NLP-Techniken in der Datenwissenschaft

NLP-Techniken in der Datenwissenschaft werden von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege sie mit Internet-Infrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der Datenwissenschaft, der darauf abzielt, Computer zu trainieren, Gespräche in Textformat zu verarbeiten und zu interpretieren, ähnlich wie Menschen es durch Zuhören tun.
• NLP-Anwendungen sind anspruchsvoll und stellen eine Herausforderung bei der Entwicklung dar, da Computer von Menschen verlangen, mit ihnen unter Verwendung strukturierter und eindeutiger Programmiersprachen wie Java, Python usw. zu interagieren.
• Die Anwendung von Natural Language Processing, Datenwissenschaft, ML und KI hat unsere Art der Interaktion mit Computern verändert und wird dies auch in Zukunft tun.

Natural Language Processing (NLP) ist ein wichtiger Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI) innerhalb der Datenwissenschaft, der sich der Extraktion von Informationen aus Textdaten widmet. Dies hat zu einer erhöhten Nachfrage nach NLP-Fachleuten geführt, da jedes Gespräch und jeder Ausdruck wertvolle Informationen enthält, die für die Entscheidungsfindung entscheidend sind.

Die Extraktion von Informationen aus Textdaten stellt jedoch eine große Herausforderung dar, angesichts der Vielzahl von Sprachen, Ausdrücken und Tonlagen, die von Menschen verwendet werden. Die durch unsere täglichen Interaktionen generierten Daten sind von Natur aus unstrukturiert. Dennoch haben Fortschritte in der Datenwissenschaft und NLP-Techniken es Maschinen ermöglicht, sinnvolle Gespräche mit Menschen zu führen. In diesem Artikel werden wir die zehn am häufigsten verwendeten NLP-Techniken in der Datenwissenschaft erkunden und vertiefen.

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1. Tokenisierung im NLP

Die Tokenisierung, eine grundlegende NLP-Technik, besteht darin, den Text in Sätze und Wörter zu segmentieren, indem er im Wesentlichen in Token aufgeteilt wird. Dieser Prozess entfernt bestimmte Zeichen wie Satzzeichen und Bindestriche, um den Text leichter analysierbar zu machen.

Nehmen wir dieses Beispiel: Bei der Tokenisierung wird der Text normalerweise durch Leerzeichen geteilt. Allerdings können Probleme auftreten, insbesondere bei Satzzeichen. Zum Beispiel sollte bei Abkürzungen wie „Dr.“ der Punkt idealerweise als Teil desselben Tokens erhalten bleiben, aber die Tokenisierung kann ihn fälschlicherweise in zwei Wörter teilen. Diese Herausforderung verstärkt sich in Bereichen mit komplexen biomedizinischen Texten, die viele Bindestriche, Klammern und Satzzeichen enthalten, was zu potenziellen Komplikationen während der Tokenisierung führen kann.

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2. Stemming und Lemmatisierung

Das Hauptziel des Stemming im NLP ist es, Wörter auf ihre Stammform zu reduzieren, um Wortvarianten mit derselben Bedeutung zu gruppieren. Stemming erreicht dies, indem es Affixe von Wörtern entfernt und so die Verarbeitung rationalisiert.

Im Gegensatz dazu besteht die Lemmatisierung darin, Wörter in ihre Wörterbuchform, das sogenannte Lemma, umzuwandeln. Zum Beispiel sind 'hates' und 'hating' Varianten des Wortes 'hate', wobei 'hate' das Lemma für beide ist. Das Ziel der Lemmatisierung ist ähnlich wie das des Stemming – verschiedene Wortformen zu gruppieren –, verwendet jedoch einen anderen Ansatz.

3. Entfernung von Stoppwörtern

Die Termhäufigkeit (TF, von englisch Term Frequency) quantifiziert die Häufigkeit eines Wortes in einem bestimmten Dokument. Sie wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Vorkommen des Wortes gezählt und durch die Gesamtlänge des Dokuments geteilt wird, also TF = Gesamtzahl der Vorkommen / Gesamtlänge des Dokuments.

Die IDF (Inverse Document Frequency) hingegen weist jedem Wort ein Gewicht basierend auf seiner Wichtigkeit zu. Dies wird bestimmt, indem der Logarithmus der Gesamtzahl der Dokumente im Datensatz geteilt durch die Anzahl der Dokumente, die dieses bestimmte Wort enthalten, genommen wird.

Der TF-IDF, das Produkt aus TF und IDF, liefert ein Maß für die Wichtigkeit eines Wortes. Wörtern mit höherer Wichtigkeit werden durch diese statistische Berechnung höhere Gewichte zugewiesen. Diese Technik wird häufig von Suchmaschinen verwendet, um die Relevanz von Dokumenten als Reaktion auf eingegebene Schlüsselwörter zu bewerten und zu ordnen.

4. Termhäufigkeit – Inverse Dokumenthäufigkeit (TF-IDF)

Die TF (Termhäufigkeit) misst die Häufigkeit eines Wortes in einem gegebenen Dokument. Sie wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Vorkommen des Wortes gezählt und durch die Gesamtlänge des Dokuments geteilt wird, also TF = Gesamtzahl der Vorkommen / Gesamtlänge des Dokuments.

Die IDF (Inverse Dokumenthäufigkeit) weist jeder Zeichenkette ein Gewicht basierend auf ihrer Wichtigkeit zu. Sie berechnet dies, indem der Logarithmus der Gesamtzahl der Dokumente im Datensatz zu diesem Zeitpunkt geteilt durch die Anzahl der Dokumente, die dieses bestimmte Wort enthalten, genommen wird. Der TF-IDF ist die Wichtigkeit eines Wortes, indem die TF- und IDF-Terme multipliziert werden, also TF*IDF.

Somit erhalten Wörter mit höherer Wichtigkeit durch diese Methode höhere Gewichte unter Verwendung dieser Statistiken. Die TF-IDF-Technik wird hauptsächlich von Suchmaschinen verwendet, um die Relevanz eines Dokuments basierend auf den gegebenen Schlüsselwörtern zu bewerten und zu ordnen.

5. Schlüsselwortextraktion im NLP

Die Schlüsselwortextraktion ist eine Textanalysemethode, die automatisch die wichtigsten Wörter und Ausdrücke in einem gegebenen Text identifiziert. Diese Technik hilft, den Inhalt zusammenzufassen und die Hauptthemen zu identifizieren.

Sie funktioniert mit verschiedenen Textquellen, einschließlich Dokumenten, Social-Media-Beiträgen, Online-Foren und Nachrichtenartikeln. Durch die Verwendung der Schlüsselwortextraktion können Unternehmen effektiv die vorherrschenden Kundenervähnungen im Internet erkennen, was im Vergleich zu herkömmlichen Methoden der manuellen Verarbeitung erhebliche Zeit spart.

Da über 80 % der täglichen Daten unstrukturiert sind, ist die automatische Schlüsselwortextraktion für Unternehmen unerlässlich, die Kundendaten effektiv analysieren möchten.