{"id":135148,"date":"2023-04-25T14:26:42","date_gmt":"2023-04-25T13:26:42","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=135148"},"modified":"2023-10-30T08:40:34","modified_gmt":"2023-10-30T07:40:34","slug":"nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung","title":{"rendered":"Was ist Natural Language Processing (NLP) ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"135148\" class=\"elementor elementor-135148\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47bcbff e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"47bcbff\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ba0e4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ba0e4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Natural Language Processing oder NLP ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f632489 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f632489\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Hast Du Dich jemals gefragt, wie pers\u00f6nliche KI-AssistentInnen wie Siri oder Cortana funktionieren? Wie konnte Deine Rechtschreibpr\u00fcfung Syntaxfehler erkennen, die Du selbst sonst nicht bemerkt h\u00e4ttest? Wie schafft es Deine Suchmaschine, die W\u00f6rter, die Du gerade schreiben wolltest, in den ersten Buchstaben zu erraten?<\/strong><\/h2><p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl diese Werkzeuge f\u00fcr v\u00f6llig unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden, basieren sie <\/span><b>alle auf gemeinsamen Methoden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Den Methoden des <\/span><b>Natural Language Processing (NLP)<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">oder <\/span><b>Linguistische Datenverarbeitung (LDV) <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">auf Deutsch.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ziel dieses Artikels ist es, einen \u00dcberblick \u00fcber <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">NLP<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> zu schaffen. Am Ende der Lekt\u00fcre wirst Du genau wissen :<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Natural Language Processing <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind die Hauptanwendungsbereiche des <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">NLP<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind die g\u00e4ngigsten <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">NLP<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">-Methoden?<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54b3f92 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"54b3f92\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed87c06 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ed87c06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Inhalt<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fd5bfc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9fd5bfc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ol><li>Einf\u00fchrung<ol><li><a href=\"#nlp\">Definition von NLP<\/a><\/li><li><a href=\"#domaines\">Hauptanwendungsbereiche des NLP<\/a><\/li><li><a href=\"#methodes\">Die g\u00e4ngigsten NLP-Methoden<\/a><\/li><li><a href=\"#perspectives\">Perspektiven und Herausforderungen<\/a><\/li><\/ol><\/li><li>Word embedding &#8211; Word2vec<\/li><li>NLP &#8211; Word translation<\/li><li>NLP Twitter &#8211; Stimmungsanalyse<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f41b708 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f41b708\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-461bee5 elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"461bee5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\nbody.elementor-page .elementor-widget-menu-anchor{margin-bottom:0}<\/style>\t\t<div id=\"nlp\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a7932b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a7932b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">NLP - Natural Language Processing\nDefinition<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-186696b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"186696b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">NLP steht f\u00fcr <\/span><b>Natural Language Processing <\/b><span style=\"font-weight: 400\">(<\/span><b>Linguistische Datenverarbeitung<\/b> <span style=\"font-weight: 400\">auf Deutsch) und ist eine Disziplin, die sich mit dem <\/span><b>Verstehen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, der <\/span><b>Bearbeitung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> und der <\/span><b>Erzeugung<\/b> <b>nat\u00fcrlicher Sprache durch Maschinen<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> besch\u00e4ftigt. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">NLP<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> befindet sich also tats\u00e4chlich an der Schnittstelle zwischen Informatik und Linguistik. Es handelt sich um die F\u00e4higkeit der Maschine, direkt mit dem Menschen zu interagieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6605587 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"6605587\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=fLvJ8VdHLA0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3329bb8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3329bb8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-876f351 elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"876f351\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"domaines\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9adab1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a9adab1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Probleme werden mit NLP behandelt?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ad78df elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4ad78df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"636\" height=\"553\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/12\/NLP.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-173322\" alt=\"Anwendungsbereiche des Natural Language Processing\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/12\/NLP.png 636w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/12\/NLP-300x261.png 300w\" sizes=\"(max-width: 636px) 100vw, 636px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Anwendungsbereiche des NLP<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a672810 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a672810\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">NLP ist ein recht allgemeiner Begriff, der ein sehr breites Spektrum von Anwendungen abdeckt. Hier sind die beliebtesten Anwendungen:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8cbb7c1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8cbb7c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Maschinen\u00fcbersetzung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6060723 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6060723\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Entwicklung der <\/span><b>Algorithmen f\u00fcr die