NLP steht für Natural Language Processing (zu Deutsch: Natürliche Sprachverarbeitung). Es handelt sich dabei um einen wichtigen Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), innerhalb dessen sich mit der Human Computer Interaction (HCI) mittels gesprochener Sprache auseinandergesetzt wird. Das Hauptziel des NLP ist es, eine adäquate Form der Übersetzung von menschlicher Sprache in eine solche, die Computern gemein ist, zu etablieren. Dabei geht es vor allem darum, passgenaue Kontrolle und korrespondierende Reaktionsfähigkeit von rechnergestützten Objekten und Mechanismen durch profane Alltagssprache zu ermöglichen.
Zu diesem Zweck umfasst das NLP eine wahrhafte Assemblage von Techniken samt entsprechender Techologien und Methoden, die die situative Kopplung von sozialer Welt und Technosphäre in Aussicht stellen.
1. Generelle Spracherkennung:
NLP-Systeme können gesprochene Sprache in Text umwandeln. Dieser Sachverhalt findet Anwendung in Sprachassistenten wie etwa Apples Siri, Amazons Alexa, oder auch dem Google Assistant.
2. Semantisches Sprachverständnis:
Mit Hilfe spezieller NLP-Algorithmen ist es Computer-Systemen zusehends möglich, den semantischen Kontext einer geäußerten Nachricht zu „verstehen“. Heuristische Annäherungen an Absichten und Bedeutungen von bestimmten Worten, die häufig kulturell geprägt sind, sind dabei besonders wichtig. Gerade Chatbots und automatisierte Kundensupportsysteme, die vornehmlich menschlich-soziale Camouflage betreiben, sind Einsatzorte für diesen Aspekt des NLP.
3. Sprachgenerierung:
Nicht nur bloßes Verständnis, sonder auch die Generierung entsprechenden Outputs in menschlicher Sprache ist Sache des NLP. Das kann von der automatisierten Erstellung eines Erklärungstextes bis zur experimentellen Schöpfung fiktionaler Geschichten und/oder Gedichte reichen.
4. Sentimentanalyse:
Durch NLP-Algorithmen ist es außerdem möglich zu analysieren, ob ein Text (-stück) (zum Beispiel ein Tweet oder eine Kundenrezension) positiv, negativ oder neutral zu bewerten ist. Diese spezielle Funktion findet ihren Einsatz immer häufiger im Bereich des sozialen Monitorings.
5. Sprachübersetzung:
NLP ermöglicht die Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere, oft in Echtzeit. Das ist die Grundlage von Übersetzungssoftware und Diensten wie Google Translate oder DeepL.
6. Informationsextraktion:
NLP befasst sich unter anderem auch damit, spezifische Informationen aus großen Text-Mengen zu extrahieren. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um wichtige Daten wie Namen, Termine oder Orte aus weitgehend unstrukturierten Textfragmenten zu ziehen und sie entsprechend einzupflegen.
7. Frage-Antwort-Systeme:
Fragen ganz einfach so zu stellen, als würde man sich an andere Menschen richten, ist eine Erleichterung, die ebenfalls auf das Konto des NLP geht. Adäquate Antworten auf komplexe Fragen zu finden, indem auf explizite Anfrage große Mengen an Text durchsucht und relevante Informationen extrahiert werden, das erleichtert es jedem, sich in den Wortfluten des Internets zurecht zu finden. Dieser Sachverhalt findet im Rahmen der (Weiter-) Entwicklung von Suchmaschinen und Wissensdatenbanken Verwendung.
Abschließen sei gesagt, dass es sich bei NLP um einen äußerst vielschichtigen Bereich der zeitgenössischen KI-Forschung handelt, der eine Vielzahl an Anwendungen in verschiedenen Branchen in Aussicht stellt. Kundenservice, Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen und viele andere Bereiche stehen vor einer tiefgreifenden NLP-induzierten Transformation. Eine natürlichere und somit letztlich auch effizientere Interaktion zwischen Menschen und Computern kann als eine Schlüsselkomponente für viele moderne KI-Anwendungen betrachtet werden.
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