Natural Language Understanding ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computersoftware einsetzt, um Eingaben in Form von Sätzen in Form von Text oder Sprache zu verstehen. NLU ermöglicht die Interaktion zwischen Mensch und Computer. Es ist das Verständnis der menschlichen Sprache, wie z. B. Englisch, Spanisch und Französisch, das es Computern ermöglicht, Befehle ohne die formalisierte Syntax von Computersprachen zu verstehen. NLU ermöglicht es Computern auch, mit Menschen in deren eigener Sprache zu kommunizieren.

Der Hauptzweck von Natural Language Understanding besteht darin, chat- und sprachfähige Bots zu entwickeln, die ohne Aufsicht mit der Öffentlichkeit interagieren können. Viele große IT-Unternehmen wie Amazon, Apple, Google und Microsoft sowie Start-ups haben NLU-Projekte in Angriff genommen.

Wie funktioniert Natural Language Understanding?

NLU analysiert Daten, um ihre Bedeutung zu bestimmen, indem Algorithmen die menschliche Sprache in eine strukturierte Ontologie reduzieren – ein Datenmodell, das aus Semantik und pragmatischen Definitionen besteht. Zwei grundlegende Konzepte von NLU sind Absicht und Entitätserkennung. Die Absichtserkennung ist der Prozess der Identifizierung der Stimmung des Benutzers im Eingabetext und der Bestimmung seines Ziels. Sie ist der erste und wichtigste Teil von NLU, weil sie die Bedeutung des Textes festlegt. Die Erkennung von Entitäten ist eine spezielle Art von Natural Language Understanding, die sich darauf konzentriert, die Entitäten in einer Nachricht zu identifizieren und dann die wichtigsten Informationen über diese Entitäten zu extrahieren. Es gibt zwei Arten von Entitäten:

• benannte Entitäten
• numerische Entitäten

Benannte Entitäten werden in Kategorien gruppiert, z. B. Personen, Unternehmen und Orte. Numerische Entitäten werden als Zahlen, Währungen und Prozentsätze erkannt.

Eine Anfrage für einen Insel-Campingausflug auf Vancouver Island am 18. August könnte zum Beispiel folgendermaßen aufgeschlüsselt werden: Fährtickets [Absicht] / Bedarf: Campingplatzreservierung [Absicht] / Vancouver Island [Ort] / 18. August [Datum].

Was ist Natural Language Processing?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache, genauer gesagt die Computerverarbeitung natürlicher (menschlicher) Sprache (oder auf Englisch Natural Language Processing, ist ein Teilgebiet der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz und Computerlinguistik. Das ultimative Ziel von NLP ist es, menschliche Sprachen zu lesen, zu entschlüsseln, zu verstehen und ihnen einen Sinn zu geben. Die Sprachverarbeitung ermöglicht es Maschinen, komplexe Teilbedeutungen in Sätzen zu verstehen.

Die so genannte natürliche Sprachverarbeitung findet in immer mehr Bereichen Anwendung. Hinter diesem Begriff verbirgt sich die Zusammenarbeit zwischen Informatik und Linguistik, die es Softwaresystemen ermöglicht, von Menschen gestellte Fragen (entweder mündlich oder schriftlich) zu verstehen und sinnvolle Antworten zu formulieren.

Die Zukunft der Geschäftsanalytik gehört der natürlichsprachlichen Kommunikation

Die Experten von Tableau – einer führenden Analyselösung – setzen Natural Language Processing (NLP) an die Spitze ihrer Vorhersagen für die Technologien, die in den letzten Jahren den größten Einfluss auf diesen Sektor hatten. Ihrer Meinung nach wird diese Technologie es einem viel breiteren Nutzerkreis ermöglichen, täglich von den Vorteilen der Datenanalyse zu profitieren, da sie nützliche Informationen extrahieren können, ohne die Softwarelösungen selbst im Detail kennen zu müssen. Die Zukunft gehört der natürlichen Kommunikation zwischen Mensch und Software. Was bedeutet das? Schon bald wird es ausreichen, wenn wir Informationen erhalten wollen, das für den Menschen Natürlichste zu tun – einfach zu fragen.

Unternehmensanalysesysteme werden immer intelligenter

Die NLP-Technologie basiert auf Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning, wodurch Softwaresysteme in der Lage sind, sich mit der Zeit weiterzuentwickeln und zu verbessern. Dabei lernen Business-Analytics-Systeme selbständig auf der Grundlage der analysierten Datentypen, ihrer Quellen, der Art der gestellten Fragen und vieler anderer Metriken. Wie ein natürliches Gespräch zwischen Menschen kann Business-Analytics-Software sogar Antworten auf Folgefragen zu den Daten oder sogar Fragen zur Visualisierung liefern, die als Ergebnis der ursprünglichen Frage erstellt wurden.
So könnte man beispielsweise die Frage stellen: „Wo gab es in den letzten 10 Jahren in Italien Erdbeben der Stärke 4?“ und als Folgefrage: „Was ist mit denen in Rumänien?“. Das System wird eine korrekte Antwort geben, auch wenn die zweite Frage weder die gewünschten Daten (Erdbeben eines bestimmten Typs) noch den gewünschten Zeitraum ausdrücklich nennt.

NLP wird die Geschäftsanalytik zum Bestandteil der Unternehmenskultur machen

In der Geschäftsanalytik stellt das Aufkommen der natürlichen Sprachverarbeitung einen radikalen Wandel in der Art und Weise dar, wie Menschen Daten nutzen. Wenn Sie mit einer Visualisierung so interagieren können, wie Sie es mit einer anderen Person tun würden, eröffnet dies eine Vielzahl neuer Analysemöglichkeiten, die traditionell nicht für jedermann zugänglich waren und nur Datenwissenschaftlern oder fortgeschrittenen Analysten vorbehalten waren. Es wird erwartet, dass der Einzug von NLP in die Geschäftsanalytik dazu beitragen wird, die Hindernisse zu überwinden, die der Integration von Natural Language Processing in die Arbeitskultur von Unternehmen entgegenstehen.

