In unserer privaten wie geschäftlichen Welt dreht sich inzwischen alles um Automatisierung, von E-Mail-Filtern über Sprachassistenten, Textvorhersagen, Suchergebnissen bis hin zu Daten- und Textanalysen. Mit dem Aufkommen von Google als führender Suchmaschine, der zunehmenden Digitalisierung unserer Welt und unserer steigenden Beschäftigung hat sich auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) fast unbemerkt in unser Leben geschlichen.
Ohne NLP, den Hauptzweig der Künstlichen Intelligenz (KI), wäre eine innovative Automatisierung von Geschäftsprozessen nicht möglich. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Unternehmen, unstrukturierte Daten zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Unternehmen nutzen Natürliche Sprachverarbeitung als Teil der Digitalen Transformation, um Routineaufgaben zu automatisieren, Zeit und Kosten zu reduzieren und letztlich effizienter zu werden.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer die menschliche Sprache intelligent analysieren und verstehen und daraus Bedeutungen sowie die Absichten und Gefühle des Sprechers oder der Sprecherin ableiten, sodass sich wiederholende Aufgaben automatisch ausgeführt werden können. Im Wesentlichen geht es bei der natürlichen Sprachverarbeitung darum, die Komplexität unserer natürlichen, gesprochenen Sprache zu verstehen, zu interpretieren und nachzubilden.
Vorteile von NLP
Geschäftsdaten enthalten eine Fülle von wertvollen Erkenntnissen. In den meisten Fällen handelt es sich um unstrukturierte Daten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat das Potenzial, die Datenanalyse zu verbessern und schneller wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. NLP-Lösungen sind in der Lage, Geschäftsprozesse zu beschleunigen, indem sie die Prüfung von Verträgen automatisieren. Natural Language Processing steigert die Effizienz von Dokumentationsprozessen und die Genauigkeit der Dokumentation.
Insgesamt punktet Natural Language Processing mit effizienteren Arbeitsabläufen, geringeren Kosten, höherer Kundenzufriedenheit und verbesserten Analysen. NLP-Lösungen arbeiten rund um die Uhr und wenden immer die gleichen Kriterien auf die Daten an, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse immer genau und konsistent sind. NLP-basierte Chatbots können helfen, die Kosten für manuelle und sich wiederholende Aufgaben drastisch zu senken. Da sie die Absicht und den Kontext einer Benutzeranfrage verstehen und mehrere Kunden gleichzeitig bedienen können, verkürzen sich die Wartezeiten für die Kunden und die Servicequalität steigt.
Natural Language Processing: Wie sie funktioniert
Natural Language Processing zerlegt menschliche Sprache - basierend auf sogenannten Text- oder Tondatensätzen - in Fragmente, sodass die grammatikalische Struktur von Sätzen und die Bedeutung von Wörtern analysiert und im Kontext verstanden werden können. So können Computer gesprochene oder geschriebene Texte genauso lesen und verstehen wie Menschen. Bei der natürlichen Sprachverarbeitung kommen zwei verschiedene Algorithmen zum Einsatz.
Der regelbasierte Ansatz, der früheste Ansatz zur Entwicklung von NLP-Algorithmen, nutzt grammatikalische Regeln, die von Linguistikexperten erstellt wurden. Der Ansatz des maschinellen Lernens (ML) basiert auf statistischen Methoden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, selbstständig zu lernen und Aufgaben automatisch auszuführen, nachdem sie mit Datensätzen (Textdaten, Tondaten) gefüttert wurden. Es sind keine manuellen Regeln erforderlich. Übrigens kann maschinelles Lernen mit Signaldaten, physikalischen Daten, biologischen Daten, Anomaliedaten und mehr gefüttert werden, abgesehen von der Verarbeitung natürlicher Sprache mit ihrem Schwerpunkt auf Text- und Tondatensätzen.
Die Kombination von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen (DL) mit künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht es der natürlichen Sprachverarbeitung, automatisch Elemente aus Text- und Tondatensätzen zu extrahieren, zu klassifizieren und zu kennzeichnen und jeder möglichen Bedeutung dieser Elemente eine statistische Wahrscheinlichkeit zuzuordnen.
NLP-Systeme, die auf Lerntechniken wie dem Convolutional Neural Network (CNN) und dem Recurrent Neural Network (RNN) beruhen, lernen im Laufe der Zeit und können immer genauere Bedeutungen aus riesigen Mengen von unstrukturierten und unbeschrifteten Text- und Tondatensätzen extrahieren. Für eine ganzheitliche Analyse der Textbedeutung ist es wichtig, im Vorfeld große Datenmengen zu sammeln und bereits bekannte Muster für die Bedeutungsanalyse zu nutzen. Neben künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning spielen auch Big-Data-Techniken eine wichtige Rolle.
Techniken
Die wichtigsten Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind die syntaktische Analyse und die semantische Analyse. Sie sind der Schlüssel zum Verständnis der grammatikalischen Struktur eines Textes und zum Erkennen der Beziehung zwischen Wörtern im Textkontext.