Maschinen\u00fcbersetzung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> hat die Art und Weise, wie Texte heute \u00fcbersetzt werden, wirklich revolutioniert. Anwendungen wie <\/span><b>Google Translator<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> sind in der Lage, <\/span><b>ganze Texte ohne menschliches Eingreifen zu \u00fcbersetzen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Da nat\u00fcrliche Sprache von Natur aus mehrdeutig und variabel ist, beruhen diese Anwendungen nicht auf einer Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung, sondern erfordern eine tats\u00e4chliche Textanalyse und -modellierung, die als statistische maschinelle \u00dcbersetzung (Statistical Machine Translation auf Englisch) bezeichnet wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24daae0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"24daae0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Sentiment-Analyse<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3ffe57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3ffe57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der <\/span><b>Stimmungsanalyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die auch als \u201e<\/span><b><i>Opinion Mining<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d bezeichnet wird, geht es darum, subjektive Informationen in einem Text zu identifizieren, um <\/span><b>die Meinung der Autorin bzw. des Autors zu extrahieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p>Wenn eine Marke beispielsweise ein neues Produkt auf den Markt bringt, kann sie die in den sozialen Netzwerken gesammelten Kommentare nutzen, um die von den KundInnen insgesamt geteilte positive oder negative Stimmung zu ermitteln.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen kann die <\/span><b>Stimmungsanalyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dazu gebraucht werden, den Grad der KundInnenzufriedenheit mit den von einem Unternehmen oder einer Organisation angebotenen Produkten oder Dienstleistungen zu messen. Sie kann sogar <\/span><b>effektiver sein als traditionelle Methoden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> wie Umfragen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend die Menschen oft nicht bereit sind, lange Frageb\u00f6gen auszuf\u00fcllen, <\/span><b>teilen immer mehr VerbraucherInnen ihre Meinung in sozialen Netzwerken<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. So kann die Suche nach negativen Texten und die Identifizierung der wichtigsten Beschwerden dazu beitragen, Produkte zu verbessern, die Werbung anzupassen und den Grad der Unzufriedenheit der KundInnen zu verringern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01eae7a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"01eae7a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Marketing<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4aad180 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4aad180\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>MarketingspezialistInnen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> nutzen NLP auch, um <\/span><b>Personen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu finden, die <\/span><b>wahrscheinlich einen Kauf t\u00e4tigen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Grundlage daf\u00fcr ist das <\/span><b>NutzerInnenverhalten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> auf Websites, in sozialen Netzwerken und bei Suchanfragen. <\/span><b>Diese Art der Analyse erm\u00f6glicht es Google, einen erheblichen Gewinn zu erzielen, indem es den richtigen Leuten die richtige Werbung anbietet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><b>Jedes Mal, wenn BesucherInnen auf eine Anzeige klicken, zahlt der Inserent bis zu 50 Dollar!<\/b><\/p><p><span>Ganz allgemein k\u00f6nnen <\/span><b>NLP-Methoden<\/b><span> eingesetzt werden, um ein umfassendes Bild des bestehenden Marktes, der KundInnen, der Probleme, der Konkurrenz und des Wachstumspotenzials neuer Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens zu erstellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu den Quellen der Prim\u00e4rdaten f\u00fcr diese Analyse geh\u00f6ren Rechnungsb\u00fccher, Umfragen und soziale Medien\u2026<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b08385 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5b08385\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Chatbots<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f542ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f542ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">NLP-Methoden, wie sie von fortschrittlichen Technologien wie ChatGPT<\/a> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-ai-chatgpt-gpt-4-ist-da\">Open AI<\/a> angeboten werden, stehen heute im Mittelpunkt der Funktionsweise moderner Chatbots. Diese Systeme haben sich in den letzten Jahren kontinuierlich weiterentwickelt und k\u00f6nnen jetzt Standardaufgaben problemlos bew\u00e4ltigen, wie zum Beispiel Kundinnen \u00fcber Produkte oder Dienstleistungen informieren, Fragen beantworten und vieles mehr.<\/p><p>Chatbots werden \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le wie das Internet, Apps und Instant-Messaging-Dienste eingesetzt, um eine nahtlose und effiziente Interaktion mit den Nutzerinnen zu erm\u00f6glichen.<\/p><p>Besonders die \u00d6ffnung von Facebook Messenger f\u00fcr Chatbots im Jahr 2016 hat zu einer rapiden Entwicklung dieser Technologie beigetragen und neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet.<\/p><p>Fragen wir doch mal ChatGPT zum Beruf des Data Scientists:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-011c6d5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"011c6d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"433\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/chatgpt-1.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-175107\" alt=\"chatgpt\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/chatgpt-1.png 1021w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/chatgpt-1-300x162.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/chatgpt-1-768x415.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-993d2c2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"993d2c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Was ist Natural Language Processing vs. KI ?<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2dcc5c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c2dcc5c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-4 whitespace-pre-wrap break-words\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilgebiet der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tf-idf\">K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI)<\/a>, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. NLP-Methoden erm\u00f6glichen es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren. In der heutigen Zeit spielen NLP-Methoden eine entscheidende Rolle in der Funktionsweise von Chatbots.<\/p><p>Chatbots sind automatisierte Systeme, die menschen\u00e4hnliche Gespr\u00e4che f\u00fchