Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der KI?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist allgegenwärtig – sie steckt in unserer E-Mail-Filterung, Sprachassistenten, KI-Agenten, Suchmaschinen, Texterkennung und KI-Chatbots.

Unternehmen nutzen NLP-Systeme, um ihre Abläufe zu verbessern, und Privatpersonen verwenden sie täglich zu Hause.

Obwohl NLP überall ist, ist es ein komplexer Prozess, über den die wenigsten nachdenken, wenn sie einen Übersetzungsdienst nutzen oder das Handy das nächste Wort vorschlägt.

Der erste Schritt zum Verständnis von NLP ist die Definition. Legen wir los!

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen in natürlicher Sprache beschäftigt.

Sie ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und sinnvoll zu erzeugen.

Warum NLP nutzen?

NLP ist aus gutem Grund beliebt – sowohl für Organisationen als auch für Einzelpersonen. Zu den häufigsten Gründen für den Einsatz von NLP zählen:

Kosteneffiziente Automatisierung

NLP-Systeme werden oft eingesetzt, um Aufgaben wie Kundensupport, E-Mail-Filterung oder Dokumentenklassifizierung zu automatisieren. Wie jede andere Automatisierung spart sie Organisationen sowohl Zeit als auch Ressourcen.

Datenanalysen

Unternehmen können NLP-Systeme nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen oder Trends zu erkennen. Durch die Analyse großer Mengen an Textdaten, die z. B. von Unternehmens-Chatbots gesammelt werden – etwa Kundenfeedback, Bewertungen oder Social-Media-Beiträge – kann ein NLP-System Produkte oder Dienstleistungen verbessern helfen.

Suchoptimierung

Suchen sind im Laufe der Jahre immer besser geworden – unter anderem dank NLP.

NLP ermöglicht präzisere Suchergebnisse, egal ob per Sprache oder Text, sodass Nutzer schneller Informationen finden. Das erleben wir jedes Mal, wenn wir etwas bei Google eingeben, Siri bitten, ein Taxi zu rufen, oder einem KI-Chatbot im Laden unser Wunschprodukt beschreiben.

Personalisierung

Da NLP-Systeme individuelle Sprachmuster und Vorlieben analysieren, können ihre Antworten auf jede Interaktion zugeschnitten werden.

Zum Beispiel kann ein Kundensupport-Chatbot einem verärgerten Kunden eine Entschuldigung oder einen Rabatt anbieten, oder ein KI-Assistent schlägt eine Modemarke vor, die zu den bisherigen Vorlieben des Nutzers passt.

Unterschied zwischen NLU, NLP und NLG

NLP ist ein weites Feld, das verschiedene Teilbereiche umfasst, darunter Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG).

NLP ist der übergeordnete Bereich, während NLU und NLG spezialisierte Teilgebiete sind. Denn bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es sowohl um das Verstehen als auch um das Erzeugen von Sprache im Dialog.

Natural Language Understanding (NLU)

NLU ist notwendig, um die Bedeutung hinter Benutzereingaben zu erfassen.

Als Teilbereich von NLP konzentriert sich NLU auf das Verstehen von Sprache. Ziel ist es, Maschinen zu ermöglichen, menschliche Sprache sinnvoll zu interpretieren.

NLU analysiert Texte, um die Absicht hinter den Worten zu erkennen, Entitäten zu identifizieren und den Kontext der Sprache zu erfassen.

Wenn ein Nutzer zum Beispiel sagt: „Reserviere einen Tisch im Restaurant“, erkennt NLU, dass die Absicht eine Reservierung ist und „Restaurant“ die Entität, bei der die Aktion stattfinden soll.

Natural Language Generation (NLG)

NLG hingegen beschäftigt sich mit der Erzeugung von Sprache. Nachdem die Maschine die Eingabe des Nutzers (dank NLU) verstanden hat, übernimmt NLG und erstellt eine passende, sinnvolle Antwort.

Fragt ein Nutzer einen Chatbot zum Beispiel: „Wie wird das Wetter morgen?“, formuliert das NLG-System eine Antwort wie: „Das Wetter morgen wird sonnig mit Höchstwerten von 24°C.“

NLG wählt die richtigen Wörter, baut Sätze korrekt auf und sorgt dafür, dass die Antwort natürlich und menschlich klingt. Es ist ein wichtiger Bestandteil von NLP, der das Verständnis der Maschine in Sprache umsetzt.

11 Komponenten von NLP

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein komplexer Vorgang mit mehreren ineinandergreifenden Komponenten.

Wer besser verstehen möchte, wie NLP funktioniert, findet hier 11 Komponenten, die die Komplexität des Prozesses verdeutlichen.

Zur Erklärung dieser Komponenten verwende ich das Beispiel, dass ein CMO dem internen Chatbot folgende Anweisung gibt: Bitte plane morgen um 15 Uhr ein Meeting mit dem Marketing-Team.

1. Äußerungen

Die Äußerung ist der exakte Satz, den der Nutzer spricht oder eingibt. In diesem Fall: „Plane ein Meeting mit dem Marketing-Team um 15 Uhr morgen.“

Die Äußerung ist die Eingabe, die das NLP-System analysiert, um die Absicht zu erkennen und relevante Entitäten zu extrahieren.

2. Entitäten

Die Entitäten in diesem Satz liefern spezifische Details zur Absicht.

Eine Entität ist hier zum Beispiel „Marketing-Team“, weil sie angibt, mit wem das Meeting stattfinden soll. Eine weitere Entität ist „15 Uhr morgen“, da sie Zeitpunkt und Datum des Meetings angibt.

Entitäten liefern dem Chatbot die nötigen Informationen, um das Meeting korrekt zu planen.

3. Absichten

In unserem Beispielsatz ist die Absicht das Ziel des Nutzers: ein Meeting planen.

Eine Konversationsschnittstelle wie ein KI-Chatbot erkennt, dass die Absicht hinter der Nachricht das Einrichten eines Meetings ist.

4. Tokenisierung

Tokenisierung ist ein Schritt im NLP-Prozess. Dabei wird ein Satz in kleinere Teile zerlegt, sogenannte Tokens – das können einzelne Wörter, Phrasen oder auch Satzzeichen sein.

Unsere Äußerung könnte zum Beispiel in Tokens wie „Plane“, „ein“, „Meeting“, „Marketing-Team“, „15 Uhr“ und „morgen“ zerlegt werden.

Das hilft dem NLP-System, jeden Teil des Satzes gezielt zu analysieren, um die Gesamtbedeutung besser zu verstehen und passend zu antworten.

5. Stemming und Lemmatisierung

Stemming kürzt ein Wort auf seinen Stamm – zum Beispiel wird aus „scheduling“ das Wort „schedule“.

Lemmatisierung wandelt Wörter in die standardisierte Form um, wie sie im Wörterbuch steht. Statt nur Endungen zu entfernen, würde Lemmatisierung zum Beispiel „wowza“ oder „tight“ als das Wort „gut“ markieren.

Diese Techniken helfen dem NLP-System zu erkennen, dass Wörter mit unterschiedlichen Endungen oder Formen dieselbe Bedeutung haben können.

6. Wortartenerkennung (Part-of-Speech Tagging)

In diesem Schritt markiert das NLP-System jedes Wort im Satz mit seiner grammatischen Rolle:

• Plane (Verb)
• ein (Artikel)
• Meeting (Substantiv)
• mit (Präposition)
• dem (Artikel)
• Marketing (Adjektiv)
• Team (Substantiv)
• um (Präposition)
• 3 (Zahl)
• PM (Substantiv)
• morgen (Substantiv)

Die Wortartenerkennung (PoS-Tagging) hilft dem NLP-System, den Satzaufbau und die Beziehungen zwischen den Wörtern besser zu verstehen.

7. Named Entity Recognition (NER)

Das System erkennt bestimmte Entitäten im Satz, wie „Marketing-Team“ (eine Organisation oder Gruppe) und „15 Uhr morgen“ (eine Zeitangabe). NER hilft dem System zu verstehen, mit wem das Meeting ist und wann es stattfinden soll.

8. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse bewertet den Tonfall der Eingabe.

Würde der CMO sagen: „Plane noch ein Meeting mit dem Marketing-Team, bevor ich mir die Haare raufe“, erkennt das NLP-System die negative Stimmung.

Sobald eine Stimmung erkannt wurde, kann das NLP-System entsprechend reagieren – zum Beispiel den CMO beruhigen oder sich entschuldigen. Die Sentiment-Analyse ist besonders nützlich, wenn eine Konversationsschnittstelle mit Kunden interagiert, da sie messen kann, wie viele zufrieden und wie viele frustriert sind.

9. Kontextuelles Verständnis

NLP-Systeme nutzen kontextuelles Verständnis, um die Bedeutung von Wörtern und Ausdrücken anhand ihres Umfelds zu interpretieren. Dabei werden nicht nur einzelne Wörter analysiert, sondern auch deren Beziehung zueinander im Satz oder Gespräch.

10. Maschinelles Lernen

NLP-Systeme verbessern ihr Verständnis und ihre Fähigkeit zur Sprachgenerierung mithilfe eines Modells für maschinelles Lernen (ML).

Das ML-Modell wird mit einer großen Menge an Beispielsätzen trainiert. So kann es die Absicht korrekt erkennen ("Ein Meeting vereinbaren"), Entitäten identifizieren (wie "Marketing-Team" und "morgen um 15 Uhr") und eine passende Antwort generieren.

11. Dialogmanager

Das Dialogmanagement in NLP-Systemen verfolgt den Kontext eines Gesprächs und sorgt dafür, dass Antworten auf vorherige Eingaben abgestimmt und sinnvoll sind.

