Was ist NLP?
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine Technologie des Machine Learning, die Computern die Fähigkeit gibt, menschliche Sprache zu interpretieren, zu manipulieren und zu verstehen. Unternehmen verfügen heute über große Mengen an Sprach- und Textdaten aus verschiedenen Kommunikationskanälen wie E-Mails, Textnachrichten, Social-Media-Newsfeeds, Video, Audio und mehr. Sie verwenden NLP-Software, um diese Daten automatisch zu verarbeiten, die Absicht oder Stimmung in der Nachricht zu analysieren und in Echtzeit auf menschliche Kommunikation zu reagieren.
Warum ist NLP wichtig?
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist entscheidend, um Text- und Sprachdaten effizient zu analysieren. Sie kann die Unterschiede in Dialekten, Umgangssprache und grammatikalischen Unregelmäßigkeiten analysieren, die für alltägliche Gespräche typisch sind.
Unternehmen verwenden sie 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-wenn-wo-Fragen
• Klassifizieren und Extrahieren von Text
Sie können NLP auch in kundenorientierte Anwendungen integrieren, um effektiver mit Kunden zu kommunizieren. Beispielsweise analysiert und sortiert ein Chatbot Kundenanfragen, beantwortet automatisch häufig gestellte Fragen und leitet komplexe Anfragen an den Kundensupport weiter. Diese Automatisierung trägt zur Kostensenkung bei, erspart den Kundendienstmitarbeitern Zeit für redundante Anfragen und verbessert die Kundenzufriedenheit.
Was sind NLP-Anwendungsfälle für Unternehmen?
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 Anwendungsbeispiele an.
Unkenntlichmachung vertraulicher 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 ML-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 Anrufanalysen abzuleiten.
Wie funktioniert NLP?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kombiniert Computerlinguistik, Machine Learning 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-to-Speech-Synthesizer und Spracherkennungssoftware basieren auf Computerlinguistik.
Machine Learning
Machine Learning ist eine Technologie, die einen Computer mit Beispieldaten trainiert, um seine Effizienz zu verbessern. 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 Methoden des Machine Learning, um NLP-Anwendungen beizubringen, diese Funktionen von Anfang an zu erkennen und genau zu verstehen.
Deep Learning
Deep Learning ist ein spezielles Gebiet des Machine Learnings, das Computern beibringt, wie Menschen zu lernen und zu denken. 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.
Schritte zur NLP-Implementierung
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 z. B. „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 Machine Learning 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.
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 sich die lokale Küche gegönnt. “
Die NLP-Software wird 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 Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Im Folgenden finden Sie einige gängige Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache (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 die Autovervollständigungsfunktion in Textnachrichten relevante Wörter vor, die für den Satz sinnvoll sind, indem sie die Antwort des Benutzers überwacht.
Natural Language Understanding
Natural Language Understanding (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
Natural Language Generation (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.
Wie kann AWS bei Ihren NLP-Aufgaben helfen?
AWS bietet das breiteste und vollständigste Angebot an Services für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) für Kunden aller Fachkenntnisse. Diese Dienste sind mit einem umfassenden Satz von Datenquellen verbunden.
Für Kunden, denen es an ML-Kenntnissen mangelt und die eine schnellere Markteinführung benötigen oder einem bestehenden Prozess oder einer Anwendung Intelligenz hinzufügen möchten, bietet AWS eine Reihe von ML-basierten Sprachdiensten an. Diese ermöglichen es Unternehmen, ihre KI-Anwendungen über vortrainierte APIs für Sprache, Transkription, Übersetzung, Textanalyse und Chatbot-Funktionalität auf einfache Weise um Intelligenz zu erweitern.
Hier ist eine Liste der ML-basierten Sprachdienste von AWS:
- Amazon Comprehend hilft dabei, Erkenntnisse und Zusammenhänge im Text zu entdecken
- Amazon Transcribe führt automatische Spracherkennung durch
- Amazon Translate übersetzt fließend Text
- 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.
Kunden, die in ihrem gesamten Unternehmen eine Standardlösung für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickeln möchten, sollten Amazon SageMaker in Betracht ziehen. SageMaker macht es einfach, Daten aufzubereiten und ML-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, einschließlich No-Code-Angeboten für Geschäftsanalysten.
Mit Hugging Face auf Amazon SageMaker können Sie vortrainierte Modelle von Hugging Face, einem Open-Source-Anbieter von NLP-Modellen namens Transformers, bereitstellen und optimieren. Dies reduziert die Zeit, die für die Einrichtung und Verwendung dieser NLP-Modelle benötigt wird, von Wochen auf Minuten.
Beginnen Sie mit NLP, indem Sie noch heute ein AWS-Konto erstellen.
Natürliche Sprachverarbeitung mit AWS – nächste Schritte
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