Natural Language Processing (NLP)

Definition

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der Informatik, genauer der künstlichen Intelligenz (KI). Es nutzt Machine Learning, um Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache verstehen und in ihr kommunizieren zu können.

Aufgaben und Funktionsweise von NLP

NLP verbindet Informatik, Linguistik und künstliche Intelligenz. Typische Aufgaben sind:

• Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text,
• Textklassifikation: Einordnung von Texten in vordefinierte Kategorien (z. B. Spamfilter),
• Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis): Bewertung von Aussagen als positiv, negativ oder neutral,
• Named Entity Recognition: Automatisches Erkennen von Namen, Orten oder Organisationen in Texten und
• maschinelle Übersetzung: Automatische Übertragung von Inhalten in andere Sprachen.
• Generative Sprachverarbeitung (GenAI): Automatische Erstellung natürlicher Texte (s. ChatGPT) ist eine funktionale Erweiterung von NLP.

Technisch kommen dabei häufig neuronale Netze, Deep Learning und vektorbasierte Repräsentationen von Sprache zum Einsatz. In den Vorverarbeitungsschritten werden Texte tokenisiert, normalisiert und in maschinenlesbare Formate überführt.

Unterschied zu klassischer Textverarbeitung

Aspekt	Klassische Textverarbeitung	Natural Language Processing
Regeln	Fest programmiert	Lernfähig (ML/AI)
Kontextverständnis	Eingeschränkt	Möglich
Skalierbarkeit	Begrenzte Flexibilität	Gut skalierbar
Anwendung	Suchfunktionen, Filter	Analyse, Chatbots, Übersetzung

 

Relevanz für Unternehmen

NLP kommt dann in Unternehmen zum Einsatz, wenn es darum geht, sprachbasierte Prozesse effizienter zu gestalten – intern wie extern. Unternehmen nutzen es unter anderem für:

• Kundensupport durch Chatbots,
• Automatisierte Analyse von Kundenfeedback,
• Dokumentenklassifikation oder Vertragsanalyse oder
• Spracherkennung in Service- oder Vertriebsprozessen.

In Verbindung mit KI-gestützten Systemen ermöglicht NLP einen effizienteren Umgang mit großen Mengen an Text- und Sprachdaten.

Praxisbeispiel: Sentiment-Analyse im Kundenfeedback

Ein Handelsunternehmen wertet mit NLP täglich Hunderte Produktbewertungen aus. Über eine Sentiment Analysis lässt sich feststellen, ob die Aussagen positiv, negativ oder neutral sind. Diese Information hilft dem Produktmanagement beispielsweise dabei, gezielt auf Kritik einzugehen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

FAQ

Benötigt NLP große Datenmengen?

Je nach Komplexität der Aufgabe ja. Für gute Ergebnisse werden oft vortrainierte Sprachmodelle genutzt, die bereits mit sehr vielen Texten gearbeitet haben.

Ist NLP nur für große Unternehmen geeignet?

Nein. Viele Cloud-Anbieter stellen fertige NLP-Dienste zur Verfügung – auch für kleinere Unternehmen ohne eigene KI-Teams.

Was sind typische Herausforderungen?

Ironie, Fachjargon, Dialekte oder uneindeutige Aussagen stellen NLP-Systeme noch immer vor Schwierigkeiten.

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