Syntax-Analyse
Die Syntax-Analyse bestimmt die Bedeutung von Wörtern, indem sie sich die Grammatik eines Satzes ansieht. Dabei wird der Text anhand der grammatikalischen Konventionen der Sprache strukturiert. Algorithmen analysieren Sätze, indem sie sie in Gruppen von Wörtern und Phrasen unterteilen und daraus die Bedeutung ableiten.
Zu den verwendeten Syntaxtechniken gehören
- Lemmatisierung, die die morphologische Analyse von Wörtern berücksichtigt, indem sie den Algorithmus detaillierte Wörterbücher durchsuchen lässt, um das Wort mit seinem Lemma zu verknüpfen. Ein Lemma ist die Grundform aller Flexionsformen eines Wortes.
- reduziert die verschiedenen flektierten Formen eines Wortes auf seineGrundform, die auch als "Lemma" bezeichnet wird, um die Analyse zu erleichtern.
- morphologische Segmentierung, bei der Wörter in einzelne Einheiten, sogenannte Morpheme, unterteilt werden.
- Wortsegmentierung, bei der ein Fließtext in verschiedene Einheiten unterteilt wird.
- die Wortartkennzeichnung, die die Wortart für jedes Wort identifiziert.
- Parsing, bei dem ein Satz in seine Bestandteile zerlegt wird, um seine Bedeutung herauszufinden. Indem sie die Beziehungen zwischen bestimmten Wörtern untersuchen, können die Algorithmen ihre Struktur genau bestimmen.
- der Satzumbruch, der die Satzgrenzen in einem umfangreichen Textabschnitt festlegt.
- Stemming,bei dem das Ende oder der Anfang des Wortes unter Berücksichtigung einer Liste gängiger Präfixe und Suffixe, die in einem flektierten Wort vorkommen können, abgeschnitten wird.
Semantische Analyse
Die semantische Analyse verwendet Algorithmen, um die Bedeutung und Interpretation von Wörtern und die Struktur von Sätzen zu verstehen. Zu diesem Zweck werden verschiedene Techniken angewandt. Die Named Entity Recognition (NER) wird eingesetzt, um die Teile eines Textes zu bestimmen, die identifiziert und in vorgegebene Gruppen eingeordnet werden können (z. B. Namen von Personen oder Orten). Bei der Wortsinn-Erkennung geht es darum, einem Wort auf der Grundlage des Kontexts eine Bedeutung zu geben. Bei der Generierung natürlicher Sprache werden Datenbanken verwendet, um die semantische Absicht abzuleiten und in menschliche Sprache zu übertragen.
Natural Language Processing: Anwendung
NLP steckt hinter vielen Tools und Softwareprogrammen, die wir heute jeden Tag benutzen. Ohne Natural Language Processing gäbe es keine sprachgesteuerten GPS-Systeme, keine digitalen Assistenten, keine Sprache-zu-Text-Diktiersoftware und keine Chatbots für den Kundenservice.
Besser als ein Mensch mit Big Data
Die Spracherkennung (Speech-to-Text) befasst sich mit der Umwandlung von gesprochener Sprache in Textdaten. Bei der natürlichen Sprachverarbeitung werden Sprachmuster, Bedeutung, Beziehungen und Klassifizierung von Wörtern analysiert und die Aussagen zu einem vollständigen Satz zusammengesetzt. DL-Algorithmen sind sogar in der Lage, Akzente oder Sprachbeeinträchtigungen genauer zu erkennen.
Was die Spracherkennung mit Hilfe des Ansatzes Sprache-zu-Text besonders schwierig macht, ist die Art und Weise, wie Menschen Wörter betonen. Wir verwenden Homonyme, Synonyme, Ironie und Sarkasmus, informelle Ausdrücke, Redewendungen, kultur- und bereichsspezifischen Jargon, lexikalische, syntaktische und semantische Mehrdeutigkeiten. All diese Variationen der natürlichen Sprache verursachen manchmal sogar Verständnisprobleme für den Menschen. Mit Hilfe von Big Data in Kombination mit künstlicher Intelligenz könnten jedoch selbst diese in Zukunft auf der Verständnisebene in den Hintergrund treten.
Anwendungen, die NLP möglich macht
Suchmaschinen nutzen Natural Language Processing, um relevante Suchergebnisse auf der Grundlage von ähnlichem Suchverhalten oder der Absicht des Nutzers zu liefern. Die Rechtschreibprüfung ermöglicht es allen im Unternehmen, grammatikalisch korrekte und fehlerfreie Inhalte zu erstellen. Die besten Technologien zur Spam-Erkennung arbeiten mit NLP, um E-Mails auf Indikatoren wie die übermäßige Verwendung von Begriffen und Phrasen zu prüfen, die oft auf Spam oder Phishing hinweisen.
Emotionen im Text erkennen
Die Sentiment-Analyse ist eine kontextbezogene Text-Mining-Technik, die subjektive Informationen im Quellmaterial identifiziert und extrahiert. Das hat NLP zu einem unverzichtbaren Werkzeug gemacht, um Social-Media-Beiträge auf Einstellungen und Emotionen als Reaktion auf Produkte und die Unternehmensmarke zu analysieren, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Kunden ihre Marke wahrnehmen, und um die gewonnenen Einsichten für Produktdesign und Werbekampagnen zu nutzen.
