Natural Language Processing (NLP): Was ist das und wie funktioniert es?

Verarbeitung natürlicher Sprache, allgemein bekannt als NLP, ermöglicht es dem Computerprogramm, die menschliche Sprache so zu verstehen, wie sie geschrieben und gesprochen wird. Es wird als natürliche Sprache bezeichnet, ein Teil der künstlichen Intelligenz.

NLP existiert seit über 50 Jahren und hat eine Reihe von realen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter medizinische Forschung, Business Intelligence und Suchmaschinen, umfasst. Es hat auch Wurzeln in der Linguistik.

NLP ist wichtig, weil es die Beseitigung sprachlicher Mehrdeutigkeiten ermöglicht und den Daten eine praktische numerische Struktur für zahlreiche nachgelagerte Anwendungen wie Textanalyse oder Spracherkennung hinzufügt. Aber wussten Sie, wie NLP funktioniert und warum NLP so wichtig ist? Lassen Sie es uns herausfinden!
Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?
NLP ist wichtig, da es Computern ermöglicht, die natürliche Sprache wie Menschen zu verstehen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Informationen aus der realen Welt zu verarbeiten und zusammenzufassen, sodass der Computer sie verstehen kann, unabhängig davon, ob die Sprache geschrieben oder gesprochen wird.

Computer verwenden Programme, um die ihnen bereitgestellten Informationen zu verarbeiten. Diese werden während des gesamten Prozesses in Code umgewandelt, um dem Computer das Verständnis zu erleichtern.

Die Datenvorverarbeitung ist eine der beiden Hauptphasen der Verarbeitung natürlicher Sprache und umfasst das Bereinigen und Vorbereiten der Textdaten für die maschinelle Analyse. In dieser Phase werden Merkmale hervorgehoben und die Daten in eine verarbeitbare Form gebracht, sodass der Algorithmus mit dem bereitgestellten Text arbeiten kann.

Sprachverarbeitungstechniken

Zur Verarbeitung natürlicher Sprache stehen mehrere Techniken zur Verfügung, darunter:

• Tokenisierung. – Aufteilen von Text in kleinere Einheiten.
• Stoppwortentfernung. – Entfernen alltäglicher, banaler Wörter und Belassen von ungewöhnlichen Wörtern im Programm, die die meisten Informationen über den Text liefern.
• Lemmatisierung und Stemming. – Reduzierung der Wörter auf ihre primären (Stamm-)Formen zur einfacheren Verarbeitung.
• Wortart-Markierung. – Markieren der Wörter anhand ihrer Wortart (Substantive, Adjektive, Verben usw.)

Sobald die Daten vorverarbeitet wurden, ist die zweite kritische Phase die Entwicklung von Algorithmen, die dem Programm bei der Verarbeitung der Daten helfen. Es gibt viele verschiedene und wichtige Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, aber normalerweise werden zwei Haupttypen verwendet:

• Auf maschinellem Lernen basierendes System – Dieses System verwendet Statistiken. Maschinen lernen, Aufgaben anhand der bereitgestellten Trainingsdaten auszuführen, was ihnen hilft, ihre Strategien anzupassen, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Diese Systeme kombinieren maschinelles und tiefes Lernen mit neuronalen Netzwerken, sodass NLP-Algorithmen durch wiederholtes Lernen und Verarbeiten der Informationen ihre eigenen Regeln verfeinern können.

• Regelbasiertes System. Dieses System verwendet sorgfältig entwickelte linguistische Regeln. Diese Methode wurde schon früh in der Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet und wird auch heute noch verwendet.

Natürliche Sprachverarbeitung im Gesundheitswesen

Wenn es um die Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen geht, sollten Sie Folgendes wissen. Die Möglichkeiten, wie NLP im Gesundheitswesen mehr als nur hilfreich sein kann, sind nahezu unbegrenzt. Daher haben wir Ihnen einige der besten Anwendungsfälle zusammengestellt:

• Verbesserung der klinischen Dokumentation: Anstatt EHRs (umfassende Berichte über den allgemeinen Gesundheitszustand des Patienten) manuell zu überprüfen, verwendet NLP formulierte Dateneingabe und Spracherkennung, um wichtige Daten direkt am Behandlungsort aus EHRs zu extrahieren. Dadurch können sich Ärzte darauf konzentrieren, den Patienten die notwendige Pflege zukommen zu lassen, und es wird sichergestellt, dass die klinische Dokumentation präzise und auf dem neuesten Stand ist.

• Beschleunigung der Zuordnung klinischer Studien: Gesundheitsdienstleister können mithilfe von NLP automatisch enorme Mengen unstrukturierter klinischer und Patientendaten prüfen und qualifizierte Kandidaten für klinische Studien ermitteln. Dies hilft Patienten, auf experimentelle Behandlungen zuzugreifen, die ihren Zustand dramatisch verbessern und gleichzeitig Innovationen im medizinischen Bereich unterstützen könnten.

• Unterstützung klinischer Entscheidungen: Hier zeigt sich einmal mehr die Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache, da sie es Ärzten ermöglicht, genau dann auf gesundheitsrelevante Informationen zuzugreifen, wenn sie diese benötigen. Dies ist einfach, schnell und effizient und ermöglicht es ihnen, am Point of Care bessere Entscheidungen zu treffen.

