Menschliche Sprache unterscheidet sich grundlegend von Maschinensprache. NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz , die die Bedeutung unserer Sprache analysiert und mithilfe komplexer Algorithmen in Computerprogramme integriert. Sie bildet eine echte Schnittstelle zwischen Informatik und Linguistik.

I/Ursprung von NLP 🔍

Die ersten NLP-Experimente wurden in der Zeit nach dem Zweiten Weltkriegdurchgeführt. Damals handelte es sich um einen symbolischen Ansatz, was bedeutet, dass die künstliche Intelligenz auf Daten und sehr strengen Regeln basierte, die ihr auferlegt wurden, um eine oder mehrere Aufgaben in einem spezifischen Fachbereich zu erfüllen (ein Prozess, der als „regelbasiert“ bezeichnet wird). Das Ziel war nicht eine menschenähnliche Intelligenz, die sich anpassen konnte, sondern die Schaffung von Expertensystemen.

Die ersten Anwendungen basierten hauptsächlich auf Übersetzungen.

In den 80er Jahren begann NLP dann richtig aufzublühen und sich dank Machine-Learning- Algorithmen weiter zu verbessern. Die Maschinen wurden autonomer und konnten auf Basis der gelernten Daten automatisch Regeln erstellen. Man spricht hier von einem neuen Ansatz, dem sogenannten „statistischen“ Ansatz.

Schließlich markierte der wichtige Schritt, der NLP in den 2000er Jahre ist eines der „Deep Learning“ mit der Implementierung von künstlichen neuronalen Netzen. Der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning liegt in der automatischen Merkmalsextraktion.

*Das künstliche neuronale Netz ist ein Berechnungsmodell, dessen Aufbau sehr schematisch von der Funktionsweise biologischer Neuronen inspiriert ist. Durch die Modellierung biologischer Schaltkreise ermöglichen sie es, bestimmte funktionelle Hypothesen aus der Neurophysiologie zu testen oder die Konsequenzen dieser Hypothesen mit der Realität zu vergleichen“ Definition von techno-science.net.

Dank der kontinuierlichen Verbesserung von Machine-Learning-Algorithmen erlebt NLP heute einen Boom.

II/Die verschiedenen Methoden in
NLP👇🏼

In der NLP gibt es verschiedene Methoden. Die wichtigsten sind jedoch:

Syntaktische Analyse

Die syntaktische Analyse besteht darin, die grammatikalischen Regeln eines Satzes zu identifizieren, um dessen Bedeutung zu entschlüsseln. Sie basiert auf dem verwendeten Vokabular und den syntaktischen Regeln, um die Beziehungen zwischen den Wörtern zu verstehen.

Semantische Analyse

Die semantische Analyse konzentriert sich auf die Bedeutung des Textes und die vermittelten Botschaften. Sie basiert auf komplexen Algorithmen, um Wörter, Gefühle und Satzstrukturen zu analysieren oder Daten miteinander zu vergleichen.

Lexikalische Analyse ist ein Teilbereich der semantischen Analyse. Sie ermöglicht es, Textelemente (Wörter oder Wortgruppen) zu extrahieren, um sie in Beziehung zueinander zu setzen, ihre Bedeutung zu erfassen und sie ihrer grammatikalischen Kategorie zuzuordnen.

Propositionale Analyse, auch propositionale Semantik genannt, zielt darauf ab, die Bedeutung eines ganzen Satzes zu erschließen. Diese Analyse basiert auf der Bedeutung der einzelnen Wörter und deren Verhältnis zu ihrem Kontext.

Pragmatische Analyse

Sie vervollständigt die semantische Analyse durch die Einbeziehung des Kontextes. Dabei werden die Äußerungssituation und der Hintergrund des Gesprächspartners berücksichtigt. Es ist daher erforderlich, Schlussfolgerungen zu ziehen oder das Gesagte zu interpretieren, was für künstliche Intelligenz nicht immer einfach ist.

III/Aktuelle Fortschritte im Bereich NLP 🚀

Sentiment-Analyse

Die auch als „Opinion Mining“ bezeichnete Sentiment-Analyse extrahiert subjektive Informationen aus einem Text oder einem Austausch, um die Meinung des Gesprächspartners zu verstehen. Die vorgebrachten Argumente oder Antworten werden anschließend als positiv, negativ oder neutral bewertet.

Dieses Tool ist noch recht neu, wächst jedoch rasant und erfreut sich bei Unternehmen in den Bereichen Social Media, Marketing und Werbung großer Beliebtheit.

Die Sentiment-Analyse liefert wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen und Strategien zur Erreichung Ihrer Geschäftsziele. Diese Informationen können sich auf Kritik an Ihrer Marke, den Wettbewerb, Bestandskunden oder Kundenfeedback aus neuen internationalen Märkten beziehen.

