Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Es wurde entwickelt, um Software zu erstellen, die natürliche Sprachen generiert und versteht, so dass ein Benutzer natürliche Gespräche mit einem Computer führen kann, anstatt durch Programmierung oder künstliche Sprachen wie Java oder C.
Aufschlüsselung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ist ein Schritt in einer größeren Mission für den Technologiesektor – nämlich künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen, 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. Social Media hat die Bedeutung von Community neu definiert. Kryptowährung hat die digitale Zahlungsnorm verändert; E-Commerce hat eine neue Bedeutung des Wortes Komfort geschaffen, und Cloud-Speicher hat eine andere Ebene der Datenspeicherung für die Massen eingeführt.
Durch KI öffnen Bereiche wie Machine Learning und Deep Learning die Augen für eine Welt voller 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.
Wie funktioniert NLP eigentlich?
NLP kombiniert KI mit Computerlinguistik und Informatik, um menschliche oder natürliche Sprachen und Sprache zu verarbeiten. Der Prozess lässt sich in drei Teile unterteilen. 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 vorherigen Einheiten einer vorherigen Rede vergleicht. Die Ausgabe oder das Ergebnis im Textformat bestimmt statistisch die Wörter und Sätze, die am wahrscheinlichsten gesagt wurden. Diese erste Aufgabe wird als Speech-to-Text-Prozess bezeichnet.
Die nächste Aufgabe wird als Wortart-(POS)-Tagging oder Wortkategorie-Begriffsklärung bezeichnet. Dieser Prozess identifiziert Wörter in ihren grammatikalischen Formen elementar als Substantive, Verben, Adjektive, Vergangenheitsform usw. unter Verwendung eines Satzes von Lexikonregeln, die im Computer codiert sind. Nach diesen beiden Prozessen versteht der Computer wahrscheinlich jetzt die Bedeutung der gesprochenen Sprache.
Der dritte Schritt eines NLP ist die Text-zu-Sprache-Konvertierung. In diesem Stadium wird die Computerprogrammiersprache für den Benutzer in ein hörbares oder Textformat konvertiert. Ein Chatbot für Finanznachrichten zum Beispiel, dem eine Frage gestellt wird wie „Wie geht es Google heute?“ wird höchstwahrscheinlich Online-Finanzseiten nach Google-Aktien durchsuchen und möglicherweise nur Informationen wie Preis und Volumen als Antwort auswählen.
NLP versucht, Computer intelligent zu machen, indem es Menschen glauben macht, dass sie mit einem anderen Menschen interagieren. Der Turing-Test, der 1950 von Alan Turing vorgeschlagen wurde, besagt, dass ein Computer voll 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 hinterhältig bestanden – ein Chatbot mit der Persönlichkeit eines 13-jährigen Jungen. Das soll nicht heißen, dass es unmöglich ist, eine intelligente Maschine zu bauen, aber es skizziert die Schwierigkeiten, die es mit sich bringen, einen Computer wie ein Mensch denken oder sprechen zu lassen. Da Wörter in verschiedenen Kontexten verwendet werden können und Maschinen nicht über die reale Erfahrung verfügen, die Menschen haben, um Entitäten in Worten zu vermitteln und zu beschreiben, kann es etwas länger dauern, bis die Welt die Programmiersprache vollständig abschaffen kann.