Evolution der Sprachmodellierung im modernen Leben

Wie wurde die Mitte des vorigen Jahrhunderts konzipierte Sprachmodellierung zu einem integralen Bestandteil der künstlichen Intelligenz mit praktischen Anwendungen im modernen Leben? Wie wurde diese Mischung aus künstlicher Intelligenz und Computerlinguistik zum Kern unserer Welt? Lassen Sie uns das Konzept der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und seiner beliebten Anwendungen wie Chatbots, Sprachbefehle und virtuelle Assistenten wie Google Assistant, Siri, Cortana und Alexa von Amazon erkunden.

Was ist NLP?

Mit einfachen Worten, NLP hilft Computern, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu nutzen, und ermöglicht auch eine vollständige Kommunikation auf nuanciertere Weise. NLP stützt sich auf verschiedene Disziplinen, darunter Linguistik und Informatik, und verleiht Computern die Fähigkeit, Text zu lesen, Sprache zu hören und eine große Datenmenge zu interpretieren. Es hat sich seit den 1950er Jahren umfassend entwickelt und ist zu einem Teil unseres täglichen Lebens geworden. Es wird voraussichtlich weiterhin standardmäßige und innovative Lösungen für häufig auftretende Probleme anbieten, wodurch Zeit, menschlicher Aufwand und Kosten reduziert werden.

Geschichte des NLP

Alan Turing , ein Experte für theoretische Informatik und künstliche Intelligenz, hatte die Idee der Verarbeitung natürlicher Sprache erstmals in den 1950er Jahren. Er schrieb einen Aufsatz, der einen Test für eine Maschine erläuterte, in dem er feststellte, dass, wenn eine Maschine Teil eines Gesprächs mit einem Fernschreiber sein kann, ihr auch beigebracht werden kann, wie man einen Menschen imitiert. Wiederholte Muster würden es einer Maschine ermöglichen, diesen Vorgang zu lernen, wonach sie als denkend angesehen werden könnte.

Im Jahr 1954 strebte ein Experiment der Georgetown University und IBM danach, sechs russische Sätze automatisch ins Englische zu übersetzen, und pflanzte den Samen der Hoffnung, dass eine maschinelle Übersetzung in kurzer Zeit möglich sein würde. Allerdings dauerte es bis Ende der 1980er Jahre, bis das erste statistische maschinelle Übersetzungssystem (durch ein statistisches Modell generierte Übersetzungen) entwickelt wurde. In den 1950er bis 1980er Jahren wurden Fortschritte beim Aufbau anderer Programme für natürliche Sprache erzielt.

Von diesen stand Mitte der 1960er Jahre ELIZA im Mittelpunkt. Dabei handelt es sich um ein Computerprogramm, das am MIT Artificial Intelligence Laboratory von Joseph Weizenbaum entwickelt wurde, um die Oberflächlichkeit der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine aufzuklären. Es zeigte sich, dass die Kommunikation mit Maschinen keine Kontextualisierung von Ereignissen beinhaltete und nur einem Skript folgte. Dennoch schrieben die Benutzer dem Programm menschliche Gefühle zu. ELIZA ebnete den Weg für das, was wir heute als Chatbots (auch bekannt als Chatterbots) kennen, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickelten.

Die 1970er Jahre waren das Jahrzehnt, in dem strukturierte Informationen aus der realen Welt in computerverständliche Daten umgewandelt wurden, und eine Reihe von Programmen verbesserte die verfügbare Technologie. Zu den bemerkenswerten gehören PARRY (ein Chatbot von 1972 mit emotionalen Reaktionen) und später Racter (ein augenzwinkernder Chatbot, der 1984 entwickelt wurde) und Jabberwacky (ein Chatbot, der 1988 entwickelt wurde und darauf abzielte, eine menschliche Unterhaltung auf unterhaltsame Weise zu simulieren).

Die 1980er Jahre waren revolutionär in der Verarbeitung natürlicher Sprache, als maschinelle Lernalgorithmen für die Sprachverarbeitung verwendet wurden. Es gab einen Anstieg der Rechenleistung und die allmähliche Vereinfachung der Linguistik. Mit Entscheidungsbäumen, Sprachmarkierung und dem Fokus auf statistische Modelle, Cache-Sprachmodelle und Spracherkennung wurden die Ergebnisse zuverlässiger.

Die frühen Erfolge des maschinellen Lernens können IBM Research zugeschrieben werden, wo sukzessive kompliziertere statistische Modelle entwickelt wurden, einschließlich der Übersetzung aller behördlichen Verfahren in alle Amtssprachen Kanadas und der Europäischen Union.

