Wofür kann Natural Language Processing eingesetzt werden?
Julia Rose
Marketing & Design
10. November 2022
Natural Language Processing (NLP) oder die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine leistungsstarke Technologie, die auf vielfältige Weise zur Bewältigung realer Probleme eingesetzt werden kann. In diesem Beitrag werden wir die verschiedenen Anwendungen von NLP untersuchen und erklären, wie sie funktionieren.
Chatbots
Chatbots sind eine großartige Möglichkeit, mit Nutzern zu interagieren und ihnen zu helfen, die benötigten Informationen zu erhalten. Sie können auf vielfältige Weise eingesetzt werden, z. B. bei der Suche nach Produkten oder Dienstleistungen oder bei Einkäufen für Sie. Chatbots sind eine hervorragende Möglichkeit, mit Ihren Kunden in Kontakt zu treten, da sie dem Nutzer nicht viel abverlangen, ihm aber dennoch ein positives Erlebnis bieten können.
Sentiment-Analyse
Die Stimmungsanalyse (Stimmungsanalyse) ist ein nützliches Instrument für Kundenservice, Markenmanagement und Marketing. Dabei wird ermittelt, ob ein Text positive oder negative Emotionen ausdrückt. Diese Informationen können verwendet werden, um die Qualität des Kundendienstes zu verbessern oder um besser zu verstehen, wie die Menschen über Ihre Marke und Ihre Produkte denken.
Die Stimmungsanalyse kann auf viele verschiedene Arten von Daten angewendet werden: Kundenrezensionen und -Feedback, Beiträge in sozialen Medien (Facebook, Twitter usw.), Nachrichtenartikel und vieles mehr.
Gewinnung von Informationen
Informationsextraktion ist der Prozess der Extraktion von strukturierten Daten aus unstrukturiertem Text.
Beispiele für Anwendungsfälle sind:
- Erkennung von Bestandteilen in einem Dokument, wie Firmenname, Rechnungsposition, Rechnungsdatum und Preis. Dazu werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um ein Modell zu erstellen, das diese Elemente erkennen kann.
- Extrahieren des Hauptgedankens eines Dokuments oder Nachrichtenartikels. Dies kann durch die Analyse des Textes auf Schlüsselwörter und allgemeine Strukturen wie Listen und Absätze erfolgen.
Übersetzung von Sprachen
Die Fähigkeit, Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, ist ein Merkmal von NLP. NLP kann zur Übersetzung zwischen Sprachen verwendet werden, die ähnlich, aber nicht identisch sind. Zum Beispiel: vom Englischen ins Französische oder Spanische; vom Niederländischen ins Afrikaans; vom Farsi ins Arabische; usw.
Es kann auch zwischen völlig unterschiedlichen Sprachen übersetzen, wie Englisch und Mandarin-Chinesisch (die sehr unterschiedliche grammatikalische Strukturen haben).
Bildbeschriftungen
Unter Bildunterschriften versteht man die automatische Erstellung einer Textbeschreibung eines Bildes. Sie können damit Ihre Urlaubsfotos beschreiben oder sogar die Suche nach Inhalten erleichtern. Wenn Sie z. B. ein Bild einer Katze hochladen und es mit “sehr niedlich” betiteln, kann jemand anhand Ihrer Bildunterschrift nach Bildern suchen, die ebenfalls sehr niedlich sind – oder Sie können auch NLP verwenden, um die Bildunterschriften für Sie zu generieren.
Textzusammenfassung und –generierung
Bei der Textzusammenfassung wird ein Textdokument auf eine kürzere Version reduziert. Sie wird auf viele verschiedene Arten verwendet, z. B. für Nachrichtenartikel, E-Mails und soziale Medien. Die Textzusammenfassung kann auch verwendet werden, um aus einem vorhandenen Text einen neuen Text zu erstellen, z. B. durch Umschreiben eines Artikels oder durch das Schreiben einer Zusammenfassung eines bestimmten Ereignisses.
Bei der Textzusammenfassung werden die wichtigsten Ideen in einem Dokument identifiziert und in einer anderen, für Menschen (und manchmal für Maschinen) besser geeigneten Form dargestellt. Wenn Sie z. B. auf der Website Ihres Unternehmens einen Artikel darüber veröffentlicht haben, wie Sie Ihr Unternehmen im nächsten Jahr vergrößern wollen, aber befürchten, dass ihn niemand liest, weil er zu lang und kompliziert ist, dann sollten Sie diese Informationen in eine kürzere Version umwandeln, die genauso detailliert ist, aber für die Menschen leichter zu verstehen und zu merken ist.
