Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Machine Learning und Deep Learning Algorithmen kommen hier zum Einsatz. Natural Language Processing ermöglicht es, geschriebene und gesprochen Sprachen zu analysieren, zu verstehen und zu generieren und zu verarbeiten. Mit Hilfe dieser Spracherkennung können verschiedene Technologien mit Menschen kommunizieren. Bei der Verarbeitung werden die Texte in strukturierte Daten konvertiert und dabei nach Schlüsselwörtern gefiltert. Konkret besteht dieser Prozess aus vier Schritten:

1. Input generation

Im ersten Schritt interagiert der Nutzer von außen mit einer Conversational AI Technologie. Auf diese Weise wird ein Input bzw. eingehende Daten erzeugt. Diese können entweder text-basiert oder gesprochen sein.

2. Input analysis

Im nächsten Schritt werden die Daten mittels der Natural Language Understanding (NLU) analysiert. Bei einem gesprochenem Inhalt erfolgt die Analyse zusätzlich mit Hilfe einer Automatic Speeech Recognition (ASR).

3. Output generation 

Auf Basis der Resultate aus der Input Analyse erzeugt die Natural Language Generation (NLG) einen Output und der Nutzer erhält eine Rückmeldung auf seine Anfrage. Dieser Output kann wieder text-basiert oder gesprochen sein.

4. Training

Im letzten Schritt wird die Performanz der Technologie trainiert, um die Antworten auf die Bedürfnisse des Nutzers zu optimieren. Hierbei kommt Machine Learning und Reinforcement Learning zum Einsatz.

Beispiele an Anwendungsgebiete von NLP:

• Autokorrektur; Grammatikprüfung
• Suchoptimierung
• Speech-to-text und vice versa
• Dialogsysteme
• Beantwortung von Fragen
• Zusammenfassungen
• Machine translation, z.B. Google Übersetzer oder deepl