Ein Leitfaden für Anfänger zum Verständnis natürlicher Sprache

„Ein Computer würde es verdienen, als intelligent bezeichnet zu werden, wenn er einen Menschen glauben machen könnte, er sei ein Mensch.“

– Alan Turing
Die gesamte Bandbreite der künstlichen Intelligenz basiert darauf, dass Maschinen Menschen „verstehen“ und auf sie „reagieren“ können. Was ohne die Fähigkeit von Maschinen unmöglich ist, mit Menschen in ihrer natürlichen Sprache zu interagieren, wie andere Menschen auch. Darüber hinaus beinhaltet Verstehen nicht den bloßen Austausch von Informationen und Daten, sondern einen Austausch von Emotionen, Gefühlen, Ideen und Absichten. Können Maschinen das überhaupt? Nun, die Antwort ist ja und es ist nicht einmal mehr so ​​überraschend. Was ist diese wundersame Technologie, die die Interaktion zwischen Mensch und Maschine reibungslos erleichtert? Es ist Natural Language Understanding.

Was ist Natural Language Understanding?

Natural Language Understanding ist ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es übernimmt die Analyse von Inhalten, textbasierten Metadaten und generiert zusammengefasste Inhalte in natürlicher, menschlicher Sprache. Es ist das Gegenteil des Prozesses der Erzeugung natürlicher Sprache. NLG befasst sich mit Eingaben in Form von Daten und generiert Ausgaben in Form von Klartext, während Natural Language Understanding-Tools Text oder Sprache in natürlicher Sprache verarbeiten und angemessene Antworten durch Zusammenfassen, Bearbeiten oder Erstellen von Sprachantworten generieren.
Sie sagen, Daten sind das neue Öl – ist das wirklich wahr?

Verstehen natürlicher Sprache vs. Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing ist ein weit gefasster Begriff, der sowohl Natural Language Understanding als auch Natural Language Generations zusammen mit vielen anderen Techniken umfasst, die sich um das Übersetzen und Analysieren natürlicher Sprache durch Maschinen drehen, um bestimmte Befehle auszuführen.

Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist überall und wir verwenden sie in unserem täglichen Leben, ohne es überhaupt zu merken. Wissen Sie, wie Spam-Nachrichten von Ihren E-Mails getrennt werden? Oder Autokorrektur und prädiktives Tippen, die uns so viel Zeit sparen, wie kommt das zustande? Nun, das ist alles Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Hier sind einige Beispiele für weit verbreitete Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache:

• Intelligente persönliche Assistenten – Wir alle kennen Siri und Cortana. Diese mobilen Softwareprodukte, die Aufgaben ausführen, Dienste anbieten, mit einer Kombination aus Benutzereingaben, Standortbewusstsein und der Möglichkeit, auf Informationen aus einer Vielzahl von Online-Quellen zuzugreifen, sind zweifellos eine der größten Errungenschaften der Verarbeitung natürlicher Sprache.
• Maschinelle Übersetzung – Um eine Beschreibung eines schönen Bildes auf Instagram oder Updates auf Facebook zu lesen, haben wir alle mindestens einmal diesen Befehl „Übersetzung anzeigen“ verwendet. Und der Google-Übersetzungsdienst hilft in dringenden Situationen oder manchmal nur, um ein paar neue Wörter zu lernen. Dies sind alles Beispiele für maschinelle Übersetzungen, bei denen uns Maschinen Übersetzungen von einer natürlichen Sprache in eine andere liefern.
• Spracherkennung – Die Umwandlung gesprochener Wörter in Daten ist ein Beispiel für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es wird für mehrere Zwecke verwendet, z. B. Diktieren in Microsoft Word, Sprachbiometrie, Sprachbenutzeroberfläche usw.
• Affective Computing – Es ist nichts anderes als emotionales Intelligenztraining für Maschinen. Sie lernen, Ihre Emotionen, Gefühle und Ideen zu verstehen, um auf humanere Weise mit Ihnen zu interagieren.
• Generierung natürlicher Sprache – Tools zur Generierung natürlicher Sprache scannen strukturierte Daten, führen Analysen durch und generieren Informationen im Textformat, das in natürlicher Sprache produziert wird.
• Natural Language Understanding – Wie oben erläutert, scannt es in natürlichen Sprachen geschriebene Inhalte und generiert kleine, verständliche Textzusammenfassungen.

Die besten Tools für das Verstehen natürlicher Sprache, die heute verfügbar sind

Die Verarbeitung natürlicher Sprache befasst sich mit der menschlichen Sprache in ihrer natürlichsten Form und auf Echtzeitbasis, wie sie in Social-Media-Inhalten, E-Mails, Webseiten, Tweets, Produktbeschreibungen, Zeitungsartikeln und wissenschaftlichen Forschungsarbeiten usw. in einem erscheint Vielzahl von Sprachen. Unternehmen müssen all diese Inhalte ständig im Auge behalten. Hier sind einige beliebte Softwareprodukte zum Verstehen natürlicher Sprache, die sie bei dieser entmutigenden Aufgabe effektiv unterstützen.

• Wolfram – Wolfram Alpha ist eine von Wolfram Alpha LLC (einer Tochtergesellschaft von Wolfram Research) entwickelte Antwortmaschine. Es handelt sich um einen Onlinedienst, der Antworten auf sachliche Fragen liefert, indem die Antwort aus extern bezogenen, „kuratierten Daten“ berechnet wird.
• Natural Language Toolkit – Das Natural Language Toolkit, auch bekannt als NLTK, ist eine Reihe von Programmen, die für die symbolische und statistische Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die englische Sprache verwendet werden. Es ist in der Programmiersprache Python geschrieben und wurde von Steven Bird und Edward Loper an der University of Pennsylvania entwickelt.
• Stanford CoreNLP – Stanford CoreNLP ist eine annotationsbasierte NLP-Pipeline, die Kernanalysen natürlicher Sprache bietet. Die Basisdistribution stellt Modelldateien für die Analyse von Englisch bereit, aber die Engine ist mit Modellen für andere Sprachen kompatibel.
• GATE (General Architecture for Text Engineering) – Es bietet eine breite Palette von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es handelt sich um eine ausgereifte Software, die seit mehr als 15 Jahren branchenübergreifend eingesetzt wird.
• Apache openNLP – Das Apache OpenNLP ist ein Toolkit, das auf maschinellem Lernen basiert, um Text in natürlicher Sprache zu verarbeiten. Es ist in Java geschrieben und wird von der Apache Software Foundation produziert. Es bietet Dienste wie Tokenizer, Chucking, Parsing, Part of Speech Tagging, Satzsegmentierung usw.

Anwendungen des Verstehens natürlicher Sprache

Wie wir bereits gesehen haben, ist das Verstehen natürlicher Sprache im Grunde nichts anderes als ein intelligentes maschinelles Leseverständnis. Lassen Sie uns nun einen genauen Blick darauf werfen, wie es verwendet wird, um die Effizienz und Genauigkeit der Personalressourcen zu fördern und gleichzeitig Zeit und Mühe zu sparen, die dann besser eingesetzt werden können.