Das 21. Jahrhundert brachte Repräsentationslernen (automatisches Merkmalslernen) und maschinelle Lernmethoden im Stil eines tiefen neuronalen Netzwerks , um hochmoderne Ergebnisse zu erzielen. Dazu gehören Wörterinbettungen zur Erfassung von Semantik und übergeordneten Fragen und Antworten, die Geburt der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT), die ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet, um eine Folge von Wörtern vorherzusagen und einen ganzen Satz in einem einzigen integrierten Modell zu modellieren.

In den letzten zwei Jahrzehnten hat NLP mehr neuronale Sprachmodelle, Multi-Task-Lernen, Worteinbettungen, fortschrittlichere neuronale Netze, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, gedächtnisbasierte Netzwerke und vortrainierte Sprachmodelle erforscht. Dieser Fortschritt hat zu Anwendungen wie intelligenten Tastaturen und E-Mail-Antwortvorschlägen bis hin zu sprachgesteuerter Unterstützung durch Maschinen geführt.

Jetzt gibt es einen stetigen Übergang von der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Verständnis natürlicher Sprache (NLU), bei dem ein Benutzer, der eine menschliche emotionale Verbindung zu den Maschinen hat, nicht ketzerisch ist.

Kodierung versus statistisches NLP

Anfänglich wurden Sprachverarbeitungssysteme durch Handcodierung entworfen, im Wesentlichen durch das Schreiben von Grammatik oder das Entwickeln heuristischer Regeln. Mitte der 1980er Jahre änderte sich dies jedoch zum maschinellen Lernen, das statistische Inferenz verwendete, um diese Regeln durch die Analyse einer großen Anzahl von Beispielen aus der realen Welt automatisch zu lernen. Dies führte zu einem spürbaren Unterschied in Geschwindigkeit und Verständnis der Sprachverarbeitungssysteme.

Die beim maschinellen Lernen verwendeten Lernverfahren konzentrierten sich automatisch auf die häufigsten Fälle. Sie könnten fehlerhafte Eingaben und Rechtschreibfehler aufzeigen und korrigieren und komplexere Aufgaben über Algorithmen erledigen. Dies war ein Wendepunkt und führte zu einem Szenario, in dem NLP auf globaler Ebene umfassend und erfolgreich eingesetzt werden konnte.

Es war ein langer Weg, einen Punkt zu erreichen, an dem Grammatik-Induktion, Lemmatisierung, morphologische Segmentierung, Sprachmarkierung, Parsing, Satztrennung, Wortstammbildung, Wortsegmentierung und Terminologieextraktion verwendet werden konnten, um robuste Plattformen für die Verwendung von NLP zu schaffen.

NLP-Anwendungen im wirklichen Leben

1. Maschinelle Übersetzung

NLP hat insbesondere in den letzten zehn Jahren mehrere Berührungspunkte in unserem Leben entwickelt. Eine der beliebtesten Anwendungen ist die maschinelle Übersetzung , besser bekannt als Google Translate . Auf der Grundlage von SMT (statistische maschinelle Übersetzung, was sich auf eine auf der Grundlage statistischer Modelle generierte maschinelle Übersetzung bezieht) führt Google Translate keine Wort-für-Wort-Übersetzung durch, sondern weist den Wörtern einen semantischen Wert zu, um sie kohärent zu übersetzen.

Aufgrund der inhärenten Mehrdeutigkeit und Flexibilität der menschlichen Sprache ist eine solche Übersetzung jedoch nicht ganz genau. Allerdings ist Google Translate immer noch das beliebteste Tool für die Übersetzung auf Reisen und überbrückt die Sprachlücke.

2. Spracherkennung

Ein weiteres beispielhaftes und nachvollziehbares Beispiel für NLP. Spracherkennungssoftwareprogramme ermöglichen die Dekodierung der menschlichen Stimme, die in der Mobiltelefonie, Heimautomatisierung, Freisprech-Computern, virtueller Assistenz, Videospielen und mehr verwendet werden kann. Die beliebteste Verwendung davon in unserem täglichen Leben ist mit dem Aufkommen von Google Assistant, Siri und Alexa von Amazon gekommen .

Wie funktioniert das? Im Fall von Google Assistant wird Sprache mithilfe des Hidden Markov Model (HMM)-Systems in Text umgewandelt. Das HMM-System hört 10 bis 20 Millisekunden lange Clips gesprochener Wörter ab, sucht nach Phonemen und vergleicht sie mit vorab aufgezeichneter Sprache. Dem Prozess des Verstehens folgt die Identifizierung der Sprache und des Kontexts.

