Natural Language Processing oder die Kunst, mit Robotern zu sprechen
Im Juli 2020 veröffentlichte der Linguist Frédéric Landragin ein neues Buch mit dem Titel „Comment parle un robot“ (Wie ein Roboter spricht), Ausdruck einer gewissen Faszination der breiten Öffentlichkeit für die Sprache der Maschinen. Ob sie nun im Kino R2D2 oder Terminator heißen oder vielmehr Alexa, Siri oder OkGoogle, sprechende Roboter sind ein fester Bestandteil unseres Alltags. Sie sind sogar Gegenstand eines eigenen Forschungsgebiets der Linguistik, der automatischen Sprachverarbeitung (Automatic Language Processing, ALP). Diese Wissenschaft erforscht die Algorithmen, die es ermöglichen, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und wiederzugeben.
Was ist eigentlich natürliche Sprachverarbeitung?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verarbeitung von geschriebener Sprache befasst.
NLP konzentriert sich hauptsächlich auf:
- die Phonetik: die Art und Weise, wie Wörter beim Sprechen ausgesprochen werden
- die Prosodie: die Intonation von Sätzen
- das Lexikon: den Wortschatz der Sprache
- die Semantik und die Pragmatik: die Bedeutung und Interpretation von Sätzen
- die Syntax und die Grammatik
Wann taucht der Begriff NLP auf?
Die ersten Formen von Sprachverarbeitung entstehen nach dem Zweiten Weltkrieg, als die Amerikaner Mitte der 1950er Jahre die Kommunikation der Sowjets einer eingehenden Analyse unterziehen. Dies war das erste Mal, dass ein Land Tests zur Industrialisierung der Sprachverarbeitung durchführte.
Die Methode basierte damals auf einer Analyse von Daten und Regeln und der Einführung eines Algorithmus zur Simulation deduktiver Schlussfolgerungen, der als Inferenzmaschine bezeichnet wurde.
Die Ergebnisse waren für die damalige Zeit recht zufriedenstellend, da die Methode es ermöglichte, verschlüsselte Nachrichten genau zu transkribieren. Sie konnte damals jedoch keine Kontextualisierung leisten noch mit der Mehrdeutigkeit eines Gesprächs umgehen, was die Feinheit der Analyse einschränkte. Damals war man also noch weit entfernt von der Zeit des Machine Learning und Deep Learning, die dem NLP später unter die Arme greifen sollten.
Woraus speist sich Natural Language Processing?
Es gibt viele Möglichkeiten, die für das Lernen nötige Sprache zu erfassen:
- aus einem digitalisierten Text
- aus einem Manuskript
- durch Spracherkennung
- durch Extraktion aus Webseiten
Wie man sieht, ist jede Form von geschriebener Sprache für NLP interessant. Die Methoden zur Sprachverarbeitung stützen sich auf die Syntax, mit der die Organisation der Elemente im Satz (Subjekt + Verb + Objekt) festgestellt werden kann, und auf die semantische Analyse, die bei einer Verbindung von Begriffen die häufigste Bedeutung identifiziert. Um die Chance zu erhöhen, zu einem effizienten Verständnis der verschiedenen Texte zu gelangen, ist ein Zugang zu einer beträchtlichen Menge an Dokumenten nötig, die mit leistungsstarken Rechenmitteln (den berühmten Algorithmen) verknüpft werden. Diese Verbindung aus Informationen und Informationsverarbeitung ermöglicht ein effektives Training der Künstlichen Intelligenz. Aus diesem Grund sind die von Suchmaschinen wie Google gelieferten Daten von großem Interesse.
NLP: Anwendung der automatischen Sprachverarbeitung
Unterstützung von Unternehmen bei der Interaktion mit ihren Kunden
Chatbots, Callbots und andere Messagingbots sind überall auf dem Vormarsch! Der Einsatz von Bots zur ersten Zuordnung eingehender Anfragen wird immer stärker nachgefragt. Diese virtuellen Gesprächsagenten sind so programmiert, dass sie auf die verschiedenen Anfragen der Nutzer reagieren, die ihre Anliegen über ihr Smartphone, ihren Computer oder auch direkt am Telefon vorbringen und dann mit dem Bot sowohl schriftlich als auch mündlich auf natürliche Weise kommunizieren. NLP gibt den Bots das nötige Verständnis für diese Aufgabe. So können sie auf Kundenanfragen sachbezogen reagieren.
