Natural Language Processing oder NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der viele wichtige Auswirkungen auf die Art und Weise hat, wie Computer und Menschen interagieren. Die über Tausende und Abertausende von Jahren entwickelte menschliche Sprache hat sich zu einer differenzierten Form der Kommunikation entwickelt, die eine Fülle von Informationen enthält, die oft nur die Worte überschreiten. NLP wird zu einer wichtigen Technologie, um die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und digitalen Daten zu schließen. Es gibt 5 Möglichkeiten, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache in den kommenden Jahren verwendet werden kann.
Maschinenübersetzung
Da die Informationen der Welt online sind, wird es immer wichtiger, diese Daten zur Verfügung zu stellen. Die Herausforderung, die Informationen der Welt über Sprachbarrieren hinweg für jedermann zugänglich zu machen, ist der Fähigkeit zur Übersetzung durch Menschen einfach überlegen. Innovative Unternehmen wie Duolingo bemühen sich darum, eine große Anzahl von Mitarbeitern zu rekrutieren, indem sie die Übersetzungsarbeit mit dem Erlernen einer neuen Sprache zusammenfassen. Die maschinelle Übersetzung bietet jedoch eine noch skalierbarere Alternative zur Harmonisierung der Weltinformationen. Google ist ein Unternehmen, das an der Spitze der maschinellen Übersetzung steht und eine proprietäre statistische Engine für seinen Google-Übersetzungsdienst verwendet. Die Herausforderung bei maschinellen Übersetzungstechnologien besteht nicht darin, Wörter zu übersetzen, sondern die Beibehaltung der Bedeutung von Sätzen, ein komplexes technologisches Thema, das im Mittelpunkt von NLP steht.
Spam bekämpfen
Spam-Filter sind als erste Verteidigungslinie gegen das ständig wachsende Problem unerwünschter E-Mails wichtig geworden. Aber fast jeder, der E-Mails ausgiebig einsetzt, hat Qualen über unerwünschte E-Mails erlebt oder wichtige E-Mails, die versehentlich in den Filter geraten sind. Die falsch-positiven und falsch-negativen Probleme von Spam-Filtern sind das Herzstück der NLP-Technologie und stellen die Herausforderung dar, Bedeutung aus Textfolgen zu ziehen. Eine Technologie, die viel Beachtung gefunden hat, ist die Bayes'sche Spam-Filterung, eine statistische Methode, bei der die Häufigkeit von Wörtern in einer E-Mail an ihrem typischen Vorkommen in einem Corpus von Spam- und Nicht-Spam-E-Mails gemessen wird.
Informationsextraktion
Viele wichtige Entscheidungen auf den Finanzmärkten verlassen zunehmend die menschliche Aufsicht und Kontrolle. Algorithmischer Handel wird immer beliebter, eine Form der Geldanlage, die vollständig durch Technologie kontrolliert wird. Aber viele dieser finanziellen Entscheidungen werden durch die Nachrichten beeinflusst, durch den Journalismus, der immer noch überwiegend in englischer Sprache verfasst wird. Eine Hauptaufgabe von NLP ist es daher geworden, diese Klartextankündigungen zu übernehmen und die relevanten Informationen in einem Format zu extrahieren, das in algorithmische Handelsentscheidungen einbezogen werden kann. Zum Beispiel können Nachrichten über eine Fusion zwischen Unternehmen einen großen Einfluss auf die Handelsentscheidungen haben, und die Geschwindigkeit, mit der die Einzelheiten der Fusion, die Spieler, die Preise und der Erwerb von Personen, die in einen Handelsalgorithmus einbezogen werden können, erworben werden können, können sich auf den Gewinn auswirken Millionen von Dollar.
Verdichtung
Informationsüberflutung ist ein echtes Phänomen in unserem digitalen Zeitalter, und bereits unser Zugang zu Wissen und Informationen übersteigt unsere Fähigkeit, sie zu verstehen, bei weitem. Dies ist ein Trend, der keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt, und daher wird die Fähigkeit, die Bedeutung von Dokumenten und Informationen zusammenzufassen, immer wichtiger. Dies ist nicht nur wichtig, damit wir die relevanten Informationen aus großen Datenmengen erkennen und aufnehmen können. Ein anderes gewünschtes Ergebnis ist das Verständnis tieferer emotionaler Bedeutungen, zum Beispiel basierend auf aggregierten Daten aus sozialen Medien. Kann ein Unternehmen die allgemeine Stimmung für sein aktuelles Produktangebot bestimmen? Dieser NLP-Zweig wird als wertvolles Marketingelement immer nützlicher.
Frage beantworten
Suchmaschinen stellen die Informationsfülle der Welt zur Verfügung, sind jedoch im Allgemeinen recht primitiv, wenn es um die Beantwortung spezifischer Fragen von Menschen geht. Google hat festgestellt, wie frustrierend dies bei Nutzern ist, die häufig eine Reihe verschiedener Suchergebnisse ausprobieren müssen, um die gewünschte Antwort zu finden. Ein großer Schwerpunkt der Bemühungen von Google im Bereich NLP war das Erkennen von Fragen natürlicher Sprache, das Ermitteln der Bedeutung und die Bereitstellung der Antwort. Die Entwicklung der Ergebnisseite von Google hat diesen Fokus gezeigt. Obwohl dies sicherlich verbessert wird, bleibt dies eine große Herausforderung für Suchmaschinen und eine der Hauptanwendungen der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
