“In den letzten Jahren hat NLP mehrere Durchbrüche erlebt, um Computern zu helfen, die menschliche Sprache zu verstehen”, so Leand Romaf, ein Software-Ingenieur und KI-Experte.

Natural Language Processing, eine der fortschrittlichsten Technologien, die Computern helfen, die menschliche Sprache zu verstehen. Allerdings ist der Prozess, Maschinen beizubringen, unsere Art der Kommunikation zu verstehen, ziemlich technisch und herausfordernd.

Diejenigen, die auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz tätig sind, sind jedoch bestrebt, den Prozess weniger schwerfällig und effizienter zu gestalten, um gängige Anwendungen im Zusammenhang mit Sprachsuche und Übersetzungen zu verbessern.
Ziel dieses Artikels ist es, den Natürlichen Lernprozess, seine Anwendungen und Möglichkeiten, ihn zu verbessern, vorzustellen.

Was ist Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, die Natürliche Sprachverarbeitung, konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen. Dazu entwickeln Software-Ingenieure eine gemeinsame Sprache, die als natürliche Sprache bezeichnet wird, um die Kommunikation zwischen Maschinen und Homo sapiens zu verbessern.

Durch NLP können Maschinen, genauer gesagt Computer, die menschliche Sprache lesen, interpretieren, verstehen und begreifen, so wie wir es tun, um wertvollere Ergebnisse zu erzielen. Die Verarbeitung basiert in der Regel auf dem Intelligenzniveau der Maschine, die menschliche Botschaften in sinnvolle Kommunikation dekodiert.

Ein Standard-NLP erfordert die folgenden Schritte, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine voranzubringen. Es folgt ein 7-stufiger Prozess:

  1. Sie sprechen mit der Maschine
  2. Es nimmt den Ton auf
  3. Konvertiert Audio in Text
  4. Entziffert die Textdaten
  5. Antwortet auf die Daten
  6. Wandelt die Ergebnisse in Audio um
  7. Spielt die Audiodaten ab, um auf menschliche Interaktion zu reagieren

Warum brauchen wir die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Sie ist eines der leistungsstärksten Werkzeuge zur Bedienung verschiedener, jedoch sehr gebräuchlicher maschineller Anwendungen, wie z.B. Online-Übersetzer und andere sprachbasierte Antworten. Typischerweise gehören dazu:

  • Sprachübersetzungs-Tools, einschließlich Google Translate
  • MS-Word-, Grammatik- und andere Sprachwerkzeuge zur Überprüfung der Grammatikgenauigkeit
  • Automatisch generierte Sprachnachrichten-Tools, die hauptsächlich in Callcentern und Kundenbetreuungsabteilungen verwendet werden
  • Mobile oder web-basierte Assistenten-Tools wie Siri, OK Google und Alexa.

Was macht NLP so schwierig?

Aufgrund der komplexen Natur der menschlichen Kommunikation gilt NLP als eine der trotzigsten Technologien der Informatik. Es ist für Maschinen nicht einfach, den Kontext diktierter Informationen zu verstehen.
Es könnte ein recht abstraktes Milieu sein, das die Bedeutung und das Verständnis des Befehls verändert. Das häufigste Beispiel sind sarkastische Bemerkungen, die zur Weitergabe von Informationen verwendet werden.

Abgesehen davon stiften auch Pluralformen mit einem “s” manchmal Verwirrung; daher muss die Maschine sowohl die Wörter als auch die kontextuelle Bedeutung entziffern, um die gesamte Nachricht zu verstehen.

Aufgrund unserer hohen Intelligenz können Menschen eine Sprache leicht beherrschen, da wir zuerst versuchen, die Situation zu verstehen, in der der Satz verwendet wird. Natürliche Sprachen basieren jedoch auf mehrdeutigen und unpräzisen Merkmalen, was es für Maschinen schwierig macht, NLP zu verwenden.

Algorithmus —Das Rückgrat der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache basiert auf Algorithmen zur Übersetzung mehrdeutiger Daten in umfassende Informationen für die Maschinen zum Aufbau des Verständnisses. Diese Algorithmen verwenden verschiedene Regeln der natürlichen Sprache, um die Aufgabe zu erfüllen.

Wenn die Informationen dem Computer zur Verfügung gestellt werden, verwendet dieser einen anderen Satz von Algorithmen, um die kontextuelle Bedeutung des Befehls zu verstehen und dann die für die Abfrage erforderlichen relevanten Daten zu sammeln.
Manchmal liefert der Computer jedoch obskure Ergebnisse, die darauf beruhen, dass er die kontextuelle Bedeutung des Befehls nicht verstanden hat. So werden beispielsweise Beiträge auf Facebook aufgrund schlechter Algorithmen in der Regel nicht korrekt übersetzt.

