Um die Sprachverarbeitung in Maschinen weiterzuentwickeln, gilt es die Prozesse des Deep Learnings und NLP zu vereinen.Click To Tweet
Verständnis von natürlicher Sprache: Die Fähigkeit des Computers zu verstehen was wir sagen.Click To Tweet

 

In den 90iger Jahren wurde maschinelles Lernen von Arthur Samuel als die Fähigkeit von Computern selbstständig zu lernen, ohne dass von Menschen Code programmiert werden muss, beschrieben.

 

Ein Computer Programm oder Algorithmus lernt von seinen eigenen Leistungen und Erfahrungen in der Ausführung von spezifischen Aufgaben und Handlungsabläufen. Mit fortschreitenden Wiederholungen und/oder mit neuen Daten werden in der Folge eigenständig verbesserte Vorgehensweisen entdeckt und angewendet. Damit ist eine wesentliche Grundlage für künstliche Intelligenz (KI) geboten.

 

Ein äußerst interessanter Teilbereich des maschinellen Lernens ergibt sich in der Kommunikation. Zum einen von Computern untereinander und zum anderen von Computern mit Menschen durch die Nutzung von natürlicher Sprache.

 

 

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Das sogenannte Natural Language Processing (NLP) beschäftigt sich deshalb damit, Computern beizubringen menschliche Sprache zu verstehen und anwenden zu können.

 

 

 

Anwendungsbereiche von Natural Language Processing (NLP)

 

Sprach- und Textsteuerung sind in eine Vielzahl von Anwendungen integriert. Die prominenteste Verwendung finden sie in:

 

  • Sprachanwendungen, wie Übersetzungsapplikationen, z.B. Google Translate.
  • Korrekturprogrammen, wie in Word oder Grammarly, die NLP verwenden, um Texte auf grammatische Fehler hin zu untersuchen.
  • Interaktiven Spracherkennungssystemen, die häufig in Call Centern verwendet werden, um Optionen auszuwählen.
  • Persönlichen Sprachassistenten, wie Alexa, Siri oder Google Assistant, die eine Vielzahl von Funktionen auf dem Smartphone und im Eigenheim bieten.
  • Automatisierten Chatsystemen in denen der Kundenservice durch automatisierte und künstlich intelligente Bots erweitert und unterstützt wird.

 

 

So funktioniert Natural Language Processing

 

Die Anwendungsfelder für Natural Language Processing sind unerschöpflich aber wie funktioniert die Verarbeitung von natürlicher Sprache eigentlich wirklich?

 

Generell kann NLP in drei Bereiche untergliedert werden:

 

Spracherkennung: Die Verarbeitung von gesprochenen Worten in für Maschinen verständlichen Text.

 

Verständnis von natürlicher Sprache: Die Fähigkeit des Computers zu verstehen was wir sagen.

 

Formulierung von natürlicher Sprache: Das Erstellen und Schaffen von natürlicher Sprache durch einen Computer.

 

 

Durch eine Mischung von syntaktischen und semantischen Analysetechniken kann Sprache von Computern verstanden werden. Syntax beschreibt die grammatische Struktur eines Satzes und Semantik die zu vermittelnde Aussage.

 

Bei der syntaktischen Analyse wird die natürliche Sprache daraufhin untersucht, ob sie den formalen grammatischen Regeln entspricht. Hier werden Worte nicht individuell betrachtet, sondern vielmehr als Gruppen und wie sie miteinander in Verbindung stehen.

 

Die semantische Analyse bezieht sich auf das Verständnis, die Meinung und Interpretation von Worten und Satzstrukturen. Auf diese Weise können Computer ähnlich zu uns Menschen verstehen wie natürliche Sprache funktioniert.

 

Dies ist allerdings der herausforderndste Aspekt der Sprachverarbeitung, denn selbst wir Menschen haben tausende Jahre gebraucht, um unsere differenzierten Sprachen zu entwickeln und zu verstehen.

 

 

 

Interaktionsablauf bei der Nutzung von NLP Systemen

  1.      Der Mensch spricht zu der Maschine
  2.      Die Maschine nimmt die auditiven Reize auf
  3.      Audio Signale werden in Text umgewandelt
  4.      Der Text wird syntaktisch und semantisch aufgegliedert und analysiert
  5.      Daraufhin evaluiert die Maschine Antwort- und Handlungsoptionen
  6.      Verarbeitung der Handlungen als Daten in auszugebende Audio- oder Textsignale
  7.      Kommunikation zwischen Maschine und Mensch durch verfügbare Sprach- oder Textbausteine

 

 

Schwierigkeiten in der Entwicklung von natürlichem Sprachverständnis

 

 

Wir verwenden Sprache ganz selbstverständlich, weil wir von Kindheitstagen an unseren eigenen Sprachcomputer im Gehirn trainieren. Allerdings ist es ein äußerst komplexes System, das durch unterschiedliche Symbole Bedeutung vermittelt.

 

 

 

 

 

Das kann auf verschiedenste Weisen ablaufen und geschieht durch eine kontinuierliche Aktivierung unserer Sprachzentren, die durch akustische und visuelle Reize angesprochen werden.

 

Deshalb ist das Verstehen von menschlicher Sprache auch ein langwieriger Prozess. So können beispielsweise Worte auf unendlich viele Weisen miteinander kombiniert werden oder unterschiedliche Bedeutungen je nach Kontext haben. Die Informationen über den Kontext sind außerdem häufig kulturell geprägt und deshalb nicht einfach von einer Maschine zu verstehen.

 

Sprachen sind äußerst individuell und mehrdeutig und Computer müssen erst noch lernen alle vorhandenen Informationen zu verarbeiten und zu deuten. Es geht mehr oder weniger darum alle im Internet vorhandenen Informationen zu verarbeiten und so eine tatsächlich eigenständige künstliche Intelligenz zu schaffen.

 

 

 

Deep Learning ist die Grundlage der natürlichen Sprachverarbeitung

 

Um die Sprachverarbeitung weiterzuentwickeln, gilt es die Prozesse des Deep Learnings und NLP zu vereinen. Zentral für das Verständnis von Sprache ist vor allem die Bedeutung von Wortgruppen und ihren Beziehungen zueinander.

 

 

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Deep Learning ermöglicht es eine Sprache fortlaufend zu analysieren und so immer mehr über die Strukturen und Meinungsdimensionen von natürlicher Sprache zu lernen. Tiefgehende neuronale Netzwerke sind die Folge und bilden die Basis für eine künstliche Intelligenz, die vollkommen autonom agieren kann.

 

Zwar sind wir an diesem Punkt noch nicht ganz angekommen, allerdings sind schon die heutigen KI-Lösungen in der Lage sich selbstständig zu verbessern und durch umfassende Datenanalyse neue Einblicke zu gewinnen. Prozesse werden dadurch vereinfacht und aufgewertet, häufig mit völlig neuen Ansätzen.

 

 

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