Das System zerlegt jedes Wort in seine Wortart (Substantiv, Verb usw.) und bestimmt dann den Kontext Ihrer Befehle. Dann kategorisiert es diesen Befehl und führt eine Aufgabe effektiv aus. Alexa hingegen funktioniert etwas anders.

Jedes Mal, wenn Sie etwas sagen, gehen die Wörter zurück zum Amazon-Server, um entschlüsselt zu werden. Das System stützt sich auf eine riesige Datenbank mit Wörtern und Anweisungen, um einen Befehl zu bewerten und auszuführen. Wenn Alexa beispielsweise Wörter wie „Pizza“ oder „Abendessen“ erkennt, öffnet es eine Essens-App, oder wenn es das Wort „spielen“ erkennt, stellt es eine Verbindung zu Musikoptionen her.

3. Stimmungsanalyse

Wenn man über NLP spricht, darf die Stimmungsanalyse nicht ignoriert werden. Dies wird auch als Meinungsmining oder Emotions-KI bezeichnet, die die Meinungsneigung der Menschen misst. Es beinhaltet die Identifizierung subjektiver Informationen im Text und hat eine Reihe von Anwendungen. Markenüberwachung und Reputationsmanagement ist die häufigste Anwendung der Stimmungsanalyse in der Industrie.

Es ermöglicht Unternehmen, die Wahrnehmung einer Marke zu verfolgen, Trends zu erkennen, ein Ohr für Influencer und ihre Wirkung zu haben, die Bewertungen eines Produkts oder einer Dienstleistung zu überwachen, nach neuen Ideen und Variationen zu suchen und Marketingstrategien entsprechend zu optimieren. Neben der Markenwahrnehmung und Kundenmeinung ist die Marktforschung ein weiteres prominentes Einsatzgebiet der Stimmungsanalyse.

Die Erstellung und Verfolgung von benutzergenerierten Inhalten (Bewertungen), Nachrichtenartikeln, Inhalten von Wettbewerbern und das Füllen der Lücke bei der Marktintelligenz sind häufig Teilbereiche der Stimmungsanalyse. Reputationsmanagement und Produktanalyse sind eine weitere Anwendung der Stimmungsanalyse, die branchenübergreifend eingesetzt wird. Damit können Marken differenziertes Feedback zu ihren Produkten erhalten.

Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ist eine weitere Möglichkeit, wie Marken die Stimmungsanalyse produktiv nutzen können. Der aspektbasierte Analyseansatz ermöglicht die Extraktion der brauchbarsten Punkte in Bezug auf das Kundenfeedback. Angesichts dieser reichhaltigen Informationen und Analysen sind Marken in der Lage, die Kommunikation zu optimieren, zu aktualisieren und zu lenken und das Produkt oder die Dienstleistung entsprechend zu ändern.

4. Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenz mit Hilfe ausgereifterer Chatbots ist ein moderner Ansatz für eine schnelle und effektive Kommunikation mit Verbrauchern. Aufgaben mit niedriger Priorität, aber hohen Umsätzen, die keine Fähigkeiten erfordern, können mit Hilfe von Chatbots einfach bereitgestellt werden. Das Vertrauen und die Popularität unter Benutzern und Entwicklern wächst, während wir uns auf die schnelle Entwicklung intelligenter Chatbots zubewegen , die dem Kunden in naher Zukunft personalisierte Unterstützung bieten werden.

Tatsächlich hat die Anwendung von Chatbots auch Marketingfachleute dazu veranlasst, virtuelle Assistenz produktiver zu nutzen und neue Werbe- und Kommunikationsformate zu schaffen, die zu den Chatbot-Programmen passen.

5. Gesundheitswesen

In der medizinischen Welt beinhaltet der KI-gestützte Primärversorgungsdienst die Lösung vieler NLP-Aufgaben. Einige der aktuellen Anwendungsfälle von NLP in der Medizin beinhalten die Extraktion verschiedener medizinischer Einheiten, einschließlich Symptome, Krankheiten oder Behandlungen aus einer großen Menge an Informationen.

Die Entdeckung von Wissen aus unstrukturierten medizinischen Texten zum Zeichnen von Mustern und Beziehungen ist für medizinisches Fachpersonal äußerst nützlich. So sehr NLP zum Abrufen von Informationen verwendet werden kann, kann es auch verwendet werden, um relevante Antworten zu kommunizieren und Autovervollständigungsfunktionen für ein medizinisch bewusstes Kommunikationssystem zu erstellen.