Wenn der CMO morgens erwähnt hat, dass er sich mit dem Marketing-Team treffen muss, könnte er später sagen: ‚Vereinbare das Meeting für mich um 15 Uhr.‘ Das System würde sich daran erinnern und bestätigen, dass er das Treffen mit dem Marketing-Team buchen möchte.

Praxisbeispiele für NLP

Wenn Sie täglich Technologie nutzen, haben Sie wahrscheinlich auch täglich mit NLP-Systemen zu tun. Hier sind einige typische Beispiele, wie Sie mit Programmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache interagieren könnten.

Virtuelle Assistenten

Wahrscheinlich haben Sie es gerade in der Tasche: Smarte Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen NLP, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.

Wenn Sie fragen: "Wie wird das Wetter heute?", verarbeitet ein KI-Assistent Ihre Sprache, erkennt die Absicht, ruft die Wetterdaten ab und gibt Ihnen die passende Antwort.

KI-Chatbots

Viele Unternehmen setzen NLP-basierte Chatbots ein, um Kundenanfragen zu bearbeiten. Wenn Sie zum Beispiel einen Chatbot auf einer E-Commerce-Website fragen: "Wo ist meine Bestellung?", kann der Bot Ihre Anfrage verstehen, die Sendungsverfolgung abrufen und Sie über den Status informieren.

Sprachübersetzung

NLP ist das Herzstück von Übersetzungsdiensten und ermöglicht es, Texte oder gesprochene Sprache von einer Sprache in eine andere zu übertragen.

Diese Systeme analysieren Struktur und Bedeutung der Ausgangssprache und erzeugen einen entsprechenden Text in der Zielsprache. Das heißt: Immer wenn Sie Google Translate nutzen, verdanken Sie das NLP.

Spracherkennung

Spracherkennungs-Anwendungen wie Siri oder Diktierfunktionen wandeln gesprochene Sprache mithilfe von NLP in geschriebenen Text um.

Wenn Sie auf dem Handy per Sprache tippen oder eine Besprechung transkribieren, zerlegt NLP die Laute in Wörter, erkennt Sprachmuster und erstellt einen präzisen Text.

E-Mail-Spamfilter

Auch wenn wir es nicht direkt mit KI verbinden, ist E-Mail-Spamfilterung eine gängige Anwendung von NLP.

NLP-Systeme analysieren den Inhalt von E-Mails und suchen nach bestimmten Mustern, Formulierungen oder Verhaltensweisen, die auf Spam oder Phishing hindeuten – etwa spezielle Schlüsselwörter, ungewöhnliche Links oder seltsame Formatierungen.

Textzusammenfassung und -generierung

Solche Tools fassen lange Artikel, Berichte oder Dokumente in kurze, leicht verständliche Zusammenfassungen zusammen – und das mit NLP.

Und jeder Schüler im Zeitalter von ChatGPT hat schon einmal einen Textgenerator genutzt. Diese NLP-Generatoren können oft zusammenhängende und sinnvolle Inhalte erstellen – von einer Reimstrophe über einen englischen Aufsatz bis hin zu Produktbeschreibungen.

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FAQs

Wie unterscheidet sich NLP von herkömmlicher regelbasierter Sprachverarbeitung?

Traditionelle regelbasierte Systeme beruhen auf manuell geschriebenen Sprachregeln, was sie unflexibel und wartungsintensiv macht. Im Gegensatz dazu nutzt NLP statistische Methoden und maschinelles Lernen, um Sprachmuster aus Daten zu erlernen – das ermöglicht mehr Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit.

Worin unterscheidet sich NLP von allgemeinem maschinellen Lernen?

NLP ist ein spezialisierter Bereich der KI, der maschinelles Lernen einsetzt, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Allgemeines maschinelles Lernen hingegen befasst sich mit einer breiteren Palette von Datentypen wie Bildern, Zahlen oder Signalen.

Was ist der Unterschied zwischen einem domänenspezifischen NLP-Modell und einem allgemeinen Modell?

Ein domänenspezifisches NLP-Modell wird mit Texten aus einem bestimmten Bereich wie Recht oder Medizin trainiert und kann so Fachbegriffe und Kontexte besonders präzise verstehen. Allgemeine Modelle sind vielseitiger, können aber bei speziellen oder technischen Themen an Genauigkeit verlieren.

Wie können kleine Unternehmen von NLP-Technologien profitieren?

Kleine Unternehmen können NLP nutzen, um Kundenservice mit Chatbots zu automatisieren, die Suchfunktion auf der Website zu verbessern, Kundenfeedback auf Stimmungen zu analysieren und bei der Inhaltserstellung zu unterstützen – und das auch ohne großes Technikteam.

Gibt es bekannte ethische Bedenken oder Vorurteile in NLP-Modellen?

Ja, NLP-Modelle können unbeabsichtigt Vorurteile aus ihren Trainingsdaten übernehmen und verstärken, was zu unfairen oder problematischen Ergebnissen führen kann. Deshalb sind verantwortungsvolles Training und regelmäßige Überprüfungen wichtig.