Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache, sowohl geschrieben als auch gesprochen, zu analysieren und zu verstehen. Es wurde formuliert, um Software zu entwickeln, die natürliche Sprachen generiert und versteht, sodass ein Benutzer natürliche Gespräche mit einem Computer führen kann, anstatt Programmiersprachen oder künstliche Sprachen wie Java oder C zu verwenden.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verstehen
Natural Language Processing (NLP) ist ein Schritt in einer größeren Mission für den Technologiesektor – nämlich die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI), um die Funktionsweise der Welt zu vereinfachen. Die digitale Welt hat sich für viele Unternehmen als bahnbrechend erwiesen, da eine zunehmend technologieaffine Bevölkerung neue Wege findet, online miteinander und mit Unternehmen zu interagieren.
Soziale Medien haben die Bedeutung von Gemeinschaft neu definiert; Kryptowährung hat die digitale Zahlungsnorm verändert; E-Commerce hat eine neue Bedeutung des Wortes „Convenience“ geschaffen, und Cloud-Storage hat den Massen eine weitere Ebene der Datenspeicherung gebracht.
Durch KI öffnen Bereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning die Augen für eine Welt aller Möglichkeiten. Maschinelles Lernen wird zunehmend in der Datenanalyse eingesetzt, um Big Data zu verstehen. Es wird auch verwendet, um Chatbots zu programmieren, um menschliche Gespräche mit Kunden zu simulieren. Diese Vorwärtsanwendungen des maschinellen Lernens wären jedoch ohne die Improvisation von Natural Language Processing (NLP) nicht möglich.
Stufen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
NLP kombiniert KI mit Computerlinguistik und Informatik, um menschliche oder natürliche Sprachen und Sprache zu verarbeiten. Der Prozess lässt sich in drei Teile gliedern. Die erste Aufgabe von NLP besteht darin, die vom Computer empfangene natürliche Sprache zu verstehen. Der Computer verwendet ein eingebautes statistisches Modell, um eine Spracherkennungsroutine auszuführen, die die natürliche Sprache in eine Programmiersprache umwandelt. Es tut dies, indem es eine kürzlich gehörte Rede in winzige Einheiten zerlegt und diese Einheiten dann mit früheren Einheiten einer früheren Rede vergleicht.
Die Ausgabe bzw. das Ergebnis im Textformat ermittelt statistisch die Wörter und Sätze, die am wahrscheinlichsten gesagt wurden. Diese erste Aufgabe wird als Sprache-zu-Text-Prozess bezeichnet.
Die nächste Aufgabe wird Part-of-Speech (POS)-Tagging oder Begriffsklärung von Wortkategorien genannt. Dieser Prozess identifiziert Wörter in ihren grammatikalischen Formen elementar als Substantive, Verben, Adjektive, Vergangenheitsform usw. unter Verwendung eines Satzes von Lexikonregeln, die in den Computer codiert sind. Nach diesen beiden Vorgängen versteht der Computer nun wahrscheinlich die Bedeutung der gesprochenen Sprache.
Der dritte Schritt eines NLP ist die Text-zu-Sprache-Konvertierung. In diesem Stadium wird die Computerprogrammiersprache in ein hörbares oder Textformat für den Benutzer umgewandelt. Ein Finanznachrichten-Chatbot zum Beispiel, dem eine Frage wie „Wie geht es Google heute?“ gestellt wird. wird höchstwahrscheinlich Online-Finanzseiten nach Google-Aktien durchsuchen und möglicherweise entscheiden, nur Informationen wie Preis und Volumen als Antwort auszuwählen.
Besondere Überlegungen
NLP versucht, Computer intelligent zu machen, indem Menschen glauben gemacht werden, dass sie mit einem anderen Menschen interagieren. Der Turing-Test,. der 1950 von Alan Turing vorgeschlagen wurde, besagt, dass ein Computer vollständig intelligent sein kann, wenn er wie ein Mensch denken und sich unterhalten kann, ohne dass der Mensch weiß, dass er sich tatsächlich mit einer Maschine unterhält.
Ein Computer aus dem Jahr 2014 hat den Test überzeugend bestanden – ein Chatbot mit der Rolle eines 13-jährigen Jungen. Das soll nicht heißen, dass es unmöglich ist, eine intelligente Maschine zu bauen, aber es umreißt die Schwierigkeiten, die damit verbunden sind, einen Computer dazu zu bringen, wie ein Mensch zu denken oder sich zu unterhalten. Da Wörter in verschiedenen Kontexten verwendet werden können und Maschinen nicht über die reale Erfahrung verfügen, die Menschen haben, um Entitäten in Worten zu übermitteln und zu beschreiben, kann es noch etwas länger dauern, bis die Welt die Computerprogrammiersprache vollständig abschaffen kann.
Höhepunkte
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet Computeralgorithmen und künstliche Intelligenz, damit Computer menschliche Kommunikation erkennen und darauf reagieren können.
Text-to-Speech-Apps, die jetzt auf den meisten iOS- und Android-Plattformen zu finden sind, zusammen mit intelligenten Lautsprechern wie Amazon Echo (Alexa) oder Google Home, sind in den letzten Jahren zu allgegenwärtigen Beispielen für NLP geworden.
Obwohl es mehrere NLP-Methoden gibt, beinhalten sie typischerweise das Aufteilen von Sprache oder Text in diskrete Untereinheiten und das anschließende Vergleichen dieser mit einer Datenbank, die zeigt, wie diese Einheiten auf der Grundlage früherer Erfahrungen zusammenpassen.
