglicht dieser Mechanismus dem Modell, verschiedene Teile der Sequenz gleichzeitig zu betrachten und zu bestimmen, welche Teile am wichtigsten sind.
Dank der Selbstaufmerksamkeit können Transformer aus größeren Datensätzen lernen und sehr lange Texte verarbeiten, bei denen der Kontext aus der Vergangenheit die Bedeutung des Folgenden beeinflusst.
Wie funktioniert NLP?
In der Regel beginnt die NLP-Implementierung mit dem Sammeln und Vorbereiten unstrukturierter Text- oder Sprachdaten aus Quellen wie Cloud Data Warehouses, Umfragen, E-Mails oder internen Geschäftsprozessanwendungen.
Vorverarbeitung
Die NLP-Software verwendet Vorverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Stoppwortentfernung, um die Daten für verschiedene Anwendungen vorzubereiten.
Hier ist eine Beschreibung dieser Techniken:
- Die Tokenisierung teilt einen Satz in einzelne Einheiten von Wörtern oder Phrasen auf.
- Stemming und Lemmatisierung vereinfachen Wörter in ihre Grundform. Bei diesen Prozessen wird zum Beispiel aus „starting“ „start“.
- Das Entfernen von Stoppwörtern stellt sicher, dass Wörter, die einem Satz keine signifikante Bedeutung verleihen, wie etwa „for“ und „with“, entfernt werden.
Training
Forscher verwenden die vorverarbeiteten Daten und Machine Learning, um NLP-Modelle zu trainieren, um bestimmte Anwendungen auf der Grundlage der bereitgestellten Textinformationen auszuführen. Die Training von NLP-Algorithmen erfordert die Versorgung der Software mit großen Datenmengen, um deren Genauigkeit der Algorithmen zu erhöhen.
Bereitstellung und Inferenz
Experten für KI stellen das Modell dann bereit oder integrieren es in eine bestehende Produktionsumgebung. Das NLP-Modell erhält eine Eingabe und sagt eine Ausgabe für den spezifischen Anwendungsfall voraus, für den das Modell entwickelt wurde. Sie können die NLP-Anwendung auf Live-Daten ausführen und die erforderliche Ausgabe erhalten.
Wie kann AWS bei Ihren NLP-Aufgaben helfen?
AWS bietet das breiteste und vollständigste Angebot an Services für künstliche Intelligenz für Kunden aller Erfahrungsstufen. Diese Dienste sind mit einem umfassenden Satz von Datenquellen verbunden.
- Amazon Comprehend hilft dabei, Erkenntnisse und Zusammenhänge im Text zu entdecken
- Amazon Transcribe führt automatische Spracherkennung durch
- Amazon Translate übersetzt fließend Text und unterstützt Dutzende von Sprachpaaren
- Amazon Polly verwandelt Text in natürlich klingende Sprache
- Amazon Lex hilft bei der Entwicklung von Chatbots für die Interaktion mit Kunden
- Amazon Kendra führt eine intelligente Suche in Unternehmenssystemen durch, um schnell die Inhalte zu finden, nach denen gesucht wird.
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