Was sind die größten Schwierigkeiten?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist äußerst komplex. Der Mensch kann sie verstehen, auch wenn er keine Ahnung von Grammatik und Zeichensetzung hat. Maschinen beherrschen die Sprache jedoch auf eine ganz andere Weise. Zum Beispiel das Wort „Mutter“. Maschinen assoziieren es mit „Substantiv, feminin“. Auch: „Eine Frau, die mindestens ein Kind hat“, usw.

Bevor die Verarbeitung natürlicher Sprache mit künstlicher Intelligenz (KI) in Verbindung gebracht wurde, gab es grundlegende Regeln und Ansätze für die Kommunikation zwischen Mensch und Computer. Diese Modelle haben versucht, jede einzelne Sprachregel zu beschreiben, was, wie angedeutet, eine mühsame Aufgabe ist. Die Ergebnisse waren sehr gut, bis die Modelle anfingen, auf Abweichungen außerhalb ihrer Regeln zu stoßen. Zum Beispiel ein falsch geschriebenes Wort oder einige andere ungewohnte Slangwörter.

Sprache: Normalerweise merkt der Mensch im Alltag nicht, wie oft er Fehler beim Sprechen macht. Der Sprecher macht ständig kleine grammatikalische Fehler oder vermischt Begriffe aus anderen Sprachen. Dies ist eine große Herausforderung bei der NLP-Verarbeitung.

Text: So können beispielsweise fehlende Interpunktion, Tippfehler oder einige umgangssprachliche Wörter den Sinn verwirren. Obwohl ein Text viel stärker standardisiert ist als Sprache, gibt es immer noch einige unverfälschte Bereiche. Emojis sind ein sehr gutes Beispiel dafür. Sie existieren außerhalb jeglicher grammatikalischer Regeln, sind aber dennoch sehr wichtige Symbole der natürlichen Sprache.

Gleiches Wort, aber andere Bedeutung: Neben Fehlern stellt auch die kontextuelle Bedeutung eine Herausforderung für die Sprachverarbeitung dar. Maschinen sind berüchtigt dafür, alles zu wörtlich zu nehmen. Sarkasmus, Ironie und Witze sind noch spezifischer, da weder Menschen noch Regeln sie vollständig beschreiben können. Eine solche Mehrdeutigkeit kann zu Komplikationen führen, selbst wenn die Grammatikregeln durch maschinelles Lernen begleitet werden. Heute kann man jedoch mit Bestimmtheit sagen, dass sich dies stark weiterentwickelt hat und immer mehr Maschinen in der Lage sind, Sarkasmus oder Ironie in einem Text zu erkennen.

Welche Möglichkeiten bieten das Verstehen natürlicher Sprache und die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Die Möglichkeiten, die die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet, sind endlos und finden eine Vielzahl von Anwendungen. Im Folgenden werden einige der interessantesten und praktischsten zusammengefasst.

Krankheitsvorhersage

Es gibt bereits ähnliche Dienste, die durch Sprachverarbeitung Informationen über Krankheiten gewinnen. Amazon Comprehend Medical ist ein Service, der NLP nutzt, um Informationen über Krankheiten, Medikamente und Behandlungsergebnisse aus Patientennotizen zu extrahieren.

Extrahieren von Informationen aus sozialen Medien

Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung können Unternehmen herausfinden, was Kunden über einen Service oder ein Produkt denken und fühlen, indem sie Informationen aus sozialen Medien extrahieren.

Erkennung von Fake News

Es gibt inzwischen viele Systeme, mit denen sich feststellen lässt, ob eine Nachrichtenquelle ehrlich oder politisch parteiisch ist.

Inhaltsfilterung in Ihren E-Mails

Yahoo und Google filtern und klassifizieren Ihre E-Mails seit langem mithilfe von NLP-Funktionen. Sie analysieren den Text und filtern Spam heraus.

Warum ist die Sprachverarbeitung wichtig?

Es kann viele Gründe geben, warum NLP-Methode so wichtig ist. Sie lassen sich in zwei Hauptkategorien unterteilen:

• Verarbeitung großer Textdaten
• Strukturierung von Datenquellen

Verarbeitung großer Textdaten

Es sollte bedacht werden, dass die Sprachverarbeitung Computern hilft, mit Menschen in ihrer Sprache zu kommunizieren und andere damit zusammenhängende Aufgaben entsprechend auszuführen. NLP-System ermöglicht es Computern, Texte zu lesen, Sprache zu hören, zu interpretieren und Stimmungen und Gefühle in einem Text zu messen.
Heutige Maschinen analysieren mehr Daten als Menschen, weil sie konsistenter und damit unvoreingenommener sind. Und das alles angesichts der unglaublichen Menge an unstrukturierten Daten, die jeden Tag generiert werden – von medizinischen Aufzeichnungen bis hin zu sozialen Medien. Die Automatisierung wird für die Zukunft entscheidend sein.

Strukturierung von Datenquellen

Wie bereits in diesem Artikel erwähnt, ist die menschliche Sprache äußerst komplex und vielfältig. Der Mensch drückt sich sowohl schriftlich als auch mündlich sehr farbenfroh aus. Es gibt Hunderte von Sprachen und Dialekten, aber innerhalb jeder Sprache gibt es auch einen einzigartigen Satz von grammatikalischen und syntaktischen Regeln, Begriffen und Slangs.