• Datenerhebung und Datenanalyse – Um gute Dienste leisten zu können, muss ein Unternehmen wissen, was von ihm erwartet wird. Daten zu Kundenfeedback sind keine numerischen Daten wie Verkäufe oder Jahresabschlüsse. Es ist offen und textlastig. Damit Unternehmen durchgehend Muster und Trends erkennen können, sind diese Daten und das Ergreifen von Maßnahmen gemäß den identifizierten Lücken oder Erkenntnissen entscheidend für das Überleben und Wachstum. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass die Implementierung einer Lösung zum Verstehen natürlicher Sprache große Vorteile bei der Analyse von Metadaten wie Kundenfeedback und Produktbewertungen bietet. Das Verstehen natürlicher Sprache erweist sich in solchen Fällen als effektiver und genauer als traditionelle Methoden wie Handcodierung. Es hilft der Stimme des Kunden, Sie klarer und schneller zu erreichen, was zu einer effektiven Strategieentwicklung und produktiven Umsetzung führt.
• Reputationsüberwachung – Kundenfeedback ist nur eine Spitze des Eisbergs im Vergleich zu den wahren Gefühlen der Kunden gegenüber der Marke. Als Kunden beteiligen wir uns kaum an Rückmeldungen aus Kundenumfragen. Die meisten echten Kundenstimmungen sind daher in unstrukturierten Daten gefangen. Nachrichten, Blogposts, Chats und Social-Media-Updates enthalten riesige Mengen solcher Daten, die natürlicher sind und verwendet werden können, um die „echten“ Gefühle der Kunden über das Produkt oder die Dienstleistung zu erfahren. Softwareprodukte zum Verstehen natürlicher Sprache helfen Unternehmen, solche verstreuten Daten zu durchsuchen und praktische Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Kundenservice – Natural Language Understanding ist in der Lage, mit ungeschulten Personen zu kommunizieren und ihre Absicht zu verstehen. NLU ist in der Lage, die Bedeutung trotz einiger menschlicher Fehler wie falscher Aussprache oder vertauschter Buchstaben oder Wörter zu verstehen. Es verwendet auch Algorithmen, die die menschliche Sprache in eine strukturierte Ontologie zerlegen und die Bedeutung, Absicht, Stimmung und den Kern der menschlichen Sprache herausfischen. Eines der wichtigsten Ziele von NLU ist es, Chatbots oder mit Menschen interagierende Bots zu erstellen, die ohne menschliche Aufsicht effektiv mit Menschen kommunizieren können. Es gibt verschiedene Softwareprodukte wie Nuance, die bereits in die Kundeninteraktion eingebunden sind.
• Automatisierter Handel – Die Automatisierung des Kapitalmarkthandels ist kein neues Phänomen mehr. Mittlerweile sind mehrere Softwareprodukte und Plattformen verfügbar, die Marktbewegungen, das Branchenprofil und die Finanzkraft eines Unternehmens analysieren und auf der Grundlage technischer Analysen die Handelsmuster entwerfen. Fortgeschrittene Tools zum Verständnis natürlicher Sprache, die verschiedene Quellen wie Finanzberichte, Berichte und Marktnachrichten durchsuchen, sind die Grundlage automatisierter Handelssysteme.
• Market Intelligence – „Was machen Wettbewerber?“ ist eine der wichtigsten Informationen, die Unternehmen in Echtzeit benötigen. Informationen beeinflussen Märkte. Der Informationsaustausch zwischen verschiedenen Stakeholdern gestaltet und gestaltet die Marktdynamik ständig neu. Den Status einer Branche genau im Auge zu behalten, ist für die Entwicklung einer leistungsstarken Strategie unerlässlich, aber die Kanäle der heutigen Verbreitung von Inhalten (RSS-Feeds, soziale Medien, E-Mails) generieren so viele Informationen, dass es immer schwieriger wird, diese unstrukturiert im Auge zu behalten , Inhalte aus mehreren Quellen. Die Finanzmärkte haben damit begonnen, Tools zum Verstehen natürlicher Sprache rigoros einzusetzen, um den Informationsaustausch auf dem Markt zu verfolgen und ihnen zu helfen, ihn sofort zu erreichen.

Aufgrund dieser vielfältigen Funktionen, die von Programmen zum Verstehen natürlicher Sprache ausgeführt werden, nimmt ihre Bedeutung in Handel, Gewerbe, Handel und Industrie immer mehr zu. Es ist ein kluger Schachzug, Programme zum Verstehen natürlicher Sprache zu lernen, um sich eine erfolgreiche Karriere zu sichern.
Der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und Big Data!

Was ist der beste Weg, um Natural Language Understanding zu lernen?

Der beste Weg, sich auf eine bessere Zukunft in technologischen Bestrebungen vorzubereiten, besteht darin, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu verstehen. Das Postgraduierten-Diplom in maschinellem Lernen und KI von UpGrad bietet die Möglichkeit, Konzepte wie neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, grafische Modelle und verstärkendes Lernen zu beherrschen. Der einzigartigste Aspekt dieses Kurses ist die Karriereunterstützung. Und das Branchen-Mentoring, das Ihnen hilft, sich innerhalb Ihres eigentlichen Jobs auf den intensiven Wettbewerb in der Branche vorzubereiten. Lassen Sie uns also lernen, Softwareprodukte zu verwenden, die in der Industrie weit verbreitet sind und bereits erwähnt wurden, wie NLKT. Dieses Programm zielt darauf ab, vielseitige Datenwissenschaftler und KI-Experten mit gründlichen Kenntnissen in Mathematik, Fachwissen in relevanten Tools/Sprachen und Verständnis für hochmoderne Algorithmen und Anwendungen hervorzubringen.
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