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Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen verstehen können, was Sie sagen und wie Sie sich fühlen. wo Sie mit einem Computer sprechen können und dieser antwortet; und wo Technologie den Text durchsehen und für Sie zusammenfassen kann. Warten Sie eine Minute. Sie müssen sich nichts vorstellen – es ist heute mit der Einführung von NLP Realität.
Als Teilgebiet der KI hat sich die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) als technologischer Durchbruch erwiesen, der es Computern ermöglicht, mithilfe menschlicher Sprache zu kommunizieren. Es ist Marktgröße wurde im Jahr 18.9 auf 2023 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 68 auf 2028 Milliarden US-Dollar anwachsen. Angesichts der vielfältigen Anwendungen von NLP in der modernen Welt, von Chatbots über maschinelle Übersetzung bis hin zur Dokumentenanalyse, ist dies nicht verwunderlich.
In diesem Beitrag diskutieren wir die transformativen Auswirkungen von NLP auf Unternehmen, seine Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis pro Branche. Wir gehen auch kurz auf die Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache, ihre Herausforderungen und die zukünftigen Chancen ein, die sie uns bietet.
NLP ist eine Kombination aus linguistischen, statistischen und maschinellen Lerntechniken (ML), die die Verarbeitung riesiger Datenmengen ermöglicht. Dies ermöglicht es Computern, die Nuancen der menschlichen Sprache zu erfassen, den Kontext zu verstehen und sinnvoll darauf zu reagieren. Mit anderen Worten: NLP-Algorithmen zielen darauf ab, eine Brücke zwischen menschlicher Kommunikation und KI zu schlagen.
Dies war jedoch nicht immer der Fall. Die folgende Infografik zeigt die Entwicklung von NLP im Laufe der Zeit, bis es das heutige Potenzial erreichte. Die wichtigsten treibenden Faktoren für die Einführung von NLP waren Verbesserungen der Rechenleistung, Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen sowie die Datenverfügbarkeit. Letzteres war vor allem auf die Cloud zurückzuführen, die eine bessere Skalierbarkeit und geringere Kosten für die Datenspeicherung und -verarbeitung ermöglichte.
Die Entwicklung von NLP
Bei der Entwicklung von NLP ging es auch um den Übergang von regelbasierten Systemen zu ML-Algorithmen, die lernen können, die Sprache zu „verstehen“. Bei einem regelbasierten Ansatz kodiert ein Experte jede Regel manuell im NLP. Aus diesem Grund sind diese Systeme im Vergleich zum maschinellen Lernen statischer und nicht anpassungsfähiger.
Wenn wir die Natur von NLP weiter erforschen, sollten wir seine grundlegenden Ziele erwähnen, die darin bestehen, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Dementsprechend unterscheiden wir zwischen:
- Natural Language Understanding (NLU), das sich mit der Extraktion von Bedeutung befasst. Es hilft, die Feinheiten und Nuancen der geschriebenen und gesprochenen Sprache zu verstehen und mit Mehrdeutigkeiten und kontextuellen Variationen umzugehen. NLU ist beispielsweise nützlich, um Akzente zu unterscheiden oder Slang zu verstehen.
- Natural Language Generation (NLG), bei dem es darum geht, aus Daten menschenähnliche Antworten zu erzeugen. NLG nutzt statistische Methoden und Sprachmodelle zur Analyse großer Datenmengen und hilft dabei, auf Benutzeranfragen im Dialog zu „reagieren“. Es übernimmt auch die Textzusammenfassung, die maschinelle Übersetzung und die Inhaltserstellung.
Verständnis natürlicher Sprache vs. Erzeugung natürlicher Sprache
Jetzt können wir skizzieren, wie NLP funktioniert. Grundsätzlich gibt es 2 Schritte:
- Den Text in etwas umwandeln, das eine Maschine verstehen kann
- Den Text analysieren, um den Kontext und die Sprache tatsächlich zu verstehen und die Bedeutung zu extrahieren
Gleichzeitig passiert unter der Haube eines Systems zur Verarbeitung natürlicher Sprache eine Menge, damit die Maschine diese beiden Aktionen ausführen kann. Werfen wir einen kurzen Blick auf die wichtigsten NLP-Komponenten, um zu verstehen, wie es besser funktioniert:
- Tokenisierung: Um einen Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen (Tokens) zu zerlegen, um sie in kleineren, überschaubaren Blöcken zu verarbeiten
- Syntaxanalyse: Um grammatikalische Strukturen zu analysieren, um syntaktische Beziehungen in Sätzen richtig zu verstehen
- Teil-of-Speech-Tagging: Zum Zuweisen grammatikalischer Tags (z. B. Substantiv, Verb usw.) zu Wörtern in einem Satz, um diese zur syntaktischen Analyse hinzuzufügen
- Semantische Analyse: Um die Bedeutung und den Kontext hinter Wörtern, Phrasen und Sätzen zu erfassen
- Stimmungsanalyse: Zur Bestimmung der im Text ausgedrückten Stimmung oder Emotion, z. B. positiv, negativ oder neutral
- Named Entity Recognition (NER): Zur Identifizierung und Kategorisierung von Entitäten, z. B. Namen, Organisationen, Standorten usw.
