Natural Language Processing

Was bedeutet Natural Language Processing?

Natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, NLP) ist der Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache in Text- oder Sprachform zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Es handelt sich um eine Kombination linguistischer Methoden und maschinellen Lernens (insbesondere Deep Learning), um Computer mit schriftlichen oder gesprochenen Informationen umgehen zu lassen. NLP umfasst Aufgaben wie z. B. das Analysieren der grammatischen Struktur eines Satzes, das Erkennen von Schlüsselthemen in einem Text oder das Generieren von natürlich klingenden Antworten.

Teilgebiete und Aufgaben der NLP

NLP ist sehr umfangreich. Zu den klassischen Teilaufgaben gehören:

• Tokenisierung und Parsing: Aufteilen von Text in kleinere Einheiten (Wörter, Sätze) und Bestimmen der grammatikalischen Struktur (Wortarten, Satzbaum).

• Spracherkennung (Speech-to-Text): Umwandlung gesprochener Sprache in geschriebenen Text mittels Spracherkennungsalgorithmen.

• Entitätenerkennung (Named Entity Recognition): Finden und Kategorisieren von Namen in Texten (Personen, Orte, Organisationen etc.).

• Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis): Ermitteln, ob ein Text positiv, negativ oder neutral gefärbt ist – häufig in der Analyse von Kundenfeedback oder Social-Media-Kommentaren verwendet.

• Maschinelle Übersetzung: Automatische Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere (z. B. Google Translate).

• Fragebeantwortung: Systeme wie Chatbots oder Suchmaschinen, die auf natürliche Fragen präzise Antworten liefern.

• Textgenerierung und Zusammenfassung: Vom Modell verfasste Texte auf Basis von Eingaben, bzw. automatische Kurzfassungen langer Texte.

Methoden

Moderne NLP-Systeme nutzen neuronale Netze und vortrainierte Modelle. Früher dominierte regelbasiertes NLP mit von Linguisten erstellten Grammatiken. Heute lernen Modelle semantische und syntaktische Zusammenhänge aus großen Textkorpora. Techniken wie Word Embeddings (Wort-Einbettungen, z. B. Word2Vec, GloVe) repräsentieren Wörter als Vektoren, was maschinelles „Verstehen“ von Bedeutungsähnlichkeiten ermöglicht. Aktuell regieren Transformer-Modelle das NLP – allen voran BERT, GPT und Co., die kontextbezogene Wortbedeutungen sehr gut modellieren. Dadurch können NLP-Systeme inzwischen beeindruckende Ergebnisse erzielen, etwa kontextgetreue Übersetzungen oder das Beantworten komplexer Fragen in natürlicher Sprache.

Anwendungen

Natürliche Sprachverarbeitung durchdringt viele Alltagsanwendungen: Sprachassistenten (wie Siri/Alexa) nutzen NLP, um Befehle zu verstehen. E-Mail-Programme erkennen mit NLP-Techniken Spam. Kundenchatbots im Service verstehen Anfragen und helfen rund um die Uhr. Textanalyse-Tools filtern wichtige Informationen aus Vertragsdokumenten heraus. Und im wissenschaftlichen Bereich helfen NLP-Modelle dabei, relevante Publikationen zu finden oder große Textmengen zu analysieren (z. B. in den Digital Humanities). Mit der Weiterentwicklung von LLMs hat NLP einen weiteren Schub erhalten – ChatGPT & Co demonstrieren, wie natürlich und vielseitig Mensch-Maschine-Dialoge bereits sein können.