6. E-Mail-System

Im Jahr 2017 führte Google SmartReply ein, seine auf maschinellem Lernen basierende Fähigkeit, um mit geringem Aufwand auf E-Mails zu antworten. Schnelleres Tippen, Predictive Typing, Rechtschreibprüfung und Grammatikprüfung gehören dazu. Smart Reply scannt den Text einer eingehenden Nachricht und schlägt drei grundlegende Antworten vor, die der Benutzer optimieren und senden kann, wodurch der Zeitaufwand für einfache oder alltägliche Antworten reduziert wird.

Dies basiert ausschließlich auf neuronalen Netzen, die darauf trainiert sind, Nachrichten zu analysieren und sie in numerische Codes umzuwandeln, die ihre Bedeutung darstellen. Innerhalb des E-Mail-Systems sind E-Mail-Klassifizierung und SPAM-Erkennung weitere Möglichkeiten, wie NLP unser Leben vereinfacht hat.

7. Suchverhalten

Das Suchverhalten ist ein weiterer NLP-gestützter Aspekt, dem wir täglich begegnen. Suchmaschinen verwenden NLP, um relevante Ergebnisse basierend auf ähnlichem Suchverhalten oder Benutzerabsicht anzuzeigen, sodass der durchschnittliche Benutzer leicht findet, was er braucht. Beispielsweise sagt Google nicht nur voraus, welche beliebten Suchanfragen auf die Suchanfrage einer Person zutreffen könnten, wenn sie mit der Eingabe beginnt, sondern betrachtet auch das Gesamtbild und zeigt relevante tangentiale Ergebnisse.

8. Digitale Telefonanrufe

Digitale Telefonanrufe mögen wie ein aufdringlicher Teil des Tages erscheinen, wenn eine gesprochene Marketingbotschaft mit Ihnen spricht, aber dies ist ein großartiges Medium, um eine große Anzahl von Menschen zu erreichen und Probleme schnell zu lösen. NLP ermöglicht eine computergenerierte Sprache, die der Stimme eines Menschen nahe kommt, die Informationen von einem Verbraucher sammeln und einfache Aufgaben wie das Weiterleiten von Informationen und das Buchen eines Termins erledigen kann.

9. Smarthomes

Sprachbefehle im Auto, wie das Verriegeln von Türen, das Herunterfahren von Fenstern oder das Abspielen bestimmter Musik, sind nur einige der Funktionen, die NLP in der Autoindustrie ermöglicht hat . Im Automatisierungsbereich ist die Heimautomatisierung auch eng mit NLP verbunden, wo Sprachbefehle zum Schließen oder Öffnen von Jalousien, Lichtern und Geräten den Kern von „Smart Homes“ bilden .

Dies sind nur einige der vielen NLP-Anwendungen, denen wir in unserem Leben begegnen. Die Touchpoints liegen in der Welt der Wirtschaft, Persönlichkeitsentwicklung, HR, Vertrieb, Lehre, Medizin, Telekommunikation, Automobil, Infrastruktur, Coaching und vielen mehr.

Was kommt als nächstes?

Obwohl NLP im Vergleich zu Big Data und Deep Learning noch in den Kinderschuhen steckt, gilt es weithin als die Zukunft des Kundenservice. Es verspricht, die Daten benutzerfreundlicher und dialogorientierter zu machen, was es zum Zeltmast der Business Analytics macht. Chatbots zum Beispiel werden noch ausgefeilter und gesünder sein, da sie in der Lage sind, komplexe und lange Anfragen in Echtzeit zu entschlüsseln.

Was sich im Hinblick auf die aktuellen NLP-Fähigkeiten wahrscheinlich ändern wird, ist das nuancierte Verständnis von Sprache. Das NLP der Zukunft wird es ermöglichen, die Feinheiten und den Ton der Sprache zu verstehen und nützliches Wissen und Erkenntnisse zu liefern, die in den Bereich von Geschäftsberichten, Gesprächsprotokollen, anlegersensibler Kommunikation oder Rechts- und Compliance-Dokumenten fallen können.

Der erweiterte Einsatz von NLP ist auch in der Robotik, im Gesundheitswesen, in der Finanzdienstleistungs-, Auto- und Infrastrukturbranche zu beobachten, mit Berührungspunkten im täglichen Gebrauch. Das NLP der Zukunft wird der Kern der Analytik sein, um Unternehmen weltweit zu verbessern und auszubauen.

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