- Statistische und ML-Modelle: Zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Überwachte ML-Algorithmen eignen sich am besten für Aufgaben wie Textklassifizierung und Stimmungsanalyse, während unüberwachte Algorithmen für Clustering und Themenmodellierung geeignet sind.
- Sprachmodelle: Zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen in einem Kontext. Diese Technik wird häufig bei Aufgaben zur automatischen Vervollständigung und Sprachgenerierung verwendet
- Sprachübersetzungsmodelle: Um Text von einer Sprache in eine andere zu konvertieren. Fortschrittliche Modelle wie die neuronale maschinelle Übersetzung können die Genauigkeit der Übersetzung erheblich steigern.
- Techniken zur Sprachgenerierung: Um menschenähnliche Antworten auf der Grundlage von Daten oder einem gegebenen Kontext zu generieren. Dieser Ansatz wird für Chatbots, Textzusammenfassungen usw. verwendet.
Die Kombination und Integration dieser Komponenten ermöglicht es Datenwissenschaftlern, leistungsstarke NLP-Systeme aufzubauen und zu besseren KI-Kommunikationsergebnissen beizutragen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache gewinnt branchenübergreifend immer mehr an Dynamik und jedes Jahr erscheinen neue Anwendungen. Nachfolgend gehen wir auf die häufigsten Anwendungsfälle von NLP ein, um mehr über Ihr Geschäftspotenzial bei der Transformation der Kommunikation mit NLP zu erfahren.
Top-Anwendungen von NLP
Konversations-KI und Chatbots
Intelligente virtuelle Assistenten und Chatbots sind das Erste, was einem in den Sinn kommt, wenn man an NLP denkt. Heutige NLP-Konversations-KI-Systeme sind ausgereift genug, um authentische und kontextbezogene Dialoge mit Benutzern zu führen.
Virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa sind in unserem täglichen Gebrauch und erledigen kleinere Aufgaben wie das Einrichten von Erinnerungen, das Tätigen und Empfangen von Telefonanrufen und die Parkplatzsuche. NLP-gesteuerte Chatbots leisten einen Beitrag für Unternehmen, indem sie Supportdienste skalieren und die Personalisierung verbessern.
Schauen Sie sich den von Tidio entwickelten Lyro-Chatbot unten an. Im Gegensatz zu normalen Chatbots erfordert Lyro keine Schulung durch Supportmitarbeiter – das Unternehmen aktiviert ihn und beginnt sofort mit der Beantwortung von Benutzeranfragen.
Bild aus Tidio
Maschinelle Übersetzung
Maschinelle Übersetzung ist der zweitwichtigste Anwendungsfall von NLP. Studenten, Sprachübersetzer, Touristen und viele andere können sich ihr Leben ohne Google Translate heute nicht mehr vorstellen. Und obwohl maschinelle Übersetzung schon lange vor NLP existierte, hat sie sie auf ein neues Niveau gebracht, indem sie:
- Durch den Einsatz von Transformatoren wird die Genauigkeit und Flüssigkeit erhöht
- Förderung und Erleichterung der Sprachübersetzung in Echtzeit
- Ermöglicht eine kontextbezogene Übersetzung, die in der Vergangenheit traditionelle Wort-für-Wort-Übersetzungsmethoden überflüssig machte
- Unterstützung bei der Lokalisierung von Inhalten unter Berücksichtigung kultureller Vorlieben und lokaler Dialekte
Um es anschaulicher zu machen, hier DeepL, ein weniger bekannter Konkurrent von Google Translate. Das Tool unterstützt die Übersetzung in 26 Sprachen, um Benutzern beim Abbau von Sprachbarrieren zu helfen. Es verfügt außerdem über eine App-Integration und ein Website-Übersetzungs-Widget.
