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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Makler : Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, mit dem Computer die menschliche Sprache analysieren und verstehen können. Es wurde entwickelt, um Software zu erstellen, die natürliche Sprachen erzeugt und versteht, sodass ein Benutzer natürliche Gespräche mit seinem Computer führen kann, anstatt durch Programmierung oder künstliche Sprachen wie Java oder C.

Aufschlüsselung der Verarbeitung natürlicher Sprachen (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Schritt in einer größeren Mission für den Technologiesektor - nämlich die Verwendung künstlicher Intelligenz (KI), um die Funktionsweise der Welt zu vereinfachen. Die digitale Welt hat sich für viele Unternehmen als wegweisend erwiesen, da eine zunehmend technikaffine Bevölkerung neue Wege der Online-Interaktion untereinander und mit Unternehmen findet. Social Media hat die Bedeutung von Community neu definiert. Die Kryptowährung hat die Norm für digitale Zahlungen geändert. E-Commerce hat eine neue Bedeutung des Wortes Bequemlichkeit geschaffen, und Cloud-Speicher haben eine weitere Ebene der Datenaufbewahrung für die Massen eingeführt.

Durch KI eröffnen Bereiche wie maschinelles Lernen und Tiefenlernen den Blick für eine Welt aller Möglichkeiten. Maschinelles Lernen wird in der Datenanalyse zunehmend eingesetzt, um Big Data sinnvoll zu machen. Es wird auch verwendet, um Chatbots zu programmieren, um menschliche Gespräche mit Kunden zu simulieren. Diese fortschrittlichen Anwendungen des maschinellen Lernens wären jedoch ohne die Improvisation von Natural Language Processing (NLP) nicht möglich.

Wie funktioniert NLP tatsächlich?

NLP kombiniert KI mit Computerlinguistik und Informatik, um menschliche oder natürliche Sprachen und Sprache zu verarbeiten. Der Prozess kann in drei Teile unterteilt werden. Die erste Aufgabe von NLP ist es, die vom Computer empfangene natürliche Sprache zu verstehen. Der Computer verwendet ein eingebautes statistisches Modell, um eine Spracherkennungsroutine durchzuführen, die die natürliche Sprache in eine Programmiersprache umwandelt. Dies geschieht, indem eine kürzlich gehörte Rede in winzige Einheiten zerlegt und diese Einheiten dann mit vorherigen Einheiten einer früheren Rede verglichen werden. Die Ausgabe oder das Ergebnis im Textformat bestimmt statistisch die Wörter und Sätze, die am wahrscheinlichsten gesagt wurden. Diese erste Aufgabe wird als "Speech-to-Text" -Prozess bezeichnet.

Die nächste Aufgabe heißt Part-of-Speech (POS) -Tagging oder Wortkategoriedisambiguierung. Dieser Prozess identifiziert Wörter in ihrer grammatikalischen Form elementar als Substantive, Verben, Adjektive, Vergangenheitsform usw. unter Verwendung eines Satzes von Lexikonregeln, die in den Computer codiert sind. Nach diesen beiden Vorgängen versteht der Computer wahrscheinlich jetzt die Bedeutung der Sprache, die gesprochen wurde.

Der dritte Schritt eines NLP ist die Umwandlung von Text in Sprache. In diesem Stadium wird die Computerprogrammiersprache in ein hörbares oder textuelles Format für den Benutzer konvertiert. Ein Chatbot für Finanznachrichten, dem beispielsweise die Frage "Wie geht es Google heute?" Gestellt wird, durchsucht höchstwahrscheinlich Online-Finanzseiten nach Google-Aktien und wählt möglicherweise nur Informationen wie Preis und Volumen als Antwort aus.

NLP versucht, Computer intelligent zu machen, indem Menschen glauben, dass sie mit einem anderen Menschen interagieren. Der von Alan Turing 1950 vorgeschlagene Turing-Test besagt, dass ein Computer vollkommen intelligent sein kann, wenn er wie ein Mensch denken und Gespräche führen kann, ohne dass der Mensch weiß, dass er oder sie mit einer Maschine spricht. Bisher hat nur ein Computer den Test bestanden - ein Chatbot mit der Persönlichkeit eines 13-jährigen Jungen. Das soll nicht heißen, dass es unmöglich ist, eine intelligente Maschine zu bauen, aber es beschreibt die Schwierigkeiten, die damit verbunden sind, dass ein Computer wie ein Mensch denkt oder sich unterhält. Da Wörter in verschiedenen Kontexten verwendet werden können und Maschinen nicht die reale Erfahrung haben, die Menschen haben, um Entitäten in Worten zu vermitteln und zu beschreiben, kann es eine Weile dauern, bis die Welt die Computerprogrammiersprache vollständig abschafft.

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