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Natural Language Processing (NLP): Künstliche Intelligenz mit Sprachverständnis

Natural Language Processing (NLP): Künstliche Intelligenz mit Sprachverständnis
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In unserer privaten, wie geschäftlichen Welt dreht sich mittlerweile alles um die Automatisierung, vom E-Mail-Filter über Sprachassistenten, Textvorhersage, Suchergebnisse bis zur Daten- und Textanalyse. Mit der Einführung von Google als die führende Suchmaschine, der zunehmenden Digitalisierung unserer Welt und unserer zunehmenden Beschäftigung hat sich auch Natural Language Processing (NLP) fast unbemerkt in unser Leben eingeschlichen. Ohne NLP, dem Hauptzweig der Künstlichen Intelligenz (KI), wäre eine innovative Geschäftsprozessautomatisierung nicht möglich. Natural Language Processing versetzt Unternehmen in die Lage, unstrukturierte Daten zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Unternehmen nutzen Naturaal Language Processing im Rahmen der Digitalen Transformation, um Routineaufgaben zu automatisieren, Zeit und Kosten zu reduzieren und letztendlich effizienter zu werden.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, in dem Computer die menschliche Sprache auf intelligente Weise analysieren, verstehen und Bedeutungen, aber auch die Absichten und Gefühle des Sprechers oder Sprecherin daraus ableiten, damit sich wiederholende Aufgaben automatisch ausgeführt werden können. Im Wesentlichen geht es bei Natural Language Processing darum, die Komplexität unserer natürlichen, gesprochenen Sprache zu verstehen, zu interpretieren und nachzuahmen.

Vorteile von NLP

Geschäftsdaten enthalten eine Fülle wertvoller Erkenntnisse. In den meisten Fällen handelt es sich um unstrukturierte Daten. Natural Language Processing hat das Potenzial, die Datenanalyse zu verbessern und schneller wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. NLP-Lösungen sind in der Lage, Geschäftsvorgänge zu beschleunigen, indem sie automatisiert die Prüfung von Verträgen übernehmen. Natural Language Processing steigert die Effizienz von Dokumentationsprozessen und die Genauigkeit der Dokumentation.

Insgesamt punktet Natural Language Processing mit effizienteren Abläufen, reduzierten Kosten, höherer Kundenzufriedenheit und verbesserten Analysen. NLP-Lösungen arbeiten rund um die Uhr und wenden immer dieselben Kriterien auf die Daten an, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse immer korrekt und konsistent sind. Auf NLP basierende Chatbots können helfen, die Kosten für manuelle und sich wiederholende Aufgaben drastisch zu senken. Da sie Absicht und Kontext einer Benutzeranfrage verstehen und mehrere Kunden gleichzeitig bedienen können, verkürzen sich die Wartezeiten der Kunden und die Servicequalität steigt.

Natural Language Processing: Funktionsweise

Natural Language Processing zerlegt die menschliche Sprache - basierend auf sogenannten Text oder Sound Data Sets - in Fragmente, damit die grammatikalische Struktur von Sätzen und die Bedeutung von Wörtern im Kontext analysiert und verstanden werden können. Dies hilft Computern, gesprochenen oder geschriebenen Text auf die gleiche Weise wie Menschen zu lesen und zu verstehen. Dazu verwendet Natural Language Processing zwei verschiedene Algorithmus-Ansätze.

Der regelbasierte Ansatz, der früheste Ansatz zur Entwicklung von NLP-Algorithmen, bedient sich der von Linguistik Experten und Expertinnen erstellten grammatikalischen Regeln. Der Machine Learning (ML)-Ansatz basiert auf statistischen Methoden. Die Machine Learning-Algorithmen haben die Fähigkeit, selbstständig zu lernen und Aufgaben automatisch auszuführen, nachdem sie mit Data Sets (Text Data, Sound Data)  gefüttert wurden. Es bedarf keiner manuellen Regeln. Übrigens: Machine Learning kann abseits von Natural Language Processing mit ihrem Fokus auf Text- und Sound Data Sets auch mit Signal Data, Physical Data, Biological Data, Anomaly Data und mehr gefüttert werden.