Bild aus Deepl
Dokumentenverwaltung
NLP verfügt außerdem über einzigartige Speech-to-Text-Funktionen, die dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz der Dokumentation zu verbessern. Abgesehen von simplen Anwendungsfällen wie dem Diktieren von Text statt dem Eintippen können wir auch über Folgendes sprechen:
- Textzusammenfassung: Von KI bereitgestellte automatische Zusammenfassungen sind nützlich, wenn große Informationsmengen schnell verarbeitet werden müssen. NLP fasst nicht einfach lange Texte zusammen – Schlüsselwortextraktion und Satzranking ermöglichen es NLP, einen Text kohärent zusammenzufassen, indem Schlüsselpunkte erfasst werden.
- Informationsextraktion: Neben anderen NLP-Ansätzen ist NER besonders effizient für den automatisierten Informationsabruf und die Wissensentdeckung. Dies erspart dem Forscher erheblich Zeit und Aufwand, da er nicht eine große Menge an Informationen durchforsten muss.
- Textklassifizierung: Wenn es um große Mengen an Textdaten geht, kann NLP bei der Kategorisierung helfen. Während die Daten besser organisiert werden, profitiert das Unternehmen auch von einer verbesserten Informationszugänglichkeit.
Generierung von Inhalten
Aufgrund seiner Fähigkeit, das Wesentliche von Ereignissen und Daten zu erfassen, kann NLP Inhalte basierend auf den gegebenen Informationen generieren. Wahrscheinlich hat jeder schon davon gehört ChatGPT und wie es mit den richtigen Aufforderungen einzigartige, aussagekräftige Inhalte erstellt. Modelle wie dieses können das Leben von Content-Erstellern erleichtern, indem sie ihnen beim Schreiben von Produktanweisungen, Social-Media-Beiträgen, Artikeln, E-Mails und anderen helfen.
Betrachten Sie ein weniger Mainstream-Beispiel für ein Tool zur Erstellung von KI-Inhalten als GPT. OwlyWriter KI kann Vermarktern bei SMM stundenlange Arbeit ersparen. Von der Erstellung von Untertiteln für Beiträge über die Generierung von Inhaltsideen bis hin zum Verfassen von Beiträgen hilft das Tool Social-Media-Profis dabei, Schreibblockaden zu überwinden und effizienter zu arbeiten.
Bild aus Hootsuite
Spracherkennung
Eine weitere großartige Anwendung von NLP ist die Spracherkennung, die es Maschinen ermöglicht, gesprochene Sprache in geschriebenen Text zu übersetzen. Auch hier sind Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant die aufschlussreichsten Beispiele.
Es gibt noch viele andere Anwendungsfälle für Spracherkennung, etwa Transkriptionsdienste oder sprachgesteuerte Geräte. Denken Sie an die Funktion, mit der Fahrer Autos sicher und freihändig steuern können. Außerdem werden alle Smart-Home-Geräte auf Basis von NLP entwickelt.
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse als eine der NLP-Techniken eignet sich am besten zur Analyse von Kundenbewertungen und Social-Media-Stimmungen, um öffentliche Meinungen über das Produkt oder die Dienstleistung einzuholen oder Trends zu verfolgen.
Beispielsweise kann NLP Unternehmen dabei helfen, Kundenfeedback zur jüngsten Produkteinführung zu analysieren, um fundiertere Entscheidungen zur Kundenzufriedenheit zu treffen. Es aktiviert auch Apps zur Social-Media-Überwachung, z Brandwatch. Diese überwachen Inhalte sozialer Netzwerke, damit Unternehmen die öffentliche Meinung und Gefühle gegenüber Marken erfahren, Trends verfolgen und die Online-Reputation verwalten können.
Bild von Brandwatch
SEO
Suchmaschinen wie Google nutzen NLP, um die Genauigkeit ihrer Suchergebnisse zu verbessern. Dieser Ansatz hilft, die Benutzerabsicht hinter der Suchanfrage besser zu verstehen und sie den relevantesten Suchergebnissen zuzuordnen.
Spam-Filter
Ein weiterer Bereich, den NLP revolutioniert hat, ist die Spam-Filterung. Und hier geht es nicht nur um E-Mail, sondern auch um andere Anwendungen. Zum Beispiel, YouTube verwendet NLP filtert Spam-Daten im Kommentarbereich seiner Videos. Es verwendet ein Tool namens TubeSpam, das mit dem Naive-Bayes-Klassifikator trainiert wurde, um Spam herauszufiltern.