Speech-to-text and text-to-speech
Speech-to-text und text-to-speech sind gängige Techniken, die z. B. in Chatbots und Callcentern eingesetzt werden. Diese Technologien werden immer häufiger auch für die automatische Transkription von Anrufen oder zur Erstellung von Untertiteln in Filmen verwendet. Diese Techniken werden auch in virtuellen Assistenten wie Alexa oder Google Assistant eingesetzt.
NLP ermöglicht es uns, mit einem breiten Spektrum von Sprachen zu arbeiten, wobei immer mehr Sprachen unterstützt werden.
Beantwortung von Fragen
Mit den großen Fortschritten im NLP in den letzten Jahren sind wir nun in der Lage, das Potenzial von Large Language Models zu nutzen, um bei vielen NLP-Aufgaben den neuesten Stand der Technik zu erreichen und großartige Ergebnisse in Bereichen zu erzielen, die früher schwer zu implementieren waren. Ein solches Beispiel ist die Beantwortung von Fragen. Kurz gesagt, es ermöglicht uns, eine Wissensbasis zu erstellen und diese zu durchsuchen, um die in natürlicher Sprache geschriebenen Fragen zu beantworten.
Wir müssen nicht die Antworten auf alle möglichen Fragen vorhersehen und vorbereiten, sondern lassen die KI-Modelle die am besten geeignete Antwort in dem Text finden, der zum Beispiel eine Unternehmenswebsite sein kann.
Natural Language Processing wird in vielerlei Hinsicht eingesetzt
NLP ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das in vielen Branchen eingesetzt werden kann. Es ist kein Wunder, dass es so viele Anwendungsmöglichkeiten für NLP gibt!
NLP wird eingesetzt, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, bestehende Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, Daten von Social-Media-Plattformen wie Twitter und Reddit zu analysieren – die Liste ist lang!
Einige Beispiele sind:
Ein virtueller Assistent wie Siri oder Alexa nutzt NLP, um Ihre Fragen und Wünsche zu verstehen. Diese Assistenten können so programmiert werden, dass sie auf das, was sie von Ihnen hören, entsprechend reagieren (z. B. “Wo ist das nächste Café?”).
Sie nutzen NLP auch, um Ihnen bei einer Frage zu einem bestimmten Thema (z. B. “Ist heute Freitag?”) mitzuteilen, ob heute Dienstag ist, anstatt Ihnen “Ja” zu sagen, obwohl sie Donnerstag mit Freitag (dem Tag danach) verwechseln. Auf diese Weise erhalten die Nutzer genauere Ergebnisse, als wenn sie nur raten würden.
Tools wie Google Translate oder DeepL helfen Menschen bei der Kommunikation, wenn sie die Sprache des anderen nicht fließend oder überhaupt nicht sprechen; dies macht die Kommunikation über Grenzen hinweg einfacher als je zuvor!
Natural Language Processing (NLP): Fazit
Es ist klar, dass NLP in der Welt der Technologie und der Wirtschaft viele Einsatzmöglichkeiten hat. Unternehmen nutzen es, um ihren Kundenservice zu verbessern, effizientere Arbeitsabläufe zu schaffen und neue Produkte zu entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Kunden entsprechen.
Verbraucher können NLP nutzen, um effektiver mit KI-Assistenten wie Alexa oder Siri zu kommunizieren und bessere Empfehlungen auf der Grundlage ihres Suchverlaufs und ihrer Interessen zu erhalten – und das alles, ohne etwas eintippen zu müssen!
So nutzt theBlue.ai NLP für KI-Projekte
Wenn Sie mehr über reale Implementierungen von NLP in Unternehmen lesen möchten, empfehlen wir Ihnen einen Besuch unserer Kundenberichte. Hier sind ein paar von ihnen:
Als KI-Experten bieten wir umfassendes Know-how in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Mit unserem bewährten und erstklassigen Team setzen wir uns für den Erfolg Ihrer Projekte ein. Haben Sie weitere Fragen zu Natural Language Processing oder anderen Themen? Dann kontaktieren Sie uns bitte.