Die Kombination mit Modellen für Machine Learning und Deep Learning (DL) in Kombination mit Artificial Intelligence (AI) ermöglicht es Natural Language Processing, Elemente aus den Text- und Sound Data Sets automatisch zu extrahieren, zu klassifizieren und zu kennzeichnen und jeder möglichen Bedeutung dieser Elemente eine statistische Wahrscheinlichkeit zuzuweisen. Auf Lerntechniken wie dem Convolutional Neural Network (CNN) und Recurrent Neural Network (RNN) basierende NLP-Systeme lernen bei ihrer Arbeit und können immer genauere Bedeutungen aus riesigen Mengen an rohem, unstrukturiertem und nicht gekennzeichnetem Text- und Sound Data Sets extrahieren. Für eine ganzheitliche Analyse der Textbedeutung, ist es wichtig, im Vorfeld große Datenmengen zu erfassen und bereits bekannte Muster für die Sinnanalyse heranzuziehen. Neben Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning spielen außerdem noch Big-Data-Techniken eine große Rolle.

Techniken

Die wichtigsten Techniken, um natürliche Sprache zu verarbeiten, sind die syntaktische Analyse und die semantische Analyse. Sie sind der Schlüssel zum Verständnis der grammatikalischen Struktur eines Textes und zur Identifizierung der Beziehung zwischen Wörtern im Textkontext.

Syntaxanalyse

Die Syntaxanalyse ermittelt die Bedeutung von Wörtern, indem die Grammatik hinter einem Satz betrachtet wird. Es ist der Prozess der Strukturierung des Textes unter Verwendung grammatikalischer Konventionen der Sprache. Algorithmen analysieren die Sätze, indem sie diese in Gruppen von Wörtern und Phrasen aufteilen und daraus eine Bedeutung ableiten.

Zu den verwendeten Syntaxtechniken gehören

  • die Lemmatisierung, die die morphologische Analyse der Wörter berücksichtigt, indem der Algorithmus detaillierte Wörterbücher durchsucht, um das Wort wieder mit seinem Lemma zu verknüpfen. Ein Lemma ist dabei die Grundform all seiner Flexionsformen.
  • die verschiedenen flektierten Formen eines Wortes auf seine Grundform, die auch als „Lemma“ bekannt ist, zur einfachen Analyse reduziert.
  • die morphologische Segmentierung, bei der Wörtern in einzelne Einheiten, in sogenannte Morpheme, aufgeteilt werden.
  • die Wortsegmentierung, bei der ein fortlaufender Text in verschiedene Einheiten unterteilt wird.
  • das Wortart -Tagging, das die Wortart für jedes Wort identifiziert.
  • das Parsing, bei dem es darum geht, einen Satz in seine Bestandteile aufzuteilen, um seine Bedeutung herauszufinden. Durch die Untersuchung der Beziehungen zwischen bestimmten Wörtern sind Algorithmen in der Lage, ihre Struktur genau zu bestimmen.
  • der Satzumbruch, der Satzgrenzen bei einem großen Textstück setzt.
  • das Stemming, bei dem das Ende oder der Anfang des Wortes unter Berücksichtigung einer Liste von gemeinsamen Präfixen und Suffixen abgeschnitten wird, die in einem flektierten Wort gefunden werden können.

Semantische Analyse

Die semantische Analyse versucht mit Hilfe von Algorithmen, die Bedeutung und Interpretation von Wörtern und die Struktur von Sätzen zu verstehen. Dazu bedient sie sich verschiedener Techniken. Mit Named Entity Recognition (NER) werden die Teile eines Textes bestimmt, die identifiziert und in voreingestellte Gruppen (z.B. Namen von Personen oder Orten) eingeteilt werden können. Bei der Begriffsklärung im Wortsinn geht es darum, einem Wort basierend auf dem Kontext eine Bedeutung zu geben. Die Generierung natürlicher Sprache verwendet Datenbanken, um semantische Absichten abzuleiten und sie in menschliche Sprache umzuwandeln.

