Natural Language Processing
Was ist Natural Language Processing?
Natural Language Processing ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), mit dem Computing-Systeme menschliche Sprache verstehen, interpretieren und steuern können. Dabei verarbeitet Computerlinguistik in Kombination mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen die menschliche Sprache. Sie wird dann in Text- oder Sprachdaten weiter verarbeitet, um die Absichten und Stimmungen der Nutzer zu verstehen.
Computerprogramme erleichtern die Übersetzung von Texten aus einer Sprache in eine andere, beantworten Befehle und fassen große Datenmengen in Echtzeit zusammen. So nutzen Unternehmen beispielsweise Text- und Sprachformate für die Kommunikation über E-Mails, Social Media, Audio/Video etc.
Bedeutung von NLP
- Informationen verarbeiten, auswerten und archivieren
- Einsatz von Chatbots für den Kundenservice
- Klassifizierung und Extraktion von Text
Die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt die nachstehend aufgeführten Techniken, um menschliche Sprachen zu analysieren.
- Stimmungsanalyse: Analysiert Text, um Stimmungen zu erkennen und die Meinung der Kunden zu verstehen.
- Zusammenfassungen: Fasst große Textstücke zusammen, indem die wichtigsten Punkte und Informationen erhalten bleiben.
- Stichworterkennung: Identifiziert und extrahiert die wichtigsten Schlüsselwörter für SEO, Datenvisualisierung und Analysen.
- Tokenisierung: Unterteilt Wörter und Zeichen in kleinere Einheiten, die Token genannt werden, für die Vorverarbeitung, Segmentierung und Sprachverarbeitung.
Wie funktioniert Natural Language Processing?
Beim Natural Language Processing (NLP) werden Computeralgorithmen verwendet, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu analysieren, so dass Computer sie verstehen und darauf reagieren können, indem sie sinnvolle Texte, Nachrichten und Gespräche erstellen.
Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache setzen verschiedene Tools und Techniken ein, um menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Alle diese Techniken extrahieren spezifische Informationen aus dem angegebenen Text. Dazu gehören Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging, syntaktisches Parsing, Named Entity Recognition, semantische Analyse und Spracherzeugung.
Die Tokenisierung ist der erste Schritt im NLP, bei dem der Text in einzelne Wörter oder Phrasen, sogenannte Token, unterteilt wird. Durch diese Unterteilung erhalten die Algorithmen ein grundlegendes Verständnis für die Struktur und den Kontext des Textes, was die Verarbeitung und Analyse erleichtert. Die Wort-Tokens werden durch Leerzeichen und die Satz-Tokens durch Stopps voneinander getrennt. High-Level-Tokenisierung wird für Kollokationen (Wörter, die zusammengehören) verwendet, beispielsweise Fast Food.
Durch Part-of-Speech-Tagging werden jedem Token entsprechende Etiketten zugewiesen, die seine grammatikalische Kategorie angeben (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv, Pronomen, Präposition, Konjunktion). Dies hilft, die grammatikalische Struktur eines Satzes für die Analyse zu verstehen. Beim syntaktischen Parsing wird die Satzstruktur analysiert, um die Beziehung zwischen Wörtern und Phrasen zu verstehen. So werden Subjekt, Prädikat und Objekt im Satz identifiziert und der Algorithmus kann die Bedeutung von Sätzen verstehen.
Weiterhin identifiziert und kategorisiert die Named Entity Recognition (NER) benannte Entitäten wie Namen, Orte oder Organisationen. Es extrahiert wichtige Informationen aus dem Text und erleichtert die Informationsextraktion und Stimmungsanalyse. In dem Satz „George lehrt Englisch“ wird beispielsweise eine Person (George) mit dem Subjekt (Englisch) durch die semantische Kategorie „lehrt“ verbunden.
