Natural Language Processing – Alles, was Sie über NLP wissen müssen

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17. August 2023
Isabella Beyer
Digitalisierung, Künstliche Intelligenz
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Natural Language Processing hat – obwohl es auch mit NLP abgekürzt wird – nichts mit der gleichnamigen Kommunikationstechnik zu tun, sondern mit Künstlicher Intelligenz. Schon bald könnten sogar Ihre Arztbriefe mithilfe von Natural Language Processing generiert werden.

Wir erklären in diesem Artikel, was NLP eigentlich ist, wie die Technologie genau funktioniert, was es mit der Demokratisierung von Natural Language Processing auf sich hat und wo NLP bereits angewendet wird – Sie werden überrascht sein! Außerdem wagen wir einen Blick in die Zukunft mit NLP und klären, welche Chancen und Herausforderungen noch auf uns zukommen werden. 

Defintion: Was bedeutet Natural Language Processing?

Natural Language Processing wird mit NLP abgekürzt und beschreibt die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es ist eine Technik, die sich aus Sprachwissenschaft, Mathematik und Computertechnologie zusammensetzt und es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren – egal ob gesprochen oder geschrieben.

Vorerst scheint dies allerdings nichts Besonderes zu sein, da zum Beispiel digitale Texterkennung bereits seit Jahrzehnten existiert. Doch durch die neuen Möglichkeiten von Machine Learning konnten in NLP in den letzten Jahren enorme Fortschritte verzeichnet werden, auf die wir in diesem Artikel weiter eingehen.

Technologie: Wie funktioniert NLP?

Die NLP-Technologie kann in fünf einfachen Schritten erklärt werden:

  1. Textverständnis: Zunächst muss der Computer den eingegebenen Text verstehen, sein es geschriebene oder gesprochene Worte. Anschließend identifiziert der Computer, welche Wörter wichtig sind, um den Text zu verstehen.
  2. Tokenisierung: Die Sätze werden anschließend in Wörter oder Teile von Wörtern zerlegt, die Token genannt werden. Diese bilden die Bausteine von Natural Language Processing.
  3. Bedeutung: Die NLP-Algorithmen versuchen zu verstehen, in welchem Kontext einzelne Sätze und Wörter verwendet werden. Sie unterscheiden so zum Beispiel beim Wort „Bank“ zwischen einer Parkbank und dem Finanzinstitut.
  4. Grammatikalische Analyse: NLP analysiert die Art und Weise, wie Wörter angeordnet sind, um die grammatikalische Struktur richtig zu erfassen. Das hilft dem Algorithmus zum Beispiel dabei, zu verstehen, wer etwas tut. So erkennt NLP beispielsweise, dass „Die Katze frisst den Fisch.“ etwas völlig anderes bedeutet als „Der Fisch frisst die Katze.“
  5. Semantische Analyse: Hier geht es um die Bedeutung von Sätzen im größeren Kontext. NLP versucht, die Absicht hinter den Worten zu verstehen und zu erkennen, worum es in einem Textabschnitt geht.

Um die Technologie hinter Natural Language Processing zu veranschaulichen, nehmen wir ein Beispiel zur Hand:

Wir möchten den Satz „Ich bin Martin.“ auf Englisch übersetzen. Hierfür geben wir den Satz in einen mathematischen Trichter, den sogenannten Encoder ein. Dieser verwandelt den Satz in Zahlenkombinationen. Um „Ich bin Martin.“ nun auf Englisch zu übersetzen, benötigen wir einen Decoder, also einen Trichter, der die Zahlen in Englisch dekodiert und uns die richtige Übersetzung zur Verfügung stellt: „I am Martin.“

Dieser Prozess basiert auf Machine Learning. Mit unglaublich vielen Beispielen und neuronalen Netzen kann so ein Verständnis für Sprache aufgebaut werden. Dieses beschränkt sich dann nicht nur auf eindeutige Sprache, sondern mit NLP können auch Kontexte in natürlicher Sprache erkannt und bei der Kommunikation berücksichtigt werden. Je mehr Daten dem Natural Language Processing-Algorithmus zur Verfügung stehen, desto treffsicherer sind die Antworten.

Demokratisierung: Wo steht NLP gerade?

Die Demokratisierung von NLP bedeutet, dass mehr Menschen die Möglichkeit haben, NLP-Technologie zu nutzen und davon zu profitieren. Natural Language Processing-Spezialisten haben heutzutage einen erheblichen Vorteil: Sie können mittlerweile mit offenen Daten arbeiten.

So hat beispielsweise das Unternehmen Hugging Face NLP-Modelle von zahlreichen Konzernen wie Facebook, Google oder Microsoft gesammelt und stellt sie kostenfrei öffentlich zur Verfügung. Außerdem bietet das Unternehmen eine Vielzahl an Veranstaltungen und Workshops an, um das Engagement in der NLP-Community zu stärken. Forscher und Entwickler können hier ihr Wissen teilen und so voneinander profitieren, um Natural Language Processing noch besser zu machen. 

Ziel der Demokratisierung von NLP ist es, mehr Menschen den Zugang zu dieser Technologie zu ermöglichen und dieses Privileg nicht nur den großen Playern wie Amazon oder Google vorzubehalten.

Anwendung: Wo wird Natural Language Processing eingesetzt?

Die Möglichkeiten für den Einsatz von Natural Language Processing sind vielfältig. Einige Beispiele sind:

Spracherkennung: NLP ermöglicht die Umwandlung von gesprochener Sprache in Text. Dies wird zum Beispiel bei Voice Search in Sprachassistenten wie Siri, Google Assistant und Amazon Alexa genutzt.

Übersetzungen: Ein klassisches und weit verbreitetes Beispiel von Natural Language Processing ist das Übersetzen von Sprache. Hierbei bezieht sich NLP allerdings nicht nur auf zum Beispiel das Übersetzen von Deutsch zu Englisch mithilfe DeepL oder Google Translate, sondern auch auf die Übersetzungen von natürlicher Sprache in Programmiersprache.

Textanalyse: Unternehmen nutzen NLP, um große Mengen von Textdaten zu analysieren. NLP kann zum Beispiel erkennen, ob es sich in einem Bewertungsportal um eine positive oder eine eher negative Bewertung handelt und diese so klassifizieren.

Zusammenfassungen: Selbstverständlich können NLP-Algorithmen auch Texte prägnant zusammenfassen und in menschlicher Sprache wiedergeben.

Übrigens: Sie ahnen es schon! Auch ChatGPT basiert auf den Prinzipien von Natural Language Processing. ChatGPT nutzt NLP, um natürliche Konversationen zwischen Menschen und Computern zu ermöglichen und qualifizierte Antworten zu liefern. Die KI von OpenAI ist somit ein gutes Beispiel für die praktische Anwendung von Natural Language Processing.

Vor- und Nachteile: Welche Chancen und Herausforderungen bestehen durch NLP?

Die Zukunft mit NLP wird spannend. Die Technologie bietet zahlreiche Chancen, das Leben von Menschen einfacher und effizienter zu gestalten – doch es gibt auch einige Herausforderungen zu meistern.

Chancen durch Natural Language Processing:

Neue Entwicklungen: Mit Artificial General Intelligence könnten Lösungen für komplexe Probleme oder neue Technologien entwickelt werden.

Sinnvolle Automatisierung: Das KI-System könnte in der Lage sein, zahlreiche Aufgaben auszuführen und sich dabei nicht nur auf einfache Routinetätigkeiten zu beschränken, sondern vor allem vielschichtige Aufgaben auszuführen.

Höhere Effizienz: Somit könnten Produktivität und Effizienz in zahlreichen Bereichen gesteigert und neue Möglichkeiten für Problemlösungen geschaffen werden.

Geringere Kosten: Die durch AGI hervorgerufene Automatisierung und Effizienz könnten zu enormen Kosteneinsparungen führen.

Bessere Lebensqualität: Die Allgemeine Künstliche Intelligenz könnte dafür genutzt werden, ältere Menschen und Menschen mit besonderen Bedürfnissen im Alltag zu unterstützen und ihnen somit eine bessere Lebensqualität zu bieten.

Neue Arbeitsplätze: Durch die Chancen, die AGI bietet, könnten neue Branchen entstehen, die auch neue Arbeitsplätze mit sich bringen.

Herausforderungen durch Natural Language Processing

Datenschutzbedenken: Eine der größten Herausforderungen in Bezug auf NLP ist wohl der Datenschutz. Die Verwendung der Technologie erfordert oft den Zugriff auf persönliche Daten. Hier müssen Datenschutz- und Privatsphäre-Einstellungen besonders sorgfältig geprüft werden.

Wegfall von Arbeitsplätzen: Wie bei jeder KI-Technologie besteht auch bei NLP die Gefahr, dass Arbeitsplätze durch effiziente Maschinen und Automatisierung ersetzt werden. Dies könnte viele Menschen in soziale und wirtschaftliche Krisensituationen bringen.

Missbrauch von Daten: NLP kann unter Umständen für die Verbreitung von Falschinformationen genutzt werden. Dies kann dazu führen, dass Menschen Fake News glauben. Außerdem können bei der Verwendung von Natural Language Processing-Modellen unbeabsichtigt Vorurteile und diskriminierende Aussagen weiterverbreitet werden, wenn diese in den Trainingsdaten vorhanden sind.

Verlust von Kontrolle: Werden NLP-Modelle immer komplexer, wird es schwieriger nachzuvollziehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommen.

Abschließend ist zu sagen, dass ob die Auswirkungen von Natural Language Processing auf die Menschheit positiv oder negativ ausfallen, sie eng mit der Art und Weise verbunden sind, wie die Technologie genutzt und vor allem trainiert wird. Es muss sichergestellt werden, dass NLP-Modelle verantwortungsbewusst angewendet werden, um deren volles Potenzial zu entfalten.

Ausblick: Wie wird die Zukunft mit Natural Language Processing aussehen?

Eines ist sicher: NLP wird eine immer wichtigere Rolle in unserem Alltag spielen – sowohl privat als auch beruflich. Die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, wird zu neuen Kommunikationsmöglichkeiten und Innovationen führen. Doch könnte NLP einen so großen Einfluss auf unser Leben haben, wie Artificial General Intelligence?

Es wird jedoch auch wichtig sein, die Herausforderungen und ethischen Bedenken zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Natural Language Processing verantwortungsbewusst eingesetzt wird.

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Autorin Isabella Beyer von Management Circle
Über die Autorin

Isabella Beyer

Isabella Beyer ist Content Marketing Managerin bei Management Circle. Mit ihrer Leidenschaft für kreatives Schreiben ist sie für die Erstellung von hochwertigem Content in Text- und Videoform zuständig und hat bereits zahlreiche Marketingkampagnen erfolgreich umgesetzt.

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