Was sind die 5 Schritte der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)?

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Die Computerlinguistik (NLP) ist ein faszinierendes und sich rasant entwickelndes Feld, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Im Wesentlichen zielt NLP darauf ab, Maschinen zu befähigen, menschliche Sprache auf sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Der NLP-Prozess lässt sich in fünf Schlüsselschritte unterteilen, die die Grundlage dafür bilden, wie Maschinen Sprachdaten verarbeiten und analysieren. Das Verständnis dieser Schritte ist entscheidend für jeden, der in die Welt der Computerlinguistik eintauchen möchte. künstliche Intelligenz. 

Was ist NLP?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der Informatik und der künstlichen Intelligenz. NLP nutzt Techniken des maschinellen Lernens, um Computern die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. 

NLP findet in verschiedenen Branchen vielfältige Anwendung. Hier sind einige der häufigsten: 

• TextklassifizierungNLP kategorisiert Texte in vordefinierte Kategorien, wie zum Beispiel die Spam-Erkennung in E-Mails. 

• StimmungsanalyseNLP ermittelt die in einem Text ausgedrückte Stimmung, was häufig zur Analyse von Kundenrezensionen und Social-Media-Beiträgen verwendet wird. 

• Maschinelle ÜbersetzungNLP übersetzt Texte von einer Sprache in eine andere; Dienste wie Google Translate sind hierfür ein bekanntes Beispiel. 

• Chatbots und virtuelle AssistentenNLP ermöglicht es Maschinen, über Text oder Sprache mit Menschen zu interagieren, wie man es beispielsweise bei Anwendungen wie Siri, Alexa und Kundenservice-Bots sieht. 

• InformationsabrufDie Fähigkeit, relevante Informationen als Antwort auf eine Benutzeranfrage bereitzustellen, ist für Suchmaschinen von grundlegender Bedeutung. 

• Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text, wodurch Funktionen wie Spracheingabe und Sprachbefehle ermöglicht werden. 

• Textzusammenfassung: Erstellung einer prägnanten Zusammenfassung eines längeren Textes, nützlich für Nachrichtenaggregatoren und die Analyse von Forschungsdaten. 

• Named Entity Recognition (NER): Identifizierung und Klassifizierung von Eigennamen in Texten, wie z. B. Namen von Personen, Organisationen und Orten. 

• Optische Zeichenerkennung (OCR): Umwandlung verschiedener Dokumenttypen, wie z. B. gescannter Papiere und PDFs, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten. 

Die 5 Schritte des NLP

1/ Lexikalische Analyse

Die lexikalische Analyse ist der erste Schritt im NLP-Prozess und beinhaltet die Zerlegung eines Textstroms in seine einfachsten Elemente, sogenannte Tokens. Diese Tokens können Wörter, Phrasen oder andere bedeutungstragende Elemente sein. Das Hauptziel der lexikalischen Analyse besteht darin, die grundlegenden Bausteine aus den Rohdaten zu identifizieren und zu kategorisieren, um die weitere Verarbeitung und Analyse zu erleichtern. 

Gängige Techniken der lexikalischen Analyse sind: 

• TokenisierungDiese Technik beinhaltet die Aufteilung eines Textes in einzelne Tokens, die häufig Wörter oder Phrasen sind. Beispielsweise würde der Satz “Natural Language Processing is fascinating” in “Natural”, “Language”, “Processing”, “is”, “fascinating” tokenisiert. 

• LemmatisierungDie Lemmatisierung reduziert Wörter auf ihre Grundform. Beispielsweise werden die Wörter “running” und “ran” beide in die Grundform “run” umgewandelt. Dies trägt zur Standardisierung von Wörtern mit ähnlicher Bedeutung oder Funktion im Satz bei. 

• StängelnÄhnlich wie bei der Lemmatisierung werden beim Stemming Suffixe entfernt, um Wörter auf ihre Grundform zu reduzieren. Stemming ist jedoch weniger präzise und kann mitunter Wörter erzeugen, die keine gültigen Wörterbucheinträge sind. Beispielsweise könnte das Wort “running” zu “run” gestemmt werden, “happily” hingegen zu “happi”. 

