Natural Language Processing

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing, kurz NLP, ist eine Möglichkeit für Computer, die Bedeutung der menschlichen Sprache auf intelligente und nützliche Weise zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten. Durch die Verwendung von NLP können Entwickler Wissen organisieren und strukturieren, um Aufgaben wie automatische Zusammenfassung, Übersetzung, Erkennung benannter Entitäten, Beziehungsextraktion, Sentimentanalyse, Spracherkennung und Themensegmentierung durchzuführen.

NLP wird verwendet, um Texte zu analysieren, damit Maschinen verstehen können wie Menschen sprechen. Diese Mensch-Computer-Interaktion ermöglicht reale Anwendungen wie automatische Textzusammenfassung, Themenextraktion und mehr. Es wird dabei besonders häufig für Text-Mining, maschinelle Übersetzung und automatisierte Fragenbeantwortung verwendet.

Die menschliche Sprache ist selten präzise oder einfach gesprochen. Sie zu verstehen bedeutet nicht nur die Worte, sondern auch die Konzepte und wie sie miteinander verbunden sind zu verstehen, um den Sinn erkennen zu können. Die Mehrdeutigkeit der Sprache ist es, was einem Computer am meisten Schwierigkeiten beim Verstehen bereitet.

Wofür können Entwickler Natural Language Processing-Algorithmen verwenden?

Typischerweise basieren die Natural Language Processing-Algorithmen auf maschinellen Lern-Algorithmen. Anstatt große Regelwerke manuell zu programmieren, kann sich NLP auf maschinelles Lernen verlassen, um Regeln automatisch zu lernen. Das wird ermöglicht, indem eine Reihe von Beispielen analysiert werden (d.h. einen großen Korpus, wie ein Buch, bis hinunter zu einer Sammlung von Sätzen) und daraus eine Schlussfolgerung gezogen wird. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Daten analysiert werden, desto genauer wird das Modell sein.

• Fassen Sie Textblöcke zusammen, um die wichtigsten und zentralen Ideen eines Textes zu extrahieren und dabei irrelevante Informationen zu ignorieren.
• Erstellen Sie einen Chat-Bot.
• Automatische Generierung von Keyword-Tags aus Inhalten mithilfe von AutoTag.
• Identifizieren Sie den Typ der extrahierten Entität, z.B. eine Person, einen Ort oder eine Organisation.
• Verwenden Sie die Stimmungsanalyse, um die Stimmung einer Textfolge zu identifizieren, von sehr negativ über neutral bis sehr positiv.
• Reduzieren Sie Wörter mit PorterStemmer auf ihre Wurzel oder ihren Stamm.