Natural Language Processing: Anwendung

NLP steckt heute hinter einer Vielzahl von Tools und Software, die wir tagtäglich nutzen. Ohne Natural Language Processing gäbe es keine sprachgesteuerten GPS-Systeme, keine digitalen Assistenten, keine Speech-to-Text-Diktiersoftware und keine Kundenservice-Chatbots.

Mit Big Data besser als ein Mensch

Spracherkennung (Speech-to-Text) beschäftigt sich mit der Umwandlung von gesprochener Sprache in Textdaten. Dabei analysiert Natural Language Processing Sprachmuster, Bedeutung, Beziehungen und Klassifizierung der Wörter und setzt die Aussagen zu einem vollständigen Satz zusammen. DL-Algorithmen sind sogar in der Lage, Akzent- oder Sprachbeeinträchtigungen genauer zu erkennen. Was die Spracherkennung durch den Speech-to-Text-Ansatz besonders schwierig macht, ist die Art und Weise, wie Menschen Wörter akzentuieren. Wir benutzen Homonyme, Synonyme, Ironie und Sarkasmus, informelle Phrasen, Redewendungen, kultur- und domänenspezifischen Jargon, lexikalische, syntaktische und semantische Mehrdeutigkeiten. All diese Variationen natürlicher Sprache bereiten mitunter sogar Menschen Verständnisprobleme. Mit Hilfe von Big Data in Kombination mit Artificial Intelligence könnten jedoch selbst diese in der Zukunft auf Verständnisebene in den Schatten gestellt werden.

Anwendungen, die NLP möglich macht

Suchmaschinen verwenden Natural Language Processing, um relevante Suchergebnisse basierend auf ähnlichem Suchverhalten oder der Benutzerabsicht zu liefern. Die Rechtschreibprüfung ermöglicht es jedem im Unternehmen, grammatikalisch korrekte und fehlerfreie Inhalte zu erstellen. Die besten Spam-Erkennungstechnologien arbeiten mit NLP, um E-Mails auf Indikatoren wie die übermäßige Verwendung von Begriffen und Formulierungen zu scannen, die häufig auf Spam oder Phishing hindeutet.

Emotionen im Text erkennen

Mit der Sentiment Analyse wird ein kontextbezogenes Text-Mining betrieben, das subjektive Informationen im Quellmaterial identifiziert und extrahiert. Damit ist NLP zu einem unverzichtbaren Tool geworden, mit dem Social Media Posts auf Einstellungen und Emotionen als Reaktion auf die Produkte und die Unternehmensmarke untersucht werden können, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Kunden ihre Marke wahrnehmen und um die gewonnenen Erkenntnisse für das Produktdesign und für Werbekampagnen zu verwenden.

Google setzt schon lange auf Natural Language Processing

Ein bekanntes Beispiel für den Einsatz von NLP-Technologie ist auch Google Translate. Dabei geht es nicht nur um das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter einer anderen, sondern auch um eine effektive Übersetzung, die die Bedeutung und den Ton der Eingabe erfasst und mit der gleichen Bedeutung und der gewünschten Wirkung wiedergibt. Virtuelle Assistenten und Chatbots von Siri über Alexa bis zum Google Assistenten arbeiten auf der Basis von Natural Language Processing, um Muster in Sprachbefehlen zu erkennen und natürliche Sprache für Antworten und Kommentare zu generieren. Natural Language Processing kann große Mengen von digitalem Text verdauen und Zusammenfassungen für Indizes, Forschungsdatenbanken oder beschäftigte Leser und Leserinnen erstellen.