• Entfernung von StoppwörternDiese Technik beinhaltet das Herausfiltern von häufigen, aber nicht essentiellen Wörtern wie “und”, “der”, “ist” und “in”. Stoppwörter tragen nicht wesentlich zur Bedeutung bei und werden oft entfernt, um das Rauschen bei der Datenverarbeitung zu reduzieren. 

• NormalisierungNormalisierung bedeutet, Text auf eine einheitliche Form zu standardisieren, beispielsweise durch Umwandlung aller Zeichen in Kleinbuchstaben, um Konsistenz zu gewährleisten. So würden beispielsweise die Wörter “Cat”, “cat” und “CAT” alle zu “cat” normalisiert. 

Durch den Einsatz dieser Techniken dient die lexikalische Analyse als Grundlage für die nachfolgenden NLP-Schritte und gewährleistet, dass der Rohtext effektiv analysiert und für eine tiefergehende linguistische und kontextuelle Analyse bereit ist. 

2/ Syntaktische Analyse

Der nächste Schritt der NLP, die syntaktische Analyse (auch Parsing genannt), ist die Untersuchung einer Wortfolge in einem Satz, um dessen grammatikalische Struktur zu erschließen. Das Hauptziel besteht darin, die syntaktischen Funktionen einzelner Wörter und ihre Beziehungen innerhalb eines Satzes zu verstehen, was für das Verständnis der Bedeutung entscheidend ist.  

Ein einfaches Beispiel für die syntaktische Analyse lässt sich anhand des Satzes “Die Katze saß auf der Matte” veranschaulichen. In diesem Fall würde die syntaktische Analyse die folgende Aufteilung des Satzes beinhalten: 

• “Der” (Bestimmungselement) 

• “Katze” (Substantiv) 

• “saß” (Verb) 

• “on” (Präposition) 

• “der” (Bestimmungswort) 

• “Matte” (Substantiv) 

Der Syntaxbaum dieses Satzes zeigt “Die Katze” als Subjekt (Nominalphrase, NP), “saß auf der Matte” als Prädikat (Verbphrase, VP) und den gesamten Satz als einfachen Aussagesatz. Diese Struktur hilft zu verstehen, wer die Handlung ausgeführt hat und wo sie stattfand. 

3/ Semantische Analyse

Die semantische Analyse konzentriert sich darauf, die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu verstehen, indem sie die Beziehungen zwischen ihnen untersucht. Dieser Schritt ist in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entscheidend, da er darauf abzielt, Mehrdeutigkeiten aufzulösen und die beabsichtigte Botschaft eines Textes zu erfassen.  

Eine der wichtigsten Komponenten der semantischen Analyse ist die Wortbedeutungsdisambiguierung, die ermittelt, welche Bedeutung eines Wortes in einem gegebenen Kontext verwendet wird.  

Beispielsweise kann das Wort “Bank” entweder ein Finanzinstitut oder das Ufer eines Flusses bezeichnen, und die semantische Analyse hilft dabei, anhand der umgebenden Wörter zu klären, welche Bedeutung zutrifft.  

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Extraktion von Beziehungen und Entitäten, die es Systemen ermöglicht, Konzepte miteinander zu verknüpfen und wichtige Informationen präzise zu identifizieren. Techniken wie die semantische Rollenmarkierung werden eingesetzt, um die Rollen von Wörtern in einem Satz zu unterscheiden und so das maschinelle Kontextverständnis zu verbessern.  

Durch die Berücksichtigung von Bedeutung und Beziehungen schafft die semantische Analyse die Grundlage für die weitere Interpretation und Anwendung linguistischer Daten in verschiedenen NLP-Aufgaben. 

4/ Diskursintegration

Diskursintegration ist der Prozess der Analyse von Interaktionen über einzelne Sätze hinaus, um den Kontext und den Verlauf von Gesprächen oder Texten zu verstehen. Dieser Schritt ist unerlässlich für die Erstellung kohärenter Erzählungen und die Ermöglichung sinnvoller Interaktionen in NLP-Anwendungen wie Chatbots oder virtuellen Assistenten.  

Die Diskursanalyse berücksichtigt Faktoren wie den Gesprächskontext, die Referenzauflösung und die Beziehungen zwischen den Sätzen, um Konsistenz und Kontinuität im Verständnis zu gewährleisten. 

In einem Dialog, in dem ein Sprecher beispielsweise sagt: “Ich war gestern Abend auf der Party”, gefolgt von “Es war lustig”, trägt die Diskursintegration dazu bei, zu verdeutlichen, dass sich “es” auf die Party bezieht. Zu den wichtigsten Techniken in dieser Phase gehören die Anaphernauflösung, die Pronomen und ihre Bezugswörter identifiziert, und die Modellierung der Diskursstruktur, die die hierarchische Organisation des Diskurses steuert.  

5/ Pragmatische Analyse

Die pragmatische Analyse ist der letzte Schritt im NLP-Prozess und konzentriert sich darauf, die intendierte Bedeutung im Kontext jenseits der wörtlichen Interpretation von Wörtern und Sätzen zu verstehen. Dies beinhaltet die Berücksichtigung des situativen Kontexts und des Hintergrundwissens der an der Interaktion beteiligten Sprecher oder Schreiber.  

Die pragmatische Analyse untersucht häufig Aspekte wie Implikaturen, Sprechakte und Konversationsmaximen, um zu entschlüsseln, was Menschen meinen, wenn sie kommunizieren, selbst wenn sie es nicht explizit aussprechen. 

Wenn jemand beispielsweise sagt: “Es ist kalt hier drin”, könnte die pragmatische Implikation eher die Empfehlung sein, ein Fenster zu schließen oder die Heizung aufzudrehen, als lediglich eine Aussage über die Temperatur. Dieses Verständnis setzt voraus, dass der Zuhörer die zugrundeliegende Botschaft und den sozialen Kontext der Kommunikation erfasst.  

Techniken der pragmatischen Analyse umfassen häufig kontextbezogenes Denken und die Analyse sozialer Signale. Dadurch wird die Effektivität von NLP-Anwendungen gesteigert, da diese angemessen auf die Absichten und Anfragen der Nutzer reagieren können. Durch die Integration pragmatischer Erkenntnisse können NLP-Systeme menschliche Interaktionen besser steuern und so eine natürlichere und bedeutungsvollere Kommunikation ermöglichen. 

Wichtigste Erkenntnisse

• Lexikalische AnalyseBildet die Grundlage für die NLP durch die Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten mithilfe von Techniken wie Stemming, Stoppwortentfernung und Normalisierung. 

• Syntaktische Analyse: Analysiert die grammatikalische Struktur, um die Rolle der Wörter in Sätzen aufzudecken, was für das Verständnis der Bedeutung von Phrasen entscheidend ist. 

• Semantische Analyse: Konzentriert sich auf Wortbedeutungen und deren Beziehungen, wodurch Mehrdeutigkeiten aufgelöst und der Kontext mithilfe von Techniken wie der Wortbedeutungsdisambiguierung ermittelt werden kann. 

• Diskursintegration: Untersucht Zusammenhänge zwischen Sätzen und dem Gesamttext, um die Kohärenz in Gesprächen zu wahren und Systeme wie Chatbots und virtuelle Assistenten zu verbessern. 

• Pragmatische Analyse: Bewertet die beabsichtigten Bedeutungen im Kontext und berücksichtigt dabei implizite Bedeutungen und soziale Signale, um eine natürliche und effektive Kommunikation zu fördern. NLP-Anwendungen.  

Durch ein umfassendes Verständnis dieser fünf analytischen Dimensionen – lexikalische, syntaktische, semantische, diskursive und pragmatische Analyse – können NLP-Systeme ein tieferes und differenzierteres Verständnis der menschlichen Sprache erlangen. Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht verbesserte Interaktionen zwischen Nutzern und Technologie und führt so zu intelligenteren und reaktionsschnelleren Anwendungen.