5 Beispiele für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

5 Natural Language Processing examples wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) steht an der Spitze der Spitzentechnologie und ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.
• Obwohl die Begriffe KI und NLP Bilder von futuristischen Robotern hervorrufen mögen, gibt es bereits grundlegende Beispiele für NLP in unserem täglichen Leben.
• Von Sentimentanalyse und Sprachübersetzung bis hin zu Chatbots und Textzusammenfassung – die in diesem Blog besprochenen Beispiele veranschaulichen die breite Palette von NLP-Anwendungen.

Die Feinheiten der Sprache entgehen oft der bewussten Wahrnehmung, da Kommunikation intuitiv erfolgt und sich auf semantische Hinweise wie Wörter, Zeichen oder Bilder stützt, um Bedeutung zu vermitteln. Es wurde argumentiert, dass der Spracherwerb, ähnlich wie das Gehen, durch Wiederholung und Übung im Jugendalter natürlicher wird. Im Gegensatz zu streng geregelten Aktivitäten wie der Einhaltung von Verkehrsregeln fehlt der Sprache jedoch strenge Regeln, wie Ausnahmen wie „I vor E außer nach C“ zeigen.

Während der Spracherwerb für Menschen einfach erscheint, stellt er Computer aufgrund der Fülle unstrukturierter Daten, des Fehlens formaler Regeln und des Mangels an Kontext oder realer Absicht vor große Herausforderungen.

Als Reaktion auf diese Herausforderungen verlässt man sich zunehmend auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), die eine wachsende Fähigkeit zeigen, Mensch-Maschine-Interaktionen zu bewältigen und Aufgaben autonom auszuführen. Mit dem Fortschreiten von KI und erweiterter Analytik entwickelt sich auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) weiter. Trotz der Wahrnehmung, dass KI und NLP futuristische Roboterbilder hervorrufen, sind die grundlegenden NLP-Anwendungen bereits in den Alltag integriert. Hier sind mehrere bemerkenswerte Beispiele für NLP in Aktion.

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1.E-Mail-Filter

E-Mail-Filter sind eine der grundlegendsten und frühesten Anwendungen von NLP online. Es begann mit Spam-Filtern, die bestimmte Wörter oder Phrasen erkennen, die auf eine unerwünschte Nachricht hinweisen. Aber die Filterung hat sich verbessert, ebenso wie die frühen Anpassungen von NLP. Eine der neueren und verbreiteteren Anwendungen von NLP findet sich in der E-Mail-Klassifizierung von Gmail. Das System erkennt, ob E-Mails basierend auf ihrem Inhalt zu einer von drei Kategorien (Primär, Sozial oder Werbung) gehören.

Für alle Gmail-Nutzer trägt dies dazu bei, einen überschaubaren Posteingang mit wichtigen und relevanten E-Mails zu erhalten, die Sie schnell ansehen und beantworten möchten.

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2. Intelligente Assistenten

Intelligente Assistenten wie Apples Siri und Amazons Alexa erkennen Sprachmuster durch Spracherkennung, leiten die Bedeutung ab und liefern eine hilfreiche Antwort. Wir haben uns daran gewöhnt, „Hey Siri" zu sagen, eine Frage zu stellen, und sie versteht, was wir gesagt haben, und antwortet mit relevanten Antworten basierend auf dem Kontext. Und wir gewöhnen uns daran, Siri oder Alexa in unserem Haus und Alltag zu sehen, wenn wir über Dinge wie Thermostat, Schalter, Auto usw. mit ihnen interagieren. Wir erwarten nun von Assistenten wie Alexa und Siri, dass sie kontextuelle Hinweise verstehen, um unser Leben zu verbessern und bestimmte Aktivitäten wie das Bestellen von Artikeln zu erleichtern, und wir schätzen es sogar, wenn siemit Humor antwortenoder Fragen über sich selbst beantworten. Unsere Interaktionen werden persönlicher, je besser diese Assistenten uns kennenlernen. Wie ein Artikel der New York Times„Warum wir bald in Alexas Welt leben könnten"erklärt: „Etwas Größeres bereitet sich vor. Alexa hat die besten Chancen, die dritte große Consumer-Computing-Plattform dieses Jahrzehnts zu werden."

3. Suchergebnisse

Suchmaschinen nutzen NLP, um relevante Ergebnisse basierend auf ähnlichem Suchverhalten oder der Benutzerabsicht anzuzeigen, damit der normale Mensch findet, was er braucht, ohne ein Experte in Suchbegriffen zu sein. Beispielsweise sagt Google nicht nur beliebte Suchanfragen voraus, die zu Ihrer Anfrage passen könnten, wenn Sie zu tippen beginnen, sondern berücksichtigt den gesamten Kontext und erkennt, was Sie sagen möchten, anstatt die genauen Suchwörter.

Jemand kann eine Flugnummer in Google eingeben und den Flugstatus erhalten, ein Aktiensymbol eingeben und Aktieninformationen erhalten, oder ein Taschenrechner kann beim Eingeben einer mathematischen Gleichung erscheinen. Dies sind einige der Variationen, die Sie bei einer Suche beobachten können, da NLP in der Suche die mehrdeutige Anfrage mit einer relativen Entität verknüpft und nützliche Ergebnisse liefert.

4.Vorhersagetext

Autokorrektur, automatische Vervollständigung und Vorhersagetext sind so tief in unserer Smartphone-Erfahrung verwurzelt, dass wir ihre Präsenz oft übersehen. Ähnlich wie Suchmaschinen antizipieren automatische Vervollständigung und Vorhersagetext unsere Wörter basierend auf unseren Eingaben, schlagen relevante Optionen vor oder vervollständigen unsere Sätze. Die Autokorrektur hingegen ändert manchmal Wörter, um die allgemeine Kohärenz zu verbessern. Es ist zu beachten, dass sich diese Funktionen mit unserer Nutzung anpassen und weiterentwickeln und sich im Laufe der Zeit an unsere einzigartigen Sprachmuster anpassen.

Diese persönliche Note führt oft zu lustigen Erlebnissen, bei denen Nutzer Sätze teilen, die vollständig aus Vorhersagetext bestehen, und überraschend intime Einblicke in ihre Sprachgewohnheiten bieten. Solche Phänomene haben die Aufmerksamkeit verschiedener Medien auf sich gezogen und das faszinierende Zusammenspiel zwischen Technologie und persönlichem Ausdruck beleuchtet.

5.Sprachübersetzung

Eines der verräterischen Anzeichen für Schummeln bei Ihren Spanisch-Hausaufgaben ist, dass es grammatikalisch eine Katastrophe ist. Viele Sprachen erlauben keine wörtliche Übersetzung und haben unterschiedliche Satzstrukturen, was Übersetzungsdienste früher vernachlässigten. Aber sie haben einen langen Weg zurückgelegt. Dank NLP können Online-Übersetzer Sprachen genauer übersetzen und grammatikalisch korrekte Ergebnisse liefern. Dies ist unendlich nützlich, wenn man versucht, mit jemandem in einer anderen Sprache zu kommunizieren.

Darüber hinaus erkennen die Tools beim Übersetzen von einer anderen Sprache in Ihre eigene jetzt die Sprache basierend auf dem eingegebenen Text und übersetzen sie.