Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing (NLP) ist eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die der Interaktion zwischen Systemen und der menschlichen Sprache gewidmet ist. Wenn Sie mit einem KI-basierten Chatbot oder einem Sprachassistenten kommunizieren, ist NLP die Technologie, die Ihre Sprache oder Ihren Text interpretiert, die Absicht hinter Ihren Worten versteht und entsprechende Antworten generiert.

Entwicklung des NLP

Die Wurzeln des NLP (Natural Language Processing) liegen in den 1950er Jahren, als Pioniere in der Computerlinguistik regelbasierte Systeme zur Sprachverarbeitung entwickelten. Diese Systeme, die als symbolische NLP bekannt sind, verwendeten manuell erstellte Algorithmen zur Analyse von Syntax, Grammatik und Satzstruktur.

Mit dem Aufstieg des maschinellen Lernens (ML) in den 2000er Jahren entwickelten Forscher alternative Ansätze für das NLP:

• Statistisches NLP: Nutzt Algorithmen, die Muster aus großen Datensätzen analysieren und lernen, anstatt von manuell erarbeiteten Regeln abhängig zu sein
• Hybrides NLP: Kombiniert symbolische und statistische Methoden und unterstützt oft komplexe Techniken wie Stimmungsanalyse und maschinelle Übersetzung

Vielleicht fragen Sie sich: Ist NLP maschinelles Lernen? Die einfache Antwort lautet „Nein“. Aber fortschrittliches NLP verwendet maschinelle Lernalgorithmen zur Verarbeitung von Rohtexten. Sie können zum Beispiel beide Technologien verwenden, um Inhalte automatisch zusammenzufassen. Das spart Zeit und hilft, wichtige Punkte aus umfangreichen Verträgen, Forschungsarbeiten oder Besprechungsnotizen zu extrahieren.

NLP vs. LLM: Wichtige Unterschiede

Große Sprachmodelle (LLMs) und NLP befassen sich sowohl mit Sprachverständnis als auch mit Sprachgenerierung, aber diese Bereiche der KI haben unterschiedliche Zwecke. Hier ist eine kurze Zusammenfassung:

Sie können NLP und LLM kombinieren, um das Sprachverständnis und die Generierungsfunktionen zu verbessern. In Chatbots, die generative KI (GenAI) und konversationelle KI integrieren, verarbeitet und interpretiert NLP Ihre Eingaben, während Large Language Models (LLMs) genaue und kontextbezogene Antworten generieren.

Möchten Sie den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen ausweiten? Finden Sie Ideen in unserem Leitfaden zur konversationellen KI.

NLP-Techniken

NLP setzt eine Reihe von Techniken ein, um Aufgaben wie KI-gestützte Inhaltserstellung, Fragenbeantwortung, Sprachübersetzung und mehr zu unterstützen.

Beispiele für Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind:

• Tokenisierung: Der Prozess, Text in Wörter oder Sätze aufzuteilen, um die grundlegenden Komponenten besser zu verstehen
• Parsing: Die Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes, um Beziehungen zwischen Wörtern zu identifizieren und zu erfahren, wie sie Phrasen oder Sätze bilden
• Lemmatisierung: Die Standardisierung von Wörtern, um sicherzustellen, dass die resultierende Form in der Sprache gültig ist – so wird „Strategien“ zu „Strategie“ und „Management“ zu „managen“
• Stemming: Die Entfernung von Präfixen oder Suffixen, um Wörter auf ihre Stammform zu reduzieren und ihre Variationen zu standardisieren. Nach demselben Beispiel wird „Strategien“ zu „strateg“, und „Management“ bleibt „manag“
• Stimmungsanalyse: Die Beurteilung des emotionalen Tonus eines Textes, indem dieser als positiv, negativ oder neutral klassifiziert wird
• Maschinelle Übersetzung: Die automatische Umwandlung von Sprache oder Text von einer Sprache in eine andere, wobei NLP-Algorithmen und Deep-Learning-Modelle verwendet werden, um Kontext, Grammatik und Bedeutung sprachübergreifend zu verstehen

Viele KI-Systeme integrieren diese Techniken, um die Genauigkeit von NLP-Aufgaben zu verbessern. Angenommen, Sie implementieren eine intelligente Content Management-Lösung, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Das System wird wahrscheinlich auf Techniken wie Tokenisierung, Parsing und Stimmungsanalyse zurückgreifen, um relevante Informationen zu extrahieren, ihren Kontext zu verstehen und sie entsprechend zu kategorisieren.

Entdecken Sie die wichtigsten Vorteile von Content Intelligenz für Ihr Unternehmen.

