Verarbeitung natürlicher Sprache auf einen Blick

Natural Language Processing (NLP) ist eine maschinelle Disziplin, die darauf ausgelegt ist, Daten zu verarbeiten, die in menschlicher Sprache oder einer ähnlichen Sprache geschrieben, gesprochen und organisiert sind. Es geht auf die Computerlinguistik zurück, die zum Verständnis von Sprache Prinzipien aus der Informatik nutzt. NLP ist jedoch mehr als nur die Entwicklung eines theoretischen Rahmenwerks, es ist eine Ingenieursdisziplin, die darauf abzielt, Techniken zur Lösung spezifischer Aufgaben zu entwickeln. NLP wird häufig auf die Spracherkennung angewendet, bei der es darum geht, gesprochene Sprache in Wörter und Töne in Text umzuwandeln und umgekehrt. Bei den meisten NLP-Aufgaben geht es darum, menschliche Text- und Sprachdaten zu übersetzen, um Computern das Verständnis der empfangenen Informationen zu erleichtern. NLP kann in zwei Bereiche unterteilt werden:

1) Natural Language Understanding (NLU), das eine semantische Analyse erfordert, um die Bedeutung hinter einem bestimmten Text zu verstehen;

2) Natural Language Generation (NLG), das konzentriert sich auf maschinengenerierten Text. 1. Unternehmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache Diese Unternehmen erstellen Softwareanwendungen, Tools und Dienste, die diese Technologie nutzen, um eine Vielzahl sprachbezogener Funktionen bereitzustellen, darunter Spracherkennung, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung, Chatbots und Textanalyse. NLP-Unternehmen beschäftigen NLP-Experten, Linguisten und Softwareentwickler, um NLP-Algorithmen und -Modelle zu entwickeln und zu verbessern. Die von diesen Unternehmen bereitgestellten Dienstleistungen werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Kundenservice und im Marketing. Ihr Einsatz nimmt auch bei der Lösung realer Probleme in Bereichen wie soziale Gerechtigkeit, Klimawandel und Bildung zu.

2. Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Spracherkennung oder Speech-to-Text ist eine Technologie, die gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandelt. Diese App ist sehr wichtig, wenn es darum geht, Sprachbefehle anzunehmen oder gesprochene Fragen zu beantworten. Allerdings steht die Spracherkennung vor einigen Herausforderungen, da sie mit der Art und Weise umgehen muss, wie Menschen sprechen. Schnelles Sprechen, das Mischen von Wörtern, unterschiedliche Betonungen und Betonungen sowie die Verwendung falscher Grammatik können die Leistung der Spracherkennung beeinträchtigen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Spracherkennungstechnologie zu entwickeln, um diese Probleme zu lösen.

2. Sprachteilmarkierung: Dies wird auch Grammatikmarkierung genannt. Dabei geht es darum, den Diskurs eines bestimmten Wortes oder Textes anhand von Verwendung und Kontext zu identifizieren. Im Satz „Ich kann ein Papierflugzeug bauen“ helfen Diskurs-Tags beispielsweise dabei, das Wort „machen“ als Verb zu identifizieren, während Diskurs-Tags im Satz „Welche Automarke besitzen Sie?“ dabei helfen, es als Substantiv zu erkennen.

3. Bei der Begriffsklärung geht es darum, durch semantische Analyse die am besten geeignete Bedeutung eines Wortes in einem bestimmten Kontext zu bestimmen. Dies hilft dabei, die Wörter auszuwählen, die am meisten Sinn ergeben.

Erkennung benannter Entitäten: Erkennen Sie Wörter oder Phrasen als Entitäten, z. B. „Kentucky“ als Ort oder „Sita“ als weiblichen Namen.

Korreferenzanalyse bezieht sich auf die Identifizierung von Wörtern, die auf dieselbe Entität verweisen, z. B. auf das Finden der Person oder Sache, auf die sich ein bestimmtes Pronomen „er“ bezieht. Dazu gehört auch, die Bedeutung von Metaphern oder Redewendungen im Text zu identifizieren, beispielsweise die Interpretation von „Bär“ als Hinweis auf eine Person und nicht auf ein Tier.

6. Stimmungsanalyse: Ihr Zweck besteht darin, subjektive Qualitäten aus Texten zu extrahieren, einschließlich Haltung, Emotionen, Sarkasmus, Verwirrung, Misstrauen usw.

7. Erzeugung natürlicher Sprache: Dabei geht es um die Umwandlung strukturierter Informationen in menschliche Sprache.

NLP hat eine glänzende Zukunft und es gibt immer noch Raum für kontinuierlichen Fortschritt und Innovation. Hier sind die wichtigsten Trends und Entwicklungen, die die Zukunft prägen.

1. Erweiterte Sprachmodelle: NLP-Modelle wie GPT-3 haben großartige Fähigkeiten gezeigt, wir hoffen jedoch auf jeden Fall, in Zukunft leistungsfähigere Modelle zu sehen, die die Nuancen menschlicher Sprachunterschiede besser verstehen und Texte reibungsloser generieren können Sätze und natürliche Semantik.

2. Multimodales NLP: Diese Technologie wird ständig um weitere Modalitäten wie Bilder und Videos erweitert und ermöglicht es Maschinen, Inhalte in verschiedenen Formaten zu verstehen und zu generieren.

3. Personalisiertes Sprachmodell: Da die Menge der generierten Daten weiter zunimmt, werden NLP-Modelle in der Lage sein, Inhalte basierend auf individuellen Vorlieben und Bedürfnissen zu personalisieren.

4. Verbesserte Sprachübersetzung: Die Sprachübersetzung wird sich weiter verbessern, da genauere und kontextbewusstere Übersetzungsmodelle entwickelt werden.

NLP kann in vielerlei Hinsicht einen tiefgreifenden Einfluss auf die Welt haben. Allerdings ist NLP auch mit vielen Kontroversen konfrontiert, und das Verständnis dieser Kontroversen ist auch eine wichtige Verantwortung eines verantwortungsbewussten Praktikers. Aus den oben dargelegten Erkenntnissen geht daher klar hervor, dass NLP eine glänzende Zukunft hat und wir in den kommenden Jahren mit weiteren innovativen Anwendungen dieser Technologie rechnen können.

Originalautor: Rayan Potter