Automatische Transkription

Automatische Transkription ist ebenfalls ein junges und stark wachsendes Feld. Dabei wird eine Audiodatei in Text umgewandelt.

Die manuelle Transkription ist sehr zeitaufwendig und erfordert viel Geduld. Aus diesem Grund sind viele Anbieter in diesen Markt eingetreten, der mittlerweile von einem starken Wettbewerb geprägt ist.

Müssen Sie täglich viele Interviews transkribieren? Zögern Sie nicht, Nootaauszuprobieren! Es ist eine intuitive, zugängliche und effiziente Software! Innerhalb von 15 Minuten ist Ihr Audio vollständig transkribiert. Sie müssen den Text nur noch kurz durchsehen und bei Bedarf anpassen – was für eine Zeitersparnis!

Automatische Zusammenfassungen und Berichte

Dank der Fortschritte im Bereich NLP sind heute über die reine Transkription hinaus auch automatische Berichte und Zusammenfassungen möglich. Künstliche Intelligenz erkennt die verschiedenen Sprecher, extrahiert Aktionen und Schlüsselwörter und erstellt so einen maßgeschneiderten Bericht oder eine Zusammenfassung nach Ihren Anforderungen. Sie müssen lediglich angeben, was Sie benötigen – ob einen detaillierten Bericht oder eine Zusammenfassung für den roten Faden – und die KI erledigt den Rest.

Chatbots

Heutzutage sind Chatbots auf einem Viertel aller Unternehmenswebsites zu finden. Auch wenn sie noch nicht perfekt sind, können sie Standardaufgaben übernehmen, wie etwa Kundenanfragen beantworten oder Informationen zu Produkten und Dienstleistungen bereitstellen. Sie kommen über verschiedene Kanäle zum Einsatz, darunter das Internet, soziale Netzwerke oder Messaging-Plattformen.

Semantische Suche

Die semantische Suche ist heute allgegenwärtig. Sie betrifft Suchmaschinen, digitale Assistenzsysteme sowie vernetzte und intelligente Lautsprecher. Dieser Bereich befindet sich in ständiger Entwicklung und wird kontinuierlich verbessert.

Die semantische Suche zielt darauf ab, das Kundenerlebnis durch individuelle Antworten zu verbessern, die präzise auf die gestellte Anfrage eingehen. Dabei werden der Kontext berücksichtigt und die vom Nutzer verwendeten Begriffe mit der Datenbank abgeglichen. So können verschiedene, zur Anfrage passende Antworten vorgeschlagen werden.

Dokumentenklassifizierung

Hierbei extrahiert die künstliche Intelligenz wichtige Informationen, um dem jeweiligen Dokument eine Kategorie zuzuweisen. Dies kann beispielsweise auf Basis des „Artikelthemas“ erfolgen.

Fazit 💡

Diese Fortschritte spiegeln wider, was KI umfasst und wozu sie in der Lage ist. Dies ist jedoch erst der Anfang, und es ist zu erwarten, dass sich diese Systeme in den kommenden Jahren noch deutlich verbessern werden.

Um einen Eindruck von zukünftigen Anwendungen zu erhalten, gehören aktuelle Projekte unter anderem zu folgenden Bereichen:

• Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI)

Mensch-Maschine-Schnittstellen existieren bereits, befinden sich aber in einem starken Wandel. Es handelt sich um ein Bedienfeld (Bildschirm), das es dem Benutzer ermöglicht, mit einem Computerprogramm zu kommunizieren. In einem Auto kann der Fahrer beispielsweise die Klimaanlage, die Beleuchtung oder das Radio steuern. Diese Bedienelemente beziehen sich dann auf das HMI des Fahrzeugs.

Das HMI ist ein wesentlicher Bestandteil der Kundenerfahrung. Diese Schnittstellen ermöglichen den Zugang zu intuitiven, modernen und effizienten Plattformen. Die offene Plattformarchitektur zukünftiger HMI-Lösungen wird mehr Funktionalität und Anwendungskonnektivität bieten, um eine größere Freiheit bei der Nutzung zu gewährleisten.

Zu den Zukunftsprojekten des HMI gehört auch Brain-to-Text. Wie der Name schon sagt, sollen dabei Gehirnströme genutzt werden, um menschliche Gedanken in Text umzuwandeln.

Bis es jedoch so weit ist, liegt noch viel Arbeit vor uns!

• No-Code-Plattformen

No-Code ermöglicht es Entwicklern digitaler Inhalte, einfacher zu arbeiten. Programmieren ist nicht mehr erforderlich, wodurch die Bedienung intuitiver wird.

Das bedeutet, dass Entwickler keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse benötigen, ihrer Kreativität freien Lauf lassen können und von einer besseren Zugänglichkeit der Plattformen profitieren. Die Idee dahinter ist, die Projekterstellung zu verbessern und zu beschleunigen, da das Programmieren oft sehr zeitaufwendig ist und umfangreiches Fachwissen erfordert.