Was macht NLP so wichtig?

Da die Einführung von KI in Unternehmen immer mehr an Fahrt gewinnt, sollten Sie nach neuen Möglichkeiten suchen, um die Anwendungsbereiche dieser Technologie in Ihrem Unternehmen zu erweitern. Laut „State of AI at Work“ von Asana setzen Mitarbeiter KI im Durchschnitt für fünf verschiedene Aufgaben ein. Zu den beliebtesten Anwendungsfällen zählen E-Mail-Generierung, Zusammenfassung von Informationen, Inhaltserstellung, technisches Schreiben sowie Ideenfindung und Brainstorming. Mit der Verarbeitung natürlicher Sprache können Sie Teams dabei unterstützen, unstrukturierte Daten in Echtzeit im Speicher zu finden oder Inhalte zu entwerfen, wodurch KI-Funktionen abteilungsübergreifend erweitert werden.

Dies sind die wichtigsten Vorteile von NLP:

• Verbesserte Effizienz und Produktivität: Market.us berichtet, dass große Unternehmen mehr als 62,1 % des NLP-Gesamtmarktanteils halten. Die NLP-Technologie unterstützt datenintensive Unternehmen bei der Optimierung des Lebenszyklus-Managements von Daten durch die sofortige Generierung, Zusammenfassung und Abfrage von Inhalten. Dadurch sparen sie Stunden manueller Arbeit und machen Informationen schneller zugänglich.
• Verbessertes Kundenerlebnis: Technologien, die auf NLP basieren, wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Stimmungsanalyse-Tools, identifizieren die Absicht hinter Kundenanfragen in Echtzeit. Mit dieser Funktion können abteilungsübergreifende Teams vom Kundendienst bis zum Vertrieb schneller und effektiver auf Anliegen von Kunden eingehen und so Bindung und Vertrauen fördern.
• Verbesserte Datenanalyse: Laut einem von Box gesponserten IDC-Whitepaper geben 50 % der Umfrageteilnehmer an, dass die unstrukturierten Daten ihres Unternehmens größtenteils oder vollständig isoliert sind. Mit NLP-Verarbeitungstools können Sie diese Silos aufbrechen, indem Sie die Suche, den Abruf und die Analyse von Dokumenten optimieren. Auf diese Weise können Sie den Wert Ihrer Inhalte steigern und Erkenntnisse aus zuvor unzugänglichen Informationen gewinnen.

Entdecken Sie, wie sich die Einführung von KI in Unternehmen entwickelt.

Natural Language Processing in KI Beispiele nach Branche

Fortune Business Insights prognostiziert, dass der weltweite Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache bis 2032 158,04 Mrd. USD erreichen wird, mit einer CAGR von 23,2 % von 2024 bis 2032. Dank der zunehmenden Anzahl cloudbasierter Lösungen profitieren NLP-Anwendungsfälle von den schnellen Fortschritten von KI und ML und ermöglichen so eine präzisere Sprachverarbeitung und -analyse.

Lassen Sie uns noch einmal zusammenfassen, wie Sie diese Technologie optimal nutzen können.

Wie funktioniert NLP?

Über KI-gestützte Plattformen oder NLP-Toolsintegrieren Sie verschiedene Techniken in Ihre Geschäftsanwendungen oder Workflows. Um zu verstehen, wie dieser Prozess typischerweise funktioniert, sehen wir uns die kritischen Schritte einer NLP-Pipeline an.

1. Datenerfassung und -vorbereitung

Der erste Schritt besteht darin, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z. B. aus Dokumenten, Präsentationen oder Berichten in Ihrem Cloud-Datenspeicher.

Das System bereinigt dann die Daten, um irrelevante Informationen (z. B. Sonderzeichen) zu entfernen, und standardisiert sie durch Konvertierung von Text in Kleinbuchstaben, Korrektur von Tippfehlern und Hinzufügen relevanter Metadaten zur Verbesserung der Analyse.

2. Taggen von Wortarten

Das POS-Tagging (Part of Speech) beinhaltet das Erkennen und Kennzeichnen der grammatikalischen Rollen von Wörtern in einem Satz, wie Substantive, Verben, Adjektive und Adverbien. Ziel ist es, die Funktion jedes Wortes im Satz zu verstehen.

Wie bei Suchmaschinen wendet die Plattform POS-Tagging an, wenn Sie „Marketingstrategien für kleine Unternehmen“ in Ihr Dokumentenverwaltungssystem eingeben, um Berichte, Präsentationen und andere Dateien abzurufen, in denen speziell Marketingstrategien für diese Zielgruppe erwähnt werden.