Sie werden oft humorvolle (übersetzte) Beiträge in verschiedenen Facebook-Gruppen lesen, nur weil die natürliche Sprache von Facebook nicht in der Lage ist, die zugehörige Bedeutung jedes Wortes oder Satzes zu verbinden.
Einer der am häufigsten in der Öffentlichkeit zitierten Vorfälle war im Jahr 195os, als eine russische biblische Botschaft ins Englische übersetzt wurde.
Die russische Botschaft “Der Geist ist willig, aber das Fleisch ist schwach” wurde übersetzt in “der Wodka ist gut, aber das Fleisch ist verdorben”. Man findet immer noch so lustige Übersetzungen, da Maschinen nicht in der Lage sind, menschliche Interaktion vollständig zu beherrschen.

Wie funktioniert NLP?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet zwei Haupttechniken: syntaktische Analyse und semantische Analyse, um alle Aufgaben zu erfüllen. Lassen Sie uns jede Technik im Detail besprechen, um die Leistung von NLP zu verstehen:

  • Syntax/Syntaktische Analyse

Es befasst sich mit der Platzierung von Wörtern, um grammatikalische Genauigkeit zu gewährleisten. Dieser analytische Algorithmus ordnet die Wörter ohne Satzfehler zu einem zusammenhängenden Satz an.

Die Technik bewertet die Ausrichtung der natürlichen Sprache an den grammatikalischen Regeln für ein fehlerfreies Verständnis. Die Algorithmen extrahieren eine Gruppe von Wörtern und implizieren grammatikalische Regeln zur Ableitung ihrer Bedeutung.
Es gibt nur wenige gebräuchliche Syntaxtechniken:

  • Lemmatisierung: Es handelt sich um einen linguistischen Prozess, der modulierte Wörter gruppiert, die mit einem einzigen Begriff analysiert werden können, der unter einem Lemma (Wörterbuchform) charakterisiert wird.
  • Morphologische Segmentierung: Sie bricht eine Gruppe von Wörtern in sinnvolle Phrasen oder Morpheme auf.
  • Wortsegmentierung: Sie befasst sich mit der Aufteilung strukturierter Sätze in Wortbestandteile.
  • Part-of-Speech-Tagging: Der Prozess identifiziert die Wortteile in jedem Satz, um grammatikalische Regeln anzuwenden.
  • Parsing: befasst sich mit der Durchführung grammatikalischer Analysen für jeden Satz.
  • Sentence Breaking: Der Prozess trennt einen Satz vom anderen und setzt so einer Menge von Wörtern Grenzen.
  • Stemming: er arbeitet daran, das flektierte Wort mit seiner Stammform zu assoziieren, wie z.B. “Beratung”, “Berater”, “Consultant” und “Consultant” werden mit dem Stammwort “consult” assoziiert.
  • Semantische Analyse: Sie bezieht sich auf den Prozess der Fokussierung auf die kontextuelle Bedeutung von Wörtern. Da dies der schwierigste Teil der Natürlichen Lernverarbeitung ist, befindet sich die Technik noch in ihrer Entwicklungsphase.

Der Prozess verwendet Algorithmen, um die Bedeutung zu extrahieren und Wörter und Sätze entsprechend den Strukturen zu entschlüsseln. Die üblichen Methoden, die bei der semantischen Analyse verwendet werden, sind

  • Named Entity Recognition (NER): Der Prozess befasst sich mit der Identifizierung und Kategorisierung von Wörtern in bestimmte Gruppen, wie z.B. Namen von Personen oder Orten.
  • Disambiguierung des Wortsinns: Der Prozess befasst sich mit der Hinzufügung einer kontextuellen Bedeutung zum Wort auf der Grundlage des Satzrahmens.
  • Generierung natürlicher Sprache: Der Prozess verwendet eine Datenbank, um die logische Bedeutung von Worttexten zu entschlüsseln und die gesammelten Informationen in menschliche Sprache umzuwandeln.

Schlussfolgerung:

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist der Kern der Mensch-Maschine-Kommunikation und verwendet verschiedene Techniken zur Verbesserung der Aufgaben.
Sie befindet sich noch in ihrem Entwicklungsstadium und erfordert daher große Durchbrüche, um Maschinen intelligenter zu machen und Perfektionismus in der menschlichen Interaktion zu erreichen. Haben Sie sich jemals auf eine der NLP-Techniken verlassen, um die Funktionalität Ihrer Anwendungen zu verbessern?