Was ist NLP oder Natural Language Processing in der Wirtschaft | KI im Geschäft Nr. 5

NLP oder Natural Language Processing ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Anwendung künstlicher Intelligenz. Viele der klügsten Köpfe arbeiten daran, wie man flüssige und spontane Gespräche mit Maschinen ermöglicht. Dabei geht es nicht nur um Tools, die Sprache in geschriebenen Text umwandeln oder die Digitalisierung von Dokumenten. Es geht um das Verständnis der Absichten von Kontextfragen, automatische Übersetzungen, die den Stil des Autors widerspiegeln, Sprachbedienung von Maschinen und sogar selbst erstellte Texte durch künstliche Intelligenz.

Natural Language Processing in der Wirtschaft – Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung
2. NLP, oder was?
3. Die Bereiche der Interaktion zwischen KI und Verarbeitung natürlicher Sprache
4. Zusammenfassung

Einführung

Warum benötigen mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Systeme die Fähigkeit, Text und Sprache zu verstehen? Das ist die Kernfrage , die die Aufgaben von NLP, also Natural Language Processing , aus betriebswirtschaftlicher Sicht bestimmt. Die technologische Weiterentwicklung des gesamten Verfahrens hängt vom Zweck der Sprachverarbeitung ab.

Die Ziele von NLP können so unterschiedlich sein wie:

• automatische Dokumentenverarbeitung,
• Überwachung sozialer Medien,
• intelligente Lokalisierung von Produkten und Dienstleistungen,
• und Unterstützung für Chatbots und virtuelle Assistenten.

Aber worum geht es bei NLP?

NLP, oder was?

Einfach ausgedrückt, muss die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) auf ihrem Verständnis basieren. Die Komplexität dieses Verständnisses hängt jedoch von der beabsichtigten Anwendung des Modells ab.

Die wichtigsten Unterschiede in der Funktionsweise einer NLP-fähigen KI hängen von der Form der Ein- und Ausgabedaten ab – wie wir mit der KI kommunizieren und wie sie mit uns kommuniziert. Und auch davon, wie einzigartig oder natürlich klingende Ergebnisse wir erzielen wollen.

Wenn sich KI um die Bearbeitung von Kreditanträgen kümmert, müssen ihre Sprachkenntnisse nicht groß sein. Es reicht aus, dass er lernt, verschiedene Arten von Vorlagen und Formularen zu durchsuchen und Felder zu finden, die die erforderlichen Daten enthalten.

Soll die KI hingegen den Umgang mit Chat oder Übersetzung lernen, wird die Aufgabe deutlich komplizierter. Es behandelt das Problem des Verständnisses von Wörtern, ihrer Mengen und Teilmengen, aber vor allem das Verständnis der Beziehung zwischen Wörtern.

Das offene akademische WordNet wird am häufigsten als Ausgangspunkt für die Schaffung von Sprachverständnis verwendet. Es enthält die weltweit größten Ansammlungen von Wörtern, die nach Bedeutung sortiert sind. Wie bereits erwähnt, ist das kostenlose WordNet jedoch nur der Ausgangspunkt für das Sprachenlernen von KI.

Der zweite Teil ist eines der vielen verfügbaren Modelle der künstlichen Intelligenz. Einige von ihnen können – sogar kostenlos – von den Websites von Stiftungen heruntergeladen werden, die sich der Schaffung von Zukunftslösungen verschrieben haben. Künstliche Intelligenz lernt Sprache, indem sie Netze von Parametern erstellt, also Verbindungen zwischen Wörtern und anderen Daten. Das Lernmodell heißt Black-Box-Modell – nicht einmal die Ersteller selbst wissen, wie die von KI erstellten Verknüpfungen entstehen und ablaufen.

Die größte Schwierigkeit besteht darin, diese beiden Bereiche zu kombinieren. Mit anderen Worten, KI eine Sprache beizubringen und sie für einen bestimmten Zweck zu verwenden, wird eine so wichtige Dienstleistung und ein Beruf für den zukünftigen Bot-Trainer sein. Es wird eine Person sein, die die neue künstliche Intelligenz nicht nur durch den Prozess des Erlernens von Wortbedeutungen führt. Vor allem wird der Bot-Trainer der KI beibringen, auf sprachliche Reize genau zu reagieren, sich angemessen zu verhalten, wenn Daten fehlen – etwa aufgrund schlechter Sprachqualität – und Entscheidungen zu treffen.

Die Bereiche der Interaktion zwischen KI und Verarbeitung natürlicher Sprache

Obwohl der definierende Bereich des NLP-Betriebs die natürliche Sprache ist, besteht ein wesentlicher Unterschied darin, ob sich die KI mit Folgendem befasst:

• fixierte Dokumente oder mit einer in Echtzeit verarbeiteten Live-Sprache,
• mit einer gesprochenen oder geschriebenen Sprache und schließlich
• mit einer Landessprache oder mehreren Sprachen.

Anhand dieses Unterscheidungsrasters können wir die folgenden Beispiele für Geschäftsanwendungen unterscheiden, die sich aus dem Zusammenspiel von KI und NLP ergeben:

Zusammenfassung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP ist einer der komplexesten Zweige der modernen Technologie. Am häufigsten wird es als eine Technologie definiert, bei der wir sowohl Input als auch Output in einer natürlichen Sprache erhalten – in geschriebener oder gesprochener Form.

In Kombination mit künstlicher Intelligenz ermöglicht NLP eine natürliche Kommunikation mit der digitalen Welt unter Berücksichtigung der Bedeutungsnuancen, Absichten und Emotionen sowie die Automatisierung vieler Aufgaben, deren Erfüllung oft die Zusammenarbeit verschiedener Anwendungen oder Spezialisten erfordert mehrere Felder.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Ausbilder, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man beim Programmieren effektiv zusammenarbeitet.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

1. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft - Einführung
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
3. Gefahren und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
4. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
5. Was ist NLP oder Verarbeitung natürlicher Sprache in der Wirtschaft?
6. Automatische Dokumentenverarbeitung
7. KI und Social Media – was sagen sie über uns aus?
8. Automatischer Übersetzer. Intelligente Lokalisierung digitaler Produkte
9. KI-unterstützte Text-Chatbots
10. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
11. Virtuelle Assistententechnologie oder wie man mit KI spricht?
12. Business NLP heute und morgen
13. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
14. Wird künstliche Intelligenz Business Analysten ersetzen?
15. Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen
16. Was ist Business Intelligence?
17. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
18. Automatisierte Social-Media-Posts
19. Künstliche Intelligenz im Content Management
20. Kreative KI von heute und morgen
21. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
22. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
23. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
24. Neue Dienstleistungen und Produkte, die mit KI arbeiten
25. Der Arbeitsmarkt der Zukunft und kommende Berufe
26. Grüne KI und KI für die Erde
27. EdTech. Künstliche Intelligenz in der Bildung