3. Namenserkennung

Die Namenserkennung (Named Entity Recognition, NER) konzentriert sich auf die Erkennung benannter Entitäten im Text, wie z. B. Namen von Organisationen, Personen, Daten, Standorten oder finanziellen Werten. Mit diesem Schritt können Sie wichtige Informationen klassifizieren und extrahieren, um Aufgaben wie die Erstellung von Kundenprofilen, die Kategorisierung von Dokumenten und die Kennzeichnung von Inhalten zu optimieren.

4. Syntaktische und semantische Analyse

Nach der Vorbereitung und Kategorisierung von Daten besteht der nächste Schritt darin, natürliche Sprachverarbeitungstools dabei zu unterstützen, die Struktur und Bedeutung von Text zu analysieren. Während die syntaktische Analyse – auch als Parsing-Methode bezeichnet – die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz versteht, geht die semantische Analyse über die Grammatik hinaus, um die Bedeutung dieser Wörter und Ausdrücke zu verstehen.

5. Gefühls- und Kontextanalyse

Die Verwendung von KI zur Analyse von Kundenfeedback ermöglicht eine Gefühls- und Kontextanalyse, um den Tonfall des Textes und die Absicht dahinter anzugeben. Wenn Sie diese Techniken beispielsweise zur Bewertung eines Gesprächsprotokolls mit einem Kunden nutzen, kann Ihr Kundensupport-Team:

• herausfinden, ob der Gesamtton des Kunden positiv, negativ oder neutral ist
• erkennen, ob es die Absicht des Kunden ist, Hilfe in Anspruch zu nehmen, einen Kauf zu tätigen oder ein Problem zu eskalieren
• Wörter oder Sätze hervorheben, die starke Emotionen wie „frustriert“ oder „hilfreich“ offenbaren
• den Inhalt der Unterhaltung nach Themen kategorisieren, wie Rechnungsstellung, Produkteigenschaften oder Servicebeschwerden

6. Modellschulung und -bewertung

In dieser Phase trainieren ML-Modelle anhand der verarbeiteten Daten, um spezifische Aufgaben auszuführen, wie zum Beispiel die Erkennung von Gefühlen oder Grammatikfehlern, um den Inhaltsüberprüfungsprozess zu beschleunigen. Sowohl ML- als auch NLP-Modelle lernen aus Daten und beurteilen ihre Genauigkeit anhand von Metriken wie Präzision und Verwechslungsmatrix, die die Fehler Ihres Modells bewerten.

7. Ausgabeerzeugung

Der letzte Schritt umfasst die Erstellung von Ergebnissen auf Grundlage der Erkenntnisse aus der Analyse. Dies kann je nach NLP-Aufgabe eine Stimmungsbewertung, eine Textklassifizierung oder eine KI-gestützte Zusammenfassung sein.

Integrieren Sie mit Box AI NLP-Technologie in Ihr Unternehmen

Box bietet Dokumentenerstellung, Speicherung, Freigabe, Zusammenarbeit und vieles mehr auf einer zentralen Plattform, auf der Teams den Lebenszyklus von Inhalten sicher verwalten können. Das Intelligente Content Management verfügt über erweiterte KI-Funktionen, einschließlich NLP-Technologie zur Textanalyse und -interpretation, sodass Sie nahtlos den gesamten Wert Ihrer Informationen extrahieren können.

Integrieren Sie Box AI in Ihre Workflows, um relevante Informationen in Echtzeit zu erstellen, zusammenzufassen, zu personalisieren, zu suchen und abzurufen. Geben Sie Ihrem Team die Möglichkeit, Fragen zu stellen und sofortige Antworten auf der Grundlage Ihrer Dokumente zu erhalten. Nutzen Sie KI-gestützte Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Mit Box verbinden Sie Ihre Inhalte über 1.500 Anwendungen hinweg, sodass jede Abteilung Aufgaben schneller erledigen kann , ohne die App verlassen zu müssen – und das alles mit unternehmensgerechten Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die Ihre Daten schützen, wenn sie das ganze Technologie-Stack abdecken.

Wenden Sie sich an unser Team und erfahren Sie, wie Sie durch die Verarbeitung natürlicher Sprache aus Ihren Daten einen Mehrwert ziehen können.

Wir sind stets bestrebt, Produkte und Services anzubieten, die den besten Datenschutz sowie die höchste Sicherheit und Compliance gewährleisten, jedoch stellen die in diesem Blogbeitrag enthaltenen Informationen keine Rechtsberatung dar. Wir empfehlen potenziellen und aktuellen Kunden dringend, ihre eigene Sorgfaltspflicht bei der Einhaltung geltender Gesetze zu erfüllen.