Die semantische Analyse geht über die Syntax hinaus, um die Bedeutung des Textes zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren. Sie analysiert den Text und interpretiert den beabsichtigten Zweck. Bei der Spracherzeugung schließlich werden menschenähnliche Antworten oder kohärenter Text unter Verwendung der in den vorangegangenen Schritten gewonnenen Daten erstellt.
Wofür kann NLP eingesetzt werden?
Natural Language Processing kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, beispielsweise:
Gesundheitswesen: NLP kann medizinische Informationen aus klinischen Notizen, Forschungsunterlagen und Patientenakten extrahieren und analysieren, um die Effizienz und Genauigkeit von Dokumenten zu verbessern. Es analysiert die Symptome und die Krankengeschichte des Patienten, um die Diagnose und die Behandlungsempfehlungen zu unterstützen. Es automatisiert Aufgaben wie die medizinische Kodierung und Abrechnung, verbessert die klinische Entscheidungsfindung durch die Analyse von Patientensymptomen und Behandlungsunterlagen und hilft sogar dabei, wertvolle Einblicke aus umfangreichen medizinischen Daten für die klinische Forschung zu gewinnen.
Finanzwesen: NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse von Finanznachrichten, der Zusammenfassung von Analystenberichten und der Extraktion von Informationen aus Finanzdokumenten wie Jahresberichten und behördlichen Einreichungen. Die Analyse von Textdaten mit verdächtigen Mustern hilft, Sicherheitsverletzungen und betrügerische Aktivitäten zu verhindern.
NLP kann auch das Risikomanagement unterstützen, indem es Informationen aus rechtlichen Verträgen und finanziellen Vereinbarungen extrahiert und analysiert. NLP-gestützte Chatbots helfen bei der Bereitstellung personalisierter Finanzservices und bei der Automatisierung von Kundensupport im Banken- und Finanzsektor.
Online- und Einzelhandel: NLP analysiert das Kundenfeedback und die Kundenrezensionen, um die Stimmungen bezüglich eines Produkts zu verstehen und Wege zur Verbesserung des Produkts oder Services zu finden. Außerdem können Sie je nach Vorlieben und Surfverhalten des Kunden personalisierte Produktempfehlungen senden. Mit Hilfe von NLP können Unternehmen Prozesse von Wettbewerbern und Markttrends überwachen.
Kundenservice: NLP kann das Kundenerlebnis verbessern und die Betriebsabläufe rationalisieren. Chatbots und virtuelle Assistenten, die durch NLP unterstützt werden, können Kundenanfragen verstehen, relevante Antworten geben und einfache Transaktionen abwickeln. NLP kann auch Kundenfeedback, Beiträge in Social Media oder Interaktionen mit dem Kundensupport analysieren, um Einblick in die Stimmung der Kunden zu gewinnen und die Servicequalität zu verbessern.
Marketing und Werbung: NLP kann dazu beitragen, die Erstellung von Inhalten für Marketingkampagnen, E-Mail-Marketing und Produktbeschreibungen zu automatisieren. Außerdem hilft es, die Markenpräsenz in den sozialen Medien zu verfolgen, um das Image zu steuern und einen soliden Kundenstamm aufzubauen.
Bildung: Bildungseinrichtungen können NLP nutzen, um Aufgaben und Aufsätze zu bewerten und den Lernenden schnelles Feedback zu geben. Außerdem kann es dabei helfen, Grammatik, Aussprache und Wortschatz zu verstehen.
Personalwesen: Unternehmen können NLP einsetzen, um Lebensläufe und Bewerbungen zu scannen und die idealen Kandidaten auszuwählen, indem sie die richtigen Fähigkeiten und Qualifikationen ermitteln. Sie können die Umfragen zum Mitarbeiterfeedback auswerten, um die Stimmung und das Engagement der Mitarbeiter zu verstehen.
Regierung und Behörden: NLP analysiert Regierungsdokumente und Gesetzestexte auf Informationen, um die Auswirkungen der Politik zu bewerten und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Wie können wir NLP einsetzen?
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