Die Liste der NLP-Anwendungen ist viel länger. Wir haben die größten Anwendungsfälle besprochen, kleinere Anwendungsfälle wie Autokorrektur- und Autovervollständigungsfunktionen, Betrugserkennung usw. jedoch ausgelassen. Um unsere Forschung zu vervollständigen, sprechen wir über Beispiele aus der Praxis, wie NLP Branchen verändert.
Obwohl NLP in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt wird, liegt der größte Marktanteil in den Bereichen Technologie, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Marketing. Sehen Sie sich die einzelnen Punkte im Detail an.
Globaler NLP-Marktanteil nach Branche
Kundenservice
NLP-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten haben den Kundenservice ein für alle Mal verändert. Jetzt können Kunden rund um die Uhr Support erhalten, während Agenten von einer geringeren Arbeitsbelastung profitieren. Erica – der von der Bank of America entwickelte Chatbot – bietet Kunden finanzielle Unterstützung und Beratung und hilft bei der Navigation im Online-Banking. NLP ermöglicht es Erica, die Vorlieben und Bedürfnisse der Benutzer kennenzulernen und personalisierte Empfehlungen zu geben.
Schauen wir uns konkrete Beispiele für den Einsatz von NLP im Kundenservice an:
- NLP-basierte Sprachassistenten, um die Anfrage des Benutzers zu verstehen und sie an den richtigen menschlichen Agenten weiterzuleiten
- Automatisierte Chatbots für einfache Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Überprüfen von Informationen, das Planen von Terminen usw.
- Einsatz virtueller Assistenten für freihändige Interaktionen mit Geräten und Diensten
- Analyse des Kundenfeedbacks und der Stimmungsanalyse – zum Beispiel kann ein Chatbot mit einer Entschuldigung beginnen, wenn er es mit einem frustrierten Kunden zu tun hat
E-Commerce und Einzelhandel
Die meisten seriösen E-Commerce-Websites wie Amazon, eBay oder Walmart verwenden heute eine NLP-gestützte semantische Suche, die die Produktsichtbarkeit und das Sucherlebnis verbessert. Im Gegensatz zu passenden Schlüsselwörtern ist die semantische Suche intuitiver und zielt darauf ab, die Absicht des Benutzers hinter der Suchanfrage zu verstehen.
Neben der semantischen Suche bietet NLP weitere Anwendungen im Einzelhandel:
- Analyse der Kundenstimmung, um mehr über die Markentreue zu erfahren und letztendlich die Marke zu stärken
- Conversational Commerce mit Sprachassistenten
- Personalisierte Produktempfehlungen
Bildungswesen
Im Bildungsbereich verfügt NLP über die kreativsten Anwendungsfälle. Ein gutes Beispiel ist das Kursempfehlungssystem von Coursera, das Benutzern hilft, die besten Kurse basierend auf ihren Interessen zu finden. Denken Sie auch an das allseits beliebte Grammarly, eine NLP-basierte Lösung, die Ihr Schreiben klar und fehlerfrei macht.
Weitere Beispiele für NLP in der Bildung sind unter anderem:
- Intelligente Nachhilfesysteme
- Erstellung von Prüfungsfragen basierend auf Lehrbüchern oder anderen Schulungsmaterialien
- Automatisierte Bewertung und Feedback-Analyse
- Software zur Plagiatserkennung
- Adaptives Lernen und personalisierte Anleitung und Feedback für Schüler
Finanzen und Bankwesen
Haben Sie jemals einen Anruf von der Bank erhalten, der Sie auf verdächtige Aktivitäten auf Ihrem Konto hinweist? Diese Anrufe werden normalerweise durch NLP ausgelöst. Die Betrugserkennung ist eine der größten Anwendungen von NLP im Finanzwesen. Einst half dem Unternehmen dabei Mastercard Decision Intelligence, das speziell zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten entwickelt wurde Betrug um 50 % reduzieren. Prüfen Sie selbst das Lösungspotenzial:
Alt-Tag: Mastercard Decision Intelligence
Zwei weitere Einsatzmöglichkeiten von NLP im Finanzsektor sind:
- Stimmungsanalyse verschiedener Textdaten wie Finanzberichte, Social-Media-Beiträge und Nachrichtenartikel, um Aktienkurse und Marktschwankungen vorherzusagen und so Händlern und Investoren dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen
- Datenextraktion aus Finanzberichten und Dokumenten sowie Zusammenfassung von Finanznachrichten für schnelle Aktualisierungen
Gesundheitswesen
Die NLP-Technologie ist für medizinische Anbieter hilfreich, um klinische Notizen und Patienteninformationen zusammenzufassen und zu kategorisieren. Auf diese Weise können sie schneller auf Daten zugreifen und die Dokumentation organisieren. Elektronische Gesundheitsakten wurden vor allem dank der Verarbeitung natürlicher Sprache möglich.
