Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) beschreibt Techniken, mittels welcher Maschinen die natürliche Sprache verarbeiten. Dabei ist das Ziel die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer.

Natural Language Processing ahmt Erfahrungen nach

Aufgrund der Komplexität der menschlichen Sprache ist dies für einen Computer ziemlich schwierig. Immerhin können Computer anders als Menschen nicht auf Erfahrungen zum besseren Verstehen von Sprache zurückgreifen. Deswegen entwickelt man Algorithmen und Verfahren, die diese Erfahrungen simulieren. Überdies ist eine weitere Schwierigkeit, dass sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache erkannt werden soll.

Turing-Test und Machine Learning

Die Entwicklung von NLP reicht in die 1950er Jahre zurück. Sie beruht auf einem Aufsatz des Wissenschaftlers Alan Turing. Da die darin vorgestellte Methode zur Messung künstlicher Intelligenz bis heute als Standardwerk gilt, ist auch der dazugehörige Test danach benannt: der Turing Test.

Im Folgenden gelang in den 1980er Jahren durch den Einsatz von Machine Learning ein großer Schritt nach vorne. Nachdem Rechenleistungen immer stärker wurden, bauten Computer selbständig einen „Erfahrungsschatz“ für die Kommunikation mit Menschen auf.

Anwendungsbereiche und Big Data

Aktuell setzt man NLP besonders im Bereich von Big Data ein. Dabei analysieren NLP-basierte Computerprogramme Texte oder gesprochene Sprache, beispielsweise von Webseiten. Weitere Anwendungsgebiete sind zum Beispiel das Auslesen von Text aus eingescannten Dokumenten, die Übersetzung gesprochener Sprache in Echtzeit oder sprachgesteuerte Assistenten.

Zudem setzt man NLP ein, um spezifische Informationen aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Damit können Unternehmen aus Beiträgen auf sozialen Medien analysieren, wie ihre Produkte ankommen.

Darüber hinaus ist NLP nach wie vor Gegenstand aktueller Forschung und entwickelt sich ständig weiter. Künftig ist es denkbar, sie für das sinnhafte Zusammenfassen von langen Texten oder das automatische Verfassen von Artikeln einzusetzen. Auch arbeitet man an Möglichkeiten, mittels NLP die Stimmung des Sprechers oder Sarkasmus und Ironie zu erkennen.