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Natural Language Processing

Natural Language Processing: Kurzerklärung

 
Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man die Verarbeitung menschlicher Sprache durch eine Maschine. Im heutigen Alltag reden Menschen immer öfter mit Maschinen – zum Beispiel mit dem Computer, dem Smartphone oder Chatbots auf Websites. Die Optimierung von NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz.

Ausführliche Erklärung

 
Natural Language Processing macht gesprochene Sprache für Maschinen verständlich. NLP erfasst den Sinn von gesprochener Sprache und generiert daraufhin eine Reaktion. Diese Reaktion ist häufig selbst eine Sprachausgabe. NLP ist also die Schnittstelle zwischen Mensch und Computer. Maschinen lernen den Menschen immer besser zu verstehen – vor allem dank Artificial Intelligence.
 
Künstliche Intelligenz basiert auf einer Vielzahl von Daten und nutzt diese, um selbstständig Strukturen und Zusammenhänge zu erkennen. Um Sprache zu analysieren, bedarf es vor allem einer großen Menge von Audiodaten. Maschinelles Lernen folgt dabei dem Prinzip Versuch und Irrtum (Trial and Error). Die Systeme verbessern sich somit nicht nur durch ihre richtigen, sondern auch durch ihre falschen Analysen, Vorhersagen und Reaktionen. Jeder, der Sprachassistenten nutzt, trägt gleichzeitig dazu bei, dass sich diese Systeme ständig verbessern.
 
NLP begegnet uns heute in vielen Situationen. Beispiele:

  • Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant
  • Automatisierter Kundensupport bei Hotlines
  • Chatbots auf Websites („Hallo, mein Name ist Julia. Kann ich Ihnen helfen?“)

 
Hinweis: Die Abkürzung NLP wird nicht nur für Natural Language Processing, sondern auch für Neurolinguistisches Programmieren verwendet. Außer der Abkürzung haben beide Gebiete jedoch nichts gemeinsam.

Wie funktioniert Natural Language Processing?

 
NLP erfasst gesprochene Sprache und erkennt ihren Sinn. Mindestens fünf Bereiche der Sprachwissenschaft spielen für die maschinelle Verarbeitung von Sprache eine Rolle:

  • Morphologie (Zusammensetzung der Wörter)
  • Syntax (Bedeutung und Struktur von Sätzen)
  • Pragmatik (kontextabhängige Bedeutung von Sprache)
  • Semantik (Bedeutung von Wörtern und Sätzen)
  • Phonetik (Eigenschaften der verschiedenen Sprachlaute)

 
 
Praktiziertes NLP funktioniert vereinfacht nach einem fünfstufigen Prinzip:
 

  1. Das Programm speichert gesprochene Sprache als Audiodatei.
  2. Diese Audiodatei wird in Text umgewandelt.
  3. Auf der Grundlage des Textes und einer Vielzahl von Daten erfassen Algorithmen den Sinn der Wörter in ihrem Zusammenhang.
  4. Auf Basis dieser Analyse generiert das Programm eine Reaktion, die wiederum in Text und dann in gesprochene Sprache umgewandelt wird. Die Reaktion kann jedoch auch – je nach Anwendung – nichtsprachlich sein.
  5. Die Maschine (Computer, Smartphone oder Web-Anwendung) gibt diese Reaktion aus.

 
 
Die Schwierigkeiten liegen vor allem in diesen Punkten:
 

  • Umwandlung von Sprache in Text. Hier wird vor allem mit Machine Learning gearbeitet. Künstliche Intelligenz setzt hierbei eine Vielzahl von Trainingsdaten ein, mit denen das Programm nach und nach immer feinere Differenzierungen erreicht und zum Beispiel auch Dialekte erkennt.
  • Um den Sinn einer Aussage zu verstehen, spielen auch außertextliche Elemente eine Rolle. Das ist zum Beispiel die Situation, in der die Eingabe erfolgt. Je mehr Daten darüber verfügbar sind, umso passgenauer kann eine Reaktion generiert werden.

 
Die größte Herausforderung für NLP ist die Komplexität der natürlichen Sprache. Es ist klar, dass auch Artificial Intelligence und Machine Learning hier an Grenzen stoßen. Humor, Ironie, Sarkasmus, rhetorische Fragen oder Paradoxien sind für Algorithmen nur sehr schwer zu erkennen.
 


Sprache

Anwendungsbereiche von Natural Language Processing

 
NLP als Schnittstelle zwischen der Maschine und dem Anwender macht den Umgang mit technischen Geräten immer leichter. Auch im Marketing-Bereich spielt NLP eine große Rolle. So wirkt das Anbieten eines Chatbots für die individuelle Hilfeleistung auf einer Website sehr verkaufsfördernd. Viele User setzen diesen Service als selbstverständlich voraus. Die Kommunikation mit einer Maschine empfinden viele Menschen als angenehm, weil gegenüber echten Menschen eine größere Hemmschwelle besteht.
 
Im Kundensupport lässt sich NLP ebenfalls gewinnbringend einsetzen. Mit zunehmender Standardisierung von Anfragen und Antworten ergeben sich hierfür immer mehr Einsatzbereiche – ohne auf einen zusätzlichen menschlichen Support zu verzichten. Menschliche Arbeitskraft kann dank NLP viel gezielter eingesetzt werden.
 
Bei Beginn des Kontakts arbeitet ein NLP-System, um das Anliegen des Kunden – und mithilfe der Sentimentanalyse auch dessen Stimmung – zu erkennen. Das System kann dann Entscheidungen treffen, zum Beispiel:
 

  • Handelt es sich um eine typische Standardfrage, kommuniziert der Kunde weiterhin mit dem Computer. Dies bewirkt eine schnelle und effiziente Lösung des Problems. Das liegt sowohl im Interesse des Kunden als auch des Unternehmens.
  • Ist die Frage kompliziert oder bemerkt das System eine schlechte Stimmung beim Kunden, wird das Gespräch möglichst schnell an einen menschlichen Bearbeiter weitergeleitet, um eine individuelle und persönliche Lösung des Problems zu finden.

 

Warum ist Natural Language Processing so wichtig?

 
NLP ist vor allem deshalb so wichtig, weil sich die Anwender von mobilen Geräten und virtuellen Assistenten bereits an die Spracherkennung gewöhnt haben und diese Fähigkeit auch in anderen Situationen als selbstverständlich voraussetzen. Mündlich ausgesprochene Befehle nehmen weniger Zeit in Anspruch als eine Eingabe über die Tastatur. Geräte mit leistungsfähigen NLP-Systemen haben deshalb einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. Dies gilt auch für Websites, die dem User einen Chatbot anbieten.
 
Auf der anderen Seite stellt NLP auch die Betreiber von Websites vor neue Herausforderungen – zum Beispiel im Content-Marketing. Das Stichwort lautet hier „Content for Voice Search“ – also speziell auf die Sprachsuche ausgerichteter Content. Außerdem spielen Long-Tail-Keywords eine immer größere Rolle bei der Suchmaschinenoptimierung von Content, denn die Eingabe von komplexeren Suchbegriffen ist mit Sprachsteuerung viel leichter als mit der Tastatur.

Fazit

 
Dass Menschen mit Maschinen sprechen, ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern schon längst Realität. Dank Natural Language Processing wird es immer einfacher, auf Fragen eine schnelle Antwort zu bekommen oder Apps auf Smartphones zu bedienen. Immer größere Rechenleistungen und die Vielzahl von weltweit verfügbaren Daten (Big Data) sorgen dafür, dass die Ergebnisse von NLP immer besser werden.
 

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