NLP 101: Was bedeutet NLP?

Inhaltsverzeichnis

🤖 Einführung in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI)

• Was ist künstliche Intelligenz?
• Die Entwicklung von KI: Eine Übersicht
• Die Rolle der Sprachverarbeitung in der KI
• Anwendungen von KI im Alltag

🧠 Die Bedeutung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)

• Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
• Die Komplexität der Sprache
• Aufgaben der NLP
  • Text- und Sprachverarbeitung
  • Morphologische Analyse
  • Syntaktische Analyse
  • Semantische Analyse

👾 Herausforderungen und Lösungen in der NLP

• Maschinelles Lernen und NLP
• Die Rolle von Deep Learning
• Regelbasiertes maschinelles Lernen
• Anwendungen von NLP-Algorithmen

💼 Lymba: Eine Vertiefung in die NLP-Technologien

• Lymbas Ansatz zur NLP
• Die Funktionsweise von K-Extractor
• Einsatzmöglichkeiten von K-Extractor

🎯 Fazit und Kontakt

• Zusammenfassung
• Kontaktieren Sie uns

Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

In der heutigen Welt ist künstliche Intelligenz (KI) nahezu überall integriert. Dennoch befinden wir uns noch in den frühen Entwicklungsstadien, insbesondere im Bereich der NLP. Die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, ist eine der primären Eigenschaften von robuster KI. NLP, die Schnittstelle von Informatik und Linguistik, beschäftigt sich genau damit: Wege zu schaffen, damit Computer natürliche Sprachdaten verstehen können. Die Fähigkeit, Software zu erstellen, die Sprache zuverlässig verstehen kann, hat immenses Potenzial. Tatsächlich interagieren Sie wahrscheinlich bereits mit einigen Anwendungen im wirklichen Leben, die NLP nutzen. Persönliche Assistenten wie Apples Siri oder Amazons Alexa, Online-Übersetzungsdienste, Text-to-Speech-Funktionen für schnelleres Tippen und sogar allgemeine Websuchen beruhen stark auf der natürlichen Sprachverarbeitung. Dies sind nur einige Beispiele dafür, was wir mit NLP erreichen können.

Die Komplexität der Sprache und die Aufgaben der NLP

Die Sprache kann unglaublich komplex, mehrdeutig und voller Ausnahmen und seltsamer Regeln sein, die manchmal sogar Menschen verwirren können. Natürliche Sprachverarbeitung umfasst daher eine Vielzahl miteinander verflochtener Aufgaben, um die genaue Bedeutung eines gegebenen Sprachdatums zu entwirren. Einige der bemerkenswertesten dieser Aufgaben fallen in folgende Kategorien: Text- und Sprachverarbeitung, morphologische Analyse, syntaktische Analyse und semantische Analyse. Die Text- und Sprachverarbeitung ist die selbsterklärendste dieser Kategorien. Zu den häufigsten Aufgaben unter diesem Dach gehören die optimale Zeichenerkennung (OCR) zur Extrahierung von Text aus Quellen, die nicht direkt als Text codiert sind, wie z. B. PDFs oder Bilder. Die morphologische Analyse beschäftigt sich direkt mit der internen Struktur von Wörtern in einem Text. Dies umfasst Aufgaben wie die Lemmatisierung, die die normalisierte Form eines Wortes aufdeckt. Dies kann nützlich sein, wenn man etwas so Einfaches wie Wortzählungen berechnet. Basierend auf dem Endziel eines Ingenieurs kann es von Vorteil sein, Wörter mit dem gleichen Lemma zusammenzuzählen, wie z. B. das Hinzufügen von Präsens "ist", Vergangenheit "war" und Perfekt "gewesen" zur Zählung ihres gemeinsamen Lemmas "sein" über Daten hinweg. Neben der Lemmatisierung ist die Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging) ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der morphologischen Analyse. Es ist für Menschen genauso wichtig wie für Computer, zu verstehen, ob ein Wort in einem bestimmten Kontext ein Verb oder ein Substantiv ist. Die syntaktische Analyse konzentriert sich darauf, die korrekte grammatikalische Struktur eines Satzes zu bestimmen. Wichtige NLP-Aufgaben, die sich mit der Syntax einer Sprache befassen, sind die Abgrenzung von Satzgrenzen und die Abhängigkeitsanalyse, die die niedrigstufigen grammatischen Beziehungen zwischen Wörtern und Partikeln in einem Text bestimmt. Eine hohe Ambiguität kann bei der syntaktischen Analyse gefunden werden. Nehmen Sie zum Beispiel den folgenden Satz: "Lewis hörte aufmerksam seinem Kollegen aus Kanada zu." In diesem Satz ist "Ist Lewis' Kollege aus Kanada?" oder "Hört Lewis aus Kanada zu, vielleicht am Telefon oder per Videoanruf?" Beides sind gültige Antworten, und nur die grammatikalische Struktur des Satzes kann helfen, Fälle wie diesen zu klären. Die semantische Analyse befasst sich schließlich mit den expliziten (und impliziten) Bedeutungen von Wörtern und Phrasen. Dies umfasst die lexikalische Semantik und die Wortbedeutungsdifferenzierung, die beide direkt damit beschäftigt sind, die Bedeutung einzelner Wörter zu bestimmen. Darüber hinaus erkennt die benannte Entitätsanerkennung (NER) Eigennamen und andere bemerkenswerte Segmente eines Textes und weist ihnen ein entsprechendes Label zu. Die Erkennung benannter Entitäten ist äußerst leistungsstark, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Entitäten zu identifizieren, wie z. B. "Unternehmen A hat Unternehmen B erworben."

Maschinelles Lernen und NLP

Heutzutage machen NLP-Ingenieure weitgehend Gebrauch von maschinellem Lernen, um ein hohes Maß an linguistischem Verständnis zu erreichen. Es gibt zwei Hauptklassen von maschinellen Lernalgorithmen, die in der NLP signifikante Ergebnisse gezeigt haben: Deep Learning und regelbasiertes maschinel