Google nutzt Natural Language Processing schon seit langem
Ein bekanntes Beispiel für den Einsatz von NLP-Technologie ist auch Google Translate. Dabei geht es nicht nur um das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter in einer anderen, sondern auch um eine effektive Übersetzung, die die Bedeutung und den Tonfall der Eingabe erfasst und sie mit derselben Bedeutung und dem gewünschten Effekt wiedergibt. Virtuelle Assistenten und Chatbots von Siri über Alexa bis hin zu Google Assistant arbeiten auf der Grundlage von Natural Language Processing, um Muster in Sprachbefehlen zu erkennen und natürliche Sprache für Antworten und Kommentare zu erzeugen. Natural Language Processing kann große Mengen an digitalem Text verarbeiten und Zusammenfassungen für Indizes, Forschungsdatenbanken oder vielbeschäftigte Leser/innen erstellen.
Von der Textklassifizierung zur Absichtserkennung
Die durch Natural Language Processing unterstützte Automatisierung des Kundendienstes deckt eine Reihe von Prozessen ab, von der Weiterleitung von Tickets an den am besten geeigneten Agenten bis hin zum Einsatz von Chatbots zur Beantwortung häufiger Rückfragen. Zu diesem Zweck nutzt Natural Language Processing die Textklassifizierung und die Themenklassifizierung, die einem Text auf der Grundlage seines Inhalts vordefinierte Tags zuweist, um die Häufigkeit bestimmter Themen und Begriffe in verschiedenen Interessengruppen zu ermitteln. Die Absichtserkennung hat den Zweck, das Ziel oder die Absicht hinter einem Text zu erkennen. Die Textextraktion bietet die Möglichkeit, Texte automatisch zusammenzufassen oder wichtige Informationen zu finden.
Wie passt NLP in die Prozessautomatisierung?
Robotic Process Automation (RPA) und andere Business Process Automation (BPA) -Technologien sind mittlerweile fester Bestandteil der Digitalisierungsagenda von Unternehmen. Das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Informationsquellen ist beispielsweise eine alltägliche Aufgabe in unzähligen Geschäftsszenarien, an der RPA, iPaaS und Co. aber heute noch scheitern. Wenn diese Technologien auch in den kommenden Jahren ihren Platz in der Automatisierungswelt erfolgreich verteidigen wollen, wird es vor allem auf die Integration kognitiver Komponenten mit höherer Intelligenz ankommen.
NLP-Lösungen haben sich als ausgereifte Technologie erwiesen, um typische Probleme bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten auf bequeme, schnelle und kostengünstige Weise zu lösen. Mit Natural Language Processing und Künstlicher Intelligenz werden RPA und Co. intelligent process automation, auch Intelligent Process Automation (IPA) genannt, und unterstützen so Unternehmen dabei, Prozesse nachhaltig automatisieren zu können.
Automatisierung von Textinhalten
Verträge sind ein Beispiel für unstrukturierte Inhalte. Ein RPA-Bot könnte den Inhalt eines Vertrags, der als Anhang im Posteingang des Unternehmens eingeht, automatisch extrahieren und dann an ein NLP tool weiterleiten. Hier werden die komplexen Daten wie die Vertragsparteien, die Bedingungen bestimmter Klauseln und die von einem Rechtsstreit Betroffenen extrahiert. Nachdem das NLP tool alle relevanten Informationen über Parteien, Datum, Laufzeit, Abtretung, Kontrollwechsel, Audit, geltendes Recht, höhere Gewalt, Entschädigung, Haftungsbeschränkung usw. erkannt hat, übernimmt der RPA-Bot die Informationen und fügt sie automatisch in das ERP ein.
Die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache in Kombination mit künstlicher Intelligenz erweitert die Möglichkeiten der Automatisierung auf Textinhalte, die eine Interpretation erfordern. Im Zusammenhang mit RPA scheinen die interessantesten Anwendungen das Scannen von Daten, die Bewertung der Datenqualität und die Verbesserung der Datenqualität zu sein.
Schlussfolgerung
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist einer der vielversprechendsten Bereiche der Künstlichen Intelligenz, der die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen in den kommenden Jahren interagieren, nachhaltig verändern wird. Schon heute nutzen Unternehmen Natural Language Processing, um alltägliche Prozesse zu automatisieren und neue Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Jeden Tag nutzen wir eine Vielzahl von Anwendungen, hinter denen NLP steckt, wie z. B. Chatbots oder die Google-Suchmaschine. Und wenn man bedenkt, dass die Menge an unstrukturierten Daten weiter zunehmen wird, kann man sich leicht vorstellen, wie wichtig Natural Language Processing für unser privates wie auch für unser wirtschaftliches Leben ist. Immer ausgefeiltere Algorithmen werden immer genauere Ergebnisse liefern und immer mehr Aspekte unseres Lebens beeinflussen.
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