Außerdem kann NLP bei der Transkription helfen, indem es Ärzten ermöglicht, Notizen zu diktieren und die manuelle Dateneingabe zu minimieren. Klinische NLP-Systeme können bei der Diagnose, der Zusammenstellung von Behandlungsplänen und personalisierten Therapieempfehlungen helfen. Beispielsweise verwendet Merative LP NLP-Algorithmen für die Entwicklung von Krebsbehandlungsplänen für seine Patienten.
Versicherungen
Wie im Finanzwesen wird NLP auch im Versicherungswesen eingesetzt, um betrügerische Ansprüche zu erkennen. Durch die Analyse verschiedener Arten von Daten wie Kundenprofilen, Kommunikation und sozialen Netzwerken erkennt NLP Betrugsindikatoren und sendet diese Behauptungen zur weiteren Prüfung. Der Türkische Versicherungsgesellschaft verbesserte den ROI um 210 %, nachdem sie auf das ML-basierte Betrugserkennungssystem umgestiegen waren.
Wie ein ML-Betrugserkennungssystem funktioniert
Auch Versicherungsunternehmen können von NLP profitieren, indem sie Branchentrends mithilfe von Text Mining und Marktinformationen überwachen. Auf diese Weise erhalten Unternehmen Einblicke in die Leistung der Wettbewerber und können datenbasiertere Entscheidungen treffen.
Recht
Im juristischen Bereich ist NLP am hilfreichsten, wenn es um die Arbeit mit Dokumenten geht. Juristen können diese Technologie zur Vertragsüberprüfung und -analyse, Textzusammenfassung, Fallergebnisanalyse usw. nutzen. NLP-Algorithmen helfen Anwälten und Anwälten dabei, zahlreiche Rechtstexte zu durchsuchen, um bestimmte Daten, Bedingungen oder Klauseln zu finden.
Luminance nutzt NLP, um die Effizienz der Due Diligence und Vertragsprüfung zu steigern. Im Gegensatz zum allgemeineren GPT wurde das Modell anhand von mehr als 150 Millionen Rechtsdokumenten trainiert und von Branchenexperten verifiziert. Das verspricht das Unternehmen den Nutzern bis zu 90 % Zeitersparnis durch automatisierte Vertragsabwicklung.
Darüber hinaus wenden Juristen NLP bei der Überwachung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, der Analyse von Überwachungstranskripten und der Rechtsrecherche an.
Herstellung und Lieferkette
Wie überall sonst funktioniert NLP in der Fertigung und Lieferkette am besten, um Daten organisiert zu halten und die Kommunikation zu optimieren. Es kann beispielsweise dabei helfen, große Mengen an Sendungsdokumenten zu analysieren und zu sichten und logistische Herausforderungen zu lösen.
Chatbots können nützlich sein, um schneller auf Kunden- oder Lieferantenanfragen zu reagieren. Tesla hat schon vor langer Zeit Chatbots integriert, um außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten. Diese vereinbaren Probefahrten und beantworten einfache Fragen zu Tesla-Autos.
Durch die Integration von Chatbots in das ERP-System des Herstellers oder andere Legacy-Systeme können Chatbots auch dazu beitragen, Informationen an einem Ort zu speichern und die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen zu verbessern.
Marketing
Wie bereits erwähnt, wird die Sentimentanalyse im Marketing häufig eingesetzt, um Kundenmeinungen über Marken zu verstehen. Dies trägt dazu bei, Kunden personalisierte Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Beispielsweise nutzt McDonald's NLP, um Kundenbeschwerden in sozialen Medien zu überwachen und Mitarbeiter darin zu schulen, richtig auf diese Beschwerden zu reagieren.
Mit Hilfe von NER wird NLP auch genutzt, um Trendthemen und Kundeneinblicke zu identifizieren, um diese weiter in Verkaufsmaterialien oder Produktdesignverbesserungen zu nutzen.
