Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der KI, der eine Reihe von Alltagsanwendungen wie digitale Assistenten wie Siri oder Alexa, GPS-Systeme und Textvorhersagen auf Smartphones ermöglicht.

Frühere Versionen von NLP nutzten regelbasierte Computerlinguistik mit statistischen Methoden und maschinellem Lernen, um Social-Media-Nachrichten, Bewertungen und andere Daten zu verstehen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Neuere Ansätze nutzen neuronale Netze und Large-Language Models (LLMs), um die folgenden Aufgaben zu erfüllen:

Um NLP zu erleichtern, werden häufig eine Reihe von Unteraufgaben durchgeführt, darunter:

  • Tokenisierung: Text wird in kleinere Einzelsätze zerlegt.
  • Stemming: Wörter werden in Stammformen zerlegt. Zum Beispiel werden „reisen“, „Reisende“ und „reisend“ in das Wort „Reise“ einbezogen.
  • Lemmatisierung: Kontextuell ähnliche Wörter oder Abstufungen werden auf ihr Stammwort reduziert. Zum Beispiel werden „besser“, „am besten“ und „sehr gut“ auf „gut“ reduziert.
  • Entfernung von Stoppwörtern: Wörter wie Präpositionen und Artikel werden entfernt.
  • Part-of-Speech-Tagging: Substantive, Verben, Adjektive, Adverbien, Pronomen usw. werden markiert.

Um die Konversationskommunikation mit einem Menschen zu erleichtern, verwendet NLP zwei weitere Unterzweige, die als Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) bezeichnet werden. NLU umfasst Algorithmen, die den Text analysieren, um Wörter kontextuell zu verstehen, während NLG dabei hilft, sinnvolle Wörter zu generieren, wie es ein Mensch tun würde. Gemeinsam unterstützen sie intelligente Chatbots wie ChatGPT.

Hier sind die wichtigsten NLP-Techniken, die in Geschäfts- und B2C-Umgebungen verwendet werden.

  1. Textzusammenfassungen: NLP-Algorithmen scannen große Datenmengen und verdichten die Informationen, um eine Zusammenfassung mit Schlüsselpunkten bereitzustellen.
  2. Spracherkennung: Diese Technik analysiert Audiodaten, um sie in Text zu übersetzen oder bekannten Wörtern zuzuordnen. Sie wird für die Untertitelung von Audiodaten verwendet und hat entscheidend zur Unterstützung von Hörgeschädigten beigetragen.
  3. Maschinelle Übersetzungen: Automatische Übersetzung von Wörtern in verschiedenen Sprachen, so dass die Nutzer mit minimalem Aufwand von nicht muttersprachlichen Informationen profitieren können. Google Translate ist ein gutes Beispiel
  4. Systeme zur Beantwortung von Fragen: NLP-Algorithmen scannen Daten und suchen nach relevanten Informationen, um einem Benutzer Antworten zu geben. Diese Systeme können regelbasiert sein oder auf generativen vortrainierten Modellen wie ChatGPT basieren, die Informationen durch den Zugriff auf öffentlich verfügbare Daten im Internet ableiten.
  5. Named Entity Recognition: Named Entity Recognition (NER) ist eine NLP-Technik, die Entitäten wie Personen, Standorte, Marken, Objekte, Währungen usw. identifiziert und extrahiert.
  6. Semantische Suche: Eine Suchtechnik, die es einem Nutzer ermöglicht, Informationen zu finden, indem sie die Absicht der Suche versteht, anstatt nur Schlüsselwörter zu verwenden.
  7. Stimmungsanalyse: NLP-Algorithmen, die die Emotionen in einem Text kategorisieren können, um anzuzeigen, ob sie positiv, negativ oder neutral sind und in welchem Umfang.
  8. Aspektbasierte Stimmung: Diese fortschrittliche Technik analysiert die Stimmung anhand von Aspekten, die aus Themen in einem Text extrahiert wurden. Durch diesen detaillierten Überblick über die Marktstimmung erfahren Marken genau, wo sie sich verbessern müssen und was gut läuft.

    9. Alle oben genannten NLP-Techniken und Teilaufgaben arbeiten zusammen, um die richtigen Datenanalysen über die Kunden- und Markenstimmung aus Social-Media-Daten oder anderen zu erstellen.