Von Textklassifizierung bis Absichtserkennung

Die von Natural Language Processing unterstützte Kundenservice-Automatisierung umfasst eine Reihe von Prozessen, von der Weiterleitung von Tickets an den am besten geeigneten Agenten bis hin zur Verwendung von Chatbots zur Lösung häufiger Anfragen. Dazu bedient sich Natural Language Processing der Textklassifizierung und Themenklassifizierung, bei der einem Text basierend auf seinem Inhalt vordefinierte Tags zugeordnet werden, um die Häufigkeit von bestimmten Themen und Begriffen in verschiedenen Anspruchsgruppen zu identifizieren. Die Absichtserkennung hat den Zweck, das Ziel oder die Absicht hinter einem Text zu identifizieren. Die Textextraktion bietet die Möglichkeit, Text automatisch zusammenzufassen oder wichtige Informationen zu finden.

Wie passt NLP in die Prozessautomatisierung?

Robotic Process Automation (RPA) und andere Technologien der Business Process Automation (BPA) sind mittlerweile Dauerbrenner auf der Digitalisierungsagenda der Unternehmen. Das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Informationsquellen ist beispielsweise eine häufige Aufgabe in unzähligen Geschäftsszenarien, an denen RPA, iPaaS und Co. heute aber noch scheitern. Wenn diese Technologien in den nächsten Jahren weiterhin ihre Plätze in der Automatisierungswelt erfolgreich verteidigen wollen, wird dies vor allem von der Integration kognitiver Komponenten mit höherem Intelligenzgrad abhängen. NLP-Lösungen haben sich als ausgereifte Technologie erwiesen, um typische Probleme bei der Extraktion von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten bequem, schnell und kostengünstig zu lösen. Mit Natural Language Processing und Artificial Intelligence wird aus RPA und Co. eine intelligente Prozessautomatisierung, auch Intelligent Process Automation (IPA) genannt, und unterstützt somit Unternehmen dabei, nachhaltig Prozesse automatisieren zu können.

Automatisierung von Textinhalten

Verträge sind Beispiele für einen unstrukturierten Inhalt. Ein RPA-Bot könnte automatisch den Inhalt eines Vertrags extrahieren, der als Anhang im Posteingang des Unternehmens ankommt, und anschließend an ein NLP-Tool übergeben. Hier werden die komplexen Daten wie Vertragsparteien, die Bedingungen von bestimmten Klauseln und die bei einem Rechtsverfahren Betroffenen extrahiert. Nachdem das NLP-Tool alle relevanten Informationen zu Parteien, Datum, Laufzeit, Abtretung, Kontrollwechsel, Audit, geltendes Recht, höhere Gewalt, Freistellung, Haftungsbeschränkung usw. erkannt hat, übernimmt der RPA-Bot die Informationen und fügt sie automatisch in das ERP ein. Auf Machine basiertes und mit Artificial Intelligence kombiniertes Natural Language Processing erweitert die Möglichkeiten der Automatisierung auch auf Textinhalte, die einer Interpretation bedürfen. Im Kontext von RPA scheinen die interessantesten Anwendungen das Data Scraping, die Bewertung der Datenqualität und die Verbesserung der Datenqualität zu sein.

Fazit

Natural Language Processing ist eines der vielversprechendsten Gebiete der Künstlichen Intelligenz, das die Art und Weise der Interaktion zwischen Mensch und Maschine in den nächsten Jahren nachhaltig verändern wird. Schon heute nutzen Unternehmen Natural Language Processing, um alltägliche Prozess zu automatisieren und aus unstrukturierten Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Täglich nutzen wir eine Vielzahl von Anwendungen, hinter denen NLP steckt, wie z.B. Chatbots oder die Google Suchmaschine. Und bedenkt man, dass die Menge der unstrukturierten Daten weiter steigen wird, kann man die Bedeutung von Natural Language Processing für unser privates wie wirtschaftliches Leben leicht ermessen. Immer ausgefeiltere Algorithmen werden immer genauere Ergebnisse liefern und immer mehr Aspekte unseres Lebens beeinflussen.

Schon von iPaaS gehört?

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