Rekrutierung
Bei der Personalbeschaffung wird NLP zur Überprüfung von Stellenbewerbern eingesetzt, um Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. Beispielsweise kann eine von Intelliarts entwickelte B2B-Job-Sourcing-Plattform Kandidatenprofile auf Stellensuchseiten und Social-Media-Seiten wie LinkedIn mit Stellenbeschreibungen abgleichen. Darüber hinaus folgt die Lösung den Prinzipien von Diversity, Equity und Inclusion (DEI). Im Endeffekt erhält der Kunde eine optimierte Kandidatenbeschaffung, jedoch mit den DEI-Anforderungen wie beabsichtigt.
B2B-Job-Sourcing-Plattform
Trotz der zunehmenden Beliebtheit von NLP in der Industrie und seiner Weiterentwicklung bestehen noch einige Herausforderungen auf dem Weg zur Integration in bestehende Systeme. Hier sind sowohl die Herausforderungen als auch mögliche Lösungen dafür:
Herausforderungen vs. Lösungen für NLP
NLP entwickelt sich weiter und es entstehen neue Lösungen, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen. Gleichzeitig tauchen in der NLP-Forschung neue Anwendungen und Trends auf. Sehen wir uns die neuesten Entwicklungen von NLP an und wie diese die Mensch-KI-Interaktionen noch weiter revolutionieren könnten:
- Vortraining und Transferlernen: Vorab trainierte Modelle wie GPT-3 oder T5 sind heute einer der wichtigsten Fortschritte im NLP. Und dieser Trend bleibt aufgrund der effizienten Ergebnisse sowie der Möglichkeit des Transferlernens, um das bei einer Aufgabe erworbene Wissen auf andere Aufgaben und Bereiche zu übertragen, mit Sicherheit bestehen.
- Multimodales NLP: NLP geht endlich über Text hinaus und Forscher testen seine Fähigkeiten in Sprache, Videos und Bildern. Multimodalität findet ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen, von der Videountertitelung über autonome Fahrzeuge bis hin zu genaueren Stimmungsanalysen.
- Konversations-KI: Die Multimodalität von NLP zeigt sich auch in Weiterentwicklungen der Konversations-KI, die darauf abzielt, die Interaktion zwischen Mensch und KI natürlicher und intuitiver zu gestalten. Sprachassistenten für Smart Homes sind für Forscher derzeit wohl am interessantesten.
- Mehrsprachiges NLP: Mehrsprachiges und mehrsprachiges NLP ist für Forscher von Interesse, da es die Möglichkeit bietet, die globale Kommunikation zu verbessern, den Informationszugang zu verbessern und die kulturelle Vielfalt zu verbessern.
- Erklärbare und vertrauenswürdige KI: Die Nachfrage nach erklärbarer und vertrauenswürdiger KI bezieht sich auf die Stärkung des Vertrauens, der Verantwortlichkeit und der Verantwortung der Benutzer im NLP. Dies ist besonders relevant für sensible Bereiche wie Gesundheitswesen, Bildung und Recht.
- Ethische und verantwortungsvolle KI: Forscher wollen auch Vorurteile, Fairness und ethische Bedenken im NLP ansprechen, um verantwortungsvollere KI-Anwendungen zu entwickeln. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Deepfake-Erkennung zur Identifizierung und Kennzeichnung von KI-manipulierten Video- und Audioinformationen.
Bereiche der laufenden NLP-Forschung
Das Konzept des NLP hat die Interaktion zwischen Mensch und Maschine revolutioniert und die Art und Weise verändert, wie auf Informationen zugegriffen wird und wie Kommunikation stattfindet. Durch die Integration von KI mit Deep Learning erlangten Computer die Fähigkeit, Texte zu lesen, Sprache zu interpretieren, Gespräche zu analysieren, Stimmungen zu bestimmen und vieles mehr, was die Leistungsfähigkeit von NLP bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten beweist.
Heutzutage sehen wir unzählige Möglichkeiten von NLP, die von Chatbots und virtuellen Assistenten über Stimmungsanalysen bis hin zur Sprachübersetzung reichen. Diese haben bereits viele Branchen verändert und das Benutzererlebnis verbessert. Aber die laufende Forschung und Entwicklung im Bereich NLP verspricht eine noch bessere Zukunft, die von weiteren Fortschritten und Trends geprägt ist. Dies hat das Potenzial, die Kommunikation nahtloser und integrativer als je zuvor zu gestalten.
Olena Zherebetska ist Content-Autor bei Intelligenz, der über die neuesten Nachrichten und Innovationen in den Bereichen Datenwissenschaft und ML schreibt. Sie verfügt über 7 Jahre Erfahrung als Autorin und liebt es, bei der Recherche zu Technologiethemen tiefer in die Tiefe zu gehen.
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