NLP-Anwendungsfälle in alltäglichen Anwendungen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache gilt als äußerst praktisch und hilfreich und wird in vielen modernen Anwendungen der realen Welt eingesetzt. Zweifellos stellt die natürliche Sprache eine treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz dar.

Wir möchten Ihnen einige der am häufigsten verwendeten und verbreitetsten Beispiele vorstellen: 

Maschinenübersetzung

Eines der bekanntesten NLP-Beispiele ist Google Translate. In der Praxis umfasst maschinelles Übersetzen mehr als das Ersetzen von Wörtern einer Sprache durch Wörter einer anderen. Obwohl es nicht perfekt ist, besteht die Kernfunktion von Google Translate darin, die Bedeutung und den Ton der zu übersetzenden Sprache zu erfassen und das Wort, die Phrase oder den Satz nach bestem Wissen und Gewissen in eine andere Sprache zu übersetzen.

Maschinelle Übersetzungstools haben in Bezug auf die Genauigkeit seit ihren Anfängen enorme Fortschritte gemacht. Der beste Weg, dies zu testen, besteht darin, einen Satz oder eine Phrase in eine andere Sprache und dann wieder zurück zu übersetzen und zu prüfen, ob er Sinn ergibt.

Spam-Erkennung

Obwohl es kein Standard ist, verwenden die besten Anwendungen zur Spam-Erkennung einige NLP-Lösungen, um E-Mails nach Textklassifizierungsmöglichkeiten zu durchsuchen. Das funktioniert alles, weil die Lösung zur Verarbeitung natürlicher Sprache die E-Mails nach Phrasen und Wörtern durchsucht, die häufig in Spam oder Phishing verwendet werden.

Dazu können beispielsweise schlechte Grammatik, Finanzbegriffe, unangemessene Dringlichkeit, drohendes Vokabular und sogar falsch geschriebene Firmennamen gehören, um nur einige zu nennen.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Agenten und Chatbots waren Ihnen wahrscheinlich unbekannt, aber virtuelle Assistenten wie Amazons Alexa und Apples Siri basieren auf künstlicher Intelligenz, also NLP. Sie nutzen Spracherkennung, um Sprachbefehle und natürliche Sprachmuster zu identifizieren und entsprechend oder mit hilfreichen Kommentaren zu reagieren.

Sie haben auch die Möglichkeit, auf getippte Texte zu reagieren. Eine der fortschrittlichsten Funktionen, die beweist, wie notwendig die Verarbeitung natürlicher Sprache ist, ist die Fähigkeit, auf Fragen in eigenen Worten mit hilfreichen Antworten zu reagieren.

Textzusammenfassung

Eine nützliche NLP-Technik ermöglicht es dem Programm, große Mengen digitaler Texte zusammenzufassen und Zusammenfassungen zu erstellen, sodass die Benutzer nicht den gesamten Text lesen müssen. Die besten Anwendungen zur Textzusammenfassung verwenden semantisches Denken und natürliche Sprachgenerierung (NLG), um Zusammenfassungen wertvollen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzufügen.

Sentimentanalyse in sozialen Medien: Mit dieser speziellen NLP-Funktion können die Systeme die in Social-Media-Posts, Bewertungen und sogar Antworten verwendete Sprache analysieren und Emotionen und Einstellungen aus Produkten, Veranstaltungsinformationen und Werbeaktionen extrahieren. Dies wiederum hilft Unternehmen, dieses Feedback und diese Daten in Produktdesigns oder Werbekampagnen zu verwenden.

Fazit zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache schließt für alle Unternehmen eine entscheidende Lücke zwischen Software und Mensch. Die Gewährleistung und Unterstützung eines soliden NLP-Ansatzes ist ein kontinuierlicher Prozess, aber die Ergebnisse werden sich in Ihren Teams und Ihrem Unternehmen bemerkbar machen.

Unternehmen nutzen riesige Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten und müssen diese effizient verarbeiten können. Viele der Informationen, die Sie online finden können, sind in Datenbanken gespeichert. Sie stellen die natürliche menschliche Sprache dar und bis vor kurzem konnten Unternehmen diese Daten nicht analysieren. Aus diesem Grund können wir schlussfolgern, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache unerlässlich ist.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache spielt eine entscheidende Rolle in der Technologie und in der Art und Weise, wie Menschen mit ihr interagieren. Sie wird in vielen realen und alltäglichen Anwendungen im Verbraucher- und Geschäftsbereich eingesetzt, darunter Cybersicherheit, Chatbots, Suchmaschinen und Big Data Analytics. Auch wenn dies nicht ohne Herausforderungen ist, wird erwartet, dass NLP wieder ein wesentlicher Bestandteil sowohl der Industrie als auch des Alltags wird.

Ständige Verbesserung und Entwicklung sind entscheidend, und ohne die tatsächlichen Benutzer wird es keinen Fortschritt geben. Die KI-Programme zeigen, wie groß der Einfluss der Verarbeitung natürlicher Sprache auf den Menschen ist, da sie mit dem Gedanken entwickelt werden, das Leben und das Geschäft für alle einfacher zu machen.