Wie wird die natürliche Sprachverarbeitung heute eingesetzt?

Hast du jemals mit deinem Computer oder Smartphone gesprochen? Nur wenige Jahre zurück, diese Frage hätte aus einem Science-Fiction-Film stammen können. Aber mit Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache, können Sie jetzt ihr Telefon bitten, eine Textnachricht an eine bestimmte Person zu senden, und es tut es für Sie. Siri ist das offensichtlichste Beispiel: "OK Google, ruf Heinz Glück an" und es ruft ihn. Aber lassen Sie uns andere Beispiele betrachten, die ihrem Geschäftsboom helfen können!


Informationsextraktion

Viele wichtige Entscheidungen an den Finanzmärkten verlagern sich zunehmend von der menschlichen Aufsicht und Kontrolle. Algorithmischer Handel wird immer beliebter, eine Form der Geldanlage, die vollständig durch Technologie gesteuert wird. Aber viele dieser finanziellen Entscheidungen werden von Nachrichten beeinflusst, vom Journalismus, der immer noch überwiegend auf Englisch präsentiert wird. Eine Hauptaufgabe von NLP ist es also, diese Textankündigungen zu nehmen und die Informationen in einem Format zu extrahieren, das in algorithmische Handelsentscheidungen einfließen kann. Zum Beispiel können Nachrichten über eine Fusion zwischen Unternehmen einen großen Einfluss auf Handelsentscheidungen haben und die Geschwindigkeit, mit der die Fusion, Spieler, Preise, wer wen erwirbt, kann in einen Handelsalgorithmus integriert werden, kann Gewinnauswirkungen von Millionen von Dollar haben.


Maschinelle Übersetzung

Möglicherweise hast du auch die Verarbeitung natürlicher Sprache für dich selbst verwendet, wenn du jemals den Link "übersetzen" in Facebook benutzt hast, um eine Fremdsprache in deine eigene zu übersetzen.

Google ist ein Unternehmen an der Spitze der maschinellen Übersetzung und verwendet eine proprietäre statistische Engine für seinen Google-Übersetzungsdienst. Die Herausforderung bei maschinellen Übersetzungstechnologien besteht nicht in der Übersetzung von Wörtern, sondern in der Erhaltung der Bedeutung von Sätzen, einem komplexen technologischen Thema, das im Mittelpunkt der Verarbeitung natürlicher Sprache steht.


Spam-Bekämpfung

Eine weitere Anwendung von NLP ist die Textklassifizierung. Google und andere E-Mail-Anbieter verwenden es, um festzustellen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Spamfilter sind als erste Verteidigungslinie gegen unerwünschte E-Mails wichtig geworden.


Zusammenfassung

Andere NLP-Programme werden entwickelt und genutzt. Diese können automatisch lange Dokumente zusammenfassen oder relevante Schlüsselwörter für die Suche extrahieren. Das Rechtssystem nutzt diese Art von Anwendungen, um beispielsweise Anwälten zu helfen, Tausende vonseiten von Dokumenten in einem bestimmten Rechtsfall zu durchsuchen, um relevante Informationen zu finden.

Die Informationsüberflutung ist ein echtes Phänomen in unserem digitalen Zeitalter und bereits unser Zugang zu Wissen und Informationen übersteigt bei weitem unsere Fähigkeit, sie zu verstehen. Dies ist ein Trend, der keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt, und so wird die Fähigkeit, die Bedeutung von Dokumenten und Informationen zusammenzufassen, immer wichtiger. Es hilft wirklich, die relevanten Informationen aus riesigen Datenmengen aufzunehmen.


Emotionale Bedeutung

Marketingspezialisten verwenden NLP für die Stimmungsanalyse und kombinieren die Millionen von Tweets und anderen Social Media-Nachrichten, um festzustellen, wie die Nutzer über ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung denken. Es hat das Potenzial, Twitter oder Facebook zu einer riesigen Fokusgruppe zu machen.


Beantwortung von Fragen

Suchmaschinen stellen uns viele Informationen zur Verfügung, sind aber im Allgemeinen immer noch recht primitiv, wenn es darum geht, spezifische Fragen von Menschen zu beantworten. Es wird von Jahr zu Jahr immer besser. Und Unternehmen prognostizieren dies für Chatbots; ein weiterer wachsender Trend wird in der Lage sein, in weniger als fünf Jahren einige Funktionen des Kundenservice zu übernehmen und automatisierte, zeitnahe Antworten auf einfache Probleme und Fragen des Kundenservice zu liefern.


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