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

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. 

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.

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

1. Textverständnis: Zunächst muss der Computer den eingegebenen Text verstehen, seien 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.

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.

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

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.

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.

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.

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.