Diese Art der Nutzung kommt besonders im Bank- und Versicherungswesen zum Zuge. Diese Unternehmen erhalten täglich sehr viele Anrufe und nutzen NLP, um Anfragen im First-Level-Support zu automatisieren.
Der Gewinn für das Unternehmen?
- keine Kunden mehr, die ohne Antwort in der Warteschleife hängen bleiben – sehr wichtig, wenn man bedenkt, wie teuer es kommt, einen unzufriedenen Kunden wieder für sich zu gewinnen
- bessere Bearbeitung des eingehenden Anrufstroms und damit Kunden, die sich schneller Gehör verschaffen können
- Senkung der Kosten pro Anruf
- optimale Nutzung der Humanressourcen – die Berater können sich auf Aufgaben und Antworten mit höherem Mehrwert konzentrieren und haben mehr Freude an ihrer Arbeit.
Unterstützung von Unternehmen der Finanzbranche
Noch eine weitere Branche nutzt eifrig die Fähigkeiten von Natural Language Processing: die Finanzwelt. NLP ist in der Tat ein mächtiges Instrument der wirtschaftlichen Intelligenz. NLP ist aufgrund der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und zu organisieren, ein besonders wirksames Instrument für die Vorhersage der Marktentwicklung. So wurden etwa Algorithmen entwickelt, um die geldpolitische Ausrichtung der europäischen Zentralbanken vorherzusagen. Dazu haben die Algorithmen die Reden der Leiter dieser Banken analysiert.
Übersetzung
Die Systeme zur Übersetzung von Texten werden immer leistungsstärker, finden Sie nicht? Und auch dafür ist die NLP verantwortlich, da sie die Übersetzung automatisiert, indem sie auf von Menschen eingespeiste Inhalte zurückgreift. Dabei analysiert die Software Texte, die in zwei Sprachen vorliegen, um zu verstehen, wie Elemente von einer Sprache in die andere übersetzt werden. Das lexikalische Feld, die Syntax, die Semantik, der Kontext – alles wird berücksichtigt.
Content-Moderation
Information ist allgegenwärtig und soziale Netzwerke wie Facebook, Instagram und Twitter haben sich schon seit einigen Jahren des Kampfs gegen Fake News angenommen.
Der erste Schritt der Überprüfung beruht auf einer Analyse der Daten (Anzahl der Weiterleitungen, Häufigkeit der Veröffentlichung) und ihrer Quellen (Art der herausgebenden Website, Autor, Land) sowie einer anschließenden Klassifizierung der Informationen nach dem Grad ihrer Glaubwürdigkeit.
Wie Sie sich denken können, ist NLP für diese Art von Aufgaben durchaus relevant. Sie benötigt jedoch menschliches Zutun, um die Moderation abzuschließen, und ist daher ein Beispiel für die Komplementarität von Mensch und Maschine.
Reputationsanalyse
Es gibt im Bereich der Reputationsanalyse gleich mehrere Spitzenunternehmen. Diese Unternehmen sind in der Lage, alles, was über eine Marke oder ein Unternehmen Interessantes gesagt wird, in Echtzeit zu verfolgen. Auch hier ist das Volumen der zu verarbeitenden Informationen enorm und kann sich als äußerst interessant erweisen, wenn man das menschliche Empfinden mit einbezieht. Die Analyse des menschlichen Verhaltens anhand von Texten beruht auf der Technik des Text Mining (auch Wissensextraktion). Hierbei werden Informationen aus von Menschen geschriebenen Texten nach einem Kriterium der Neuheit oder nach bestimmten Ähnlichkeitsmerkmalen extrahiert und sortiert. In der Praxis geht es darum, ein linguistisches Modell in einen Algorithmus umzusetzen, der sodann mithilfe von digitalen Lern- und Statistiksystemen sowie von Technologien zum Verstehen natürlicher Sprache mit der Realität verglichen wird. Mittels dieses Lernprozesses kann der Algorithmus die syntaktische Beziehung zwischen den Sätzen bestimmen und die Botschaft in Typologien einordnen: positiv, neutral, negativ.
Diese Technik ist für solche Unternehmen von hohem Nutzen, die Trends schnell erkennen und verstehen wollen: Finanzwesen, Lebensmittelindustrie, Mode usw.
NLP und die Welt der Unternehmen
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