Wo wird Natural Language Processing heute schon genutzt?

Natural Language Processing, meist abgekürzt als NLP, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung der natürlichen Sprache beschäftigt. Je mehr unser Alltag von Computern und Künstlicher Intelligenz bestimmt wird, umso wichtiger wird es, dass Computer Sprache wirklich verstehen.

Wir denken nicht regelmäßig über die Feinheiten unserer eigenen Sprache nach. Sie ist ein intuitives Verhalten, das dazu dient, Informationen und Bedeutungen mit semantischen Hinweisen wie Worten, Zeichen oder Bildern zu vermitteln.

Was für den Menschen selbstverständlich ist, ist für Computer aufgrund der Menge an unstrukturierten Daten, dem Fehlen formaler Regeln und dem Fehlen eines realen Kontexts oder einer Absicht äußerst schwierig. Die Forschung auf diesem Gebiet macht gerader große Fortschritte: Im Mai 2020 hat das von Elon Musk und Microsoft finanzierte Non-Profit Unternehmen Open AI mit GPT-3 die eloquenteste KI der Welt vorgestellt. Dieses 175 Millionen Parameter umfassende Sprachverarbeitungsmodell ergänzt vorgegebene Wörter, Sätze oder Absätze um weiteren Text, den es im jeweiligen Kontext für wahrscheinlich hält.

Es gibt bereits sehr viele Bereiche unseres täglichen Lebens, in dem NLP erfolgreich eingesetzt wird.

E-Mail-Filter

E-Mail-Filter sind eine der grundlegendsten und ersten Anwendungen von NLP im Internet. Angefangen hat es mit Spam-Filtern, die bestimmte Wörter oder Phrasen aufdecken, die eine Spam-Nachricht signalisieren. Aber die Filterung hat sich weiterentwickelt, genau wie die frühen Adaptionen von NLP. Eine der verbreiteten, neueren Anwendungen von NLP findet sich in der E-Mail-Klassifizierung von Gmail. Das System erkennt anhand des Inhalts von E-Mails, ob diese in eine von drei Kategorien (primär, sozial oder Werbung) gehören.

Intelligente Assistenten

Smarte Assistenten wie Apples Siri und Amazons Alexa erkennen dank Spracherkennung Muster in der Sprache, leiten daraus eine Bedeutung ab und liefern eine sinnvolle Antwort. Wir haben uns an die Tatsache gewöhnt, dass wir "Hey Siri" sagen und eine Frage stellen können. Sie versteht, was wir gesagt haben und antwortet mit relevanten Antworten, die auf dem Kontext basieren. Unsere Interaktionen werden persönlicher werden, wenn diese Assistenten mehr über uns erfahren.

Suchergebnisse

Suchmaschinen nutzen NLP, um relevante Ergebnisse auf der Grundlage von ähnlichem Suchverhalten oder der Absicht des Benutzers anzuzeigen, damit der Durchschnittsmensch findet, was er braucht, ohne ein Suchbegriffsassistent zu sein.

Zum Beispiel sagt Google nicht nur voraus, welche populären Suchanfragen auf Ihre Anfrage zutreffen könnten, wenn Sie mit der Eingabe beginnen. Es betrachtet das Gesamtbild, nicht nur den einzelnen Suchbegriff, und erkennt, was Sie zu sagen versuchen. Sie könnten eine Flugnummer in Google eingeben und den Flugstatus erhalten, ein Tickersymbol eintippen und Aktieninformationen erhalten, oder ein Taschenrechner könnte bei der Eingabe einer mathematischen Gleichung erscheinen.

Prädiktiver Text

Dinge wie Autokorrektur, Autovervollständigung und prädiktiver Text sind auf unseren Smartphones so alltäglich, dass wir sie als selbstverständlich ansehen. Autovervollständigung und prädiktiver Text sind Suchmaschinen insofern ähnlich, als dass sie basierend auf dem, was Sie eingeben, das Wort vervollständigen oder ein relevantes vorschlagen. Und die Autokorrektur ändert manchmal sogar Wörter, so dass die gesamte Nachricht mehr Sinn ergibt. Sie lernen auch von Ihnen. Prädiktiver Text passt sich an Ihre persönlichen sprachlichen Eigenheiten an, je länger Sie ihn verwenden.

Sprachübersetzung

Mit NLP können Online-Übersetzer Sprachen genauer übersetzen und grammatikalisch korrekte Ergebnisse präsentieren. Dies ist außerordentlich hilfreich, wenn Sie versuchen, mit jemandem in einer anderen Sprache zu kommunizieren.

Digitale Telefonanrufe

Wir alle hören die Ansage "dieser Anruf kann zu Schulungszwecken aufgezeichnet werden", aber selten fragen wir uns, was das bedeutet. Es stellt sich heraus, dass diese Aufnahmen zu Trainingszwecken verwendet werden können, wenn ein Kunde verärgert ist. Doch zumeist gehen sie in eine Datenbank für ein NLP-System, um daraus zu lernen und in Zukunft die Kommunikation zu verbessern. Automatisierte Systeme leiten Kundenanrufe an einen Servicemitarbeiter oder Online-Chatbots weiter, die auf Kundenanfragen mit hilfreichen Informationen reagieren. Dies ist eine NLP-Praxis, die viele Unternehmen, darunter auch große Telekommunikationsanbieter, nutzen. NLP ermöglicht auch computergenerierte Sprache, die der menschlichen Stimme nahe kommt.

Datenanalyse

Natürlichsprachliche Funktionen werden in Datenanalyse-Workflows integriert, da immer mehr BI-Anbieter eine natürlichsprachliche Schnittstelle zu Datenvisualisierungen anbieten.

Die Anwendung von Sprache bei der Untersuchung von Daten verbessert nicht nur die Zugänglichkeit, sondern senkt auch die Barriere für Analysen in Unternehmen - nicht nur bei Analysten und Softwareentwicklern.

Text-Analytik

Die Textanalyse wandelt unstrukturierte Textdaten in aussagekräftige Daten um, die mit verschiedenen linguistischen, statistischen und maschinellen Lerntechniken analysiert werden können.

Ein Tool, das NLP einsetzt, durchforstet typischerweise Kundeninteraktionen wie Kommentare oder Bewertungen in sozialen Medien oder sogar Erwähnungen des Markennamens, um zu erfassen, was gesagt wird. Die Analyse dieser Interaktionen kann Marken dabei helfen, festzustellen, wie gut eine Marketing-Kampagne funktioniert oder häufige Kundenprobleme zu überwachen. Aus diesen Erkenntnissen können dann Maßnahmen abgeleitet werden.

Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen für NLP in der digitalen Welt. Und diese Liste wird immer länger, je mehr Unternehmen und Branchen den Wert von NLP erkennen und für sich nutzen.