Verarbeitung natürlicher Sprache

So funktioniert natürliche Sprachverarbeitung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache zielt darauf ab, unstrukturierte Sprachdaten in ein strukturiertes Format umzuwandeln, das Maschinen zur Interpretation von Text- und Sprachdateien, zur Aufdeckung und zur Visualisierung komplexer Beziehungen in großen Datensätzen, aber auch um neue Sprachdaten zu erzeugen, nutzen können.

Rohe Sprachdaten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Audiosignalen, dem Internet und sozialen Medien sowie Dokumenten und Datenbanken. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen wie Sprachbefehle, die öffentliche Stimmung zu bestimmten Themen, Betriebsdaten und Wartungsberichte. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann diese großen Datenquellen kombinieren, vereinfachen und sie mit Visualisierungen sowie Themenmodellen in aussagekräftige Erkenntnisse verwandeln.

Verarbeitung natürlicher Sprache anhand von Sprachdaten, Erkennung menschlicher Sprache in einem Audiosegment, Umwandlung von Sprache in Text und Anwendung von Text Mining und Machine Learning auf den abgeleiteten Text.

Datenvorbereitung für die natürliche Sprachverarbeitung

Zu den Techniken, die bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, um Text aus einem unstrukturierten Format in ein strukturiertes Format umzuwandeln, gehören unter anderem:

Tokenisierung: In der Regel ist dies der erste Schritt der Textverarbeitung für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es handelt sich um die Aufteilung des Textes in Sätze oder Wörter.

Stemming: Diese Textnormalisierungstechnik reduziert Wörter auf ihre Stammformen durch das Entfernen ihrer Affixe. Sie verwendet einfache heuristische Regeln und kann zu ungültigen Grundformen der Wörter führen.

Lemmatisierung: Diese hochentwickelte Textnormalisierungstechnik verwendet Vokabular- und morphologische Analysen, um Affixe von Wörtern zu entfernen. Aus „Gebäude hat Stockwerke“ wird beispielsweise „Bau haben Stockwerk“

Word2vec: Die beliebteste Implementierung unter den Worteinbettungstechniken ist Word2vec. Die Technik erstellt eine verteilte Darstellung von Wörtern in numerischen Vektoren, die die Semantik und die Beziehungen zwischen den Wörtern erfassen.

N-Gramm-Modellierung: Ein N-Gramm ist eine Sammlung von n aufeinanderfolgenden Elementen in einem Textdokument, die Wörter, Zahlen, Symbole und Interpunktion enthalten können. N-Gramm-Modelle können bei Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache nützlich sein, bei denen Wortfolgen von Bedeutung sind, z. B. bei der Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Texterstellung.

Verarbeitung natürlicher Sprache mit KI

KI-Modelle, die auf Sprachdaten trainiert wurden, können Muster erkennen und nachfolgende Zeichen oder Wörter in einem Satz vorhersagen. Zur Erstellung von Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache können Sie klassische Machine-Learning-Algorithmen (z. B. logistische Regression oder Entscheidungsbäume) oder Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN), rekurrente neuronale Netze (RNN) und Auto-Encoder verwenden. Mit CNNs können Sie beispielsweise Text klassifizieren und mit RNNs Zeichenfolgen erzeugen.

Transformer-Modelle (eine Art Deep-Learning-Modell) haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert und bilden die Grundlage für große Sprachmodelle (LLMs) wie BERT und ChatGPT™. Mit Transformers lassen sich Zusammenhänge in sequentiellen Daten verfolgen. Sie stützen sich auf einen Selbstbeobachtungsmechanismus, um globale Abhängigkeiten zwischen Eingabe und Ausgabe zu erfassen.

Im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht dies LLMs, langfristige Abhängigkeiten, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Nuancen in natürlicher Sprache zu erfassen. LLMs können alle Wörter parallel verarbeiten und damit das Training und die Inferenz beschleunigen.

Ähnlich wie bei anderen vortrainierten Deep-Learning-Modellen können Sie Transfer Learning mit vortrainierten LLMs durchführen, um ein bestimmtes Problem in der natürlichen Sprachverarbeitung zu lösen. Sie können zum Beispiel ein BERT-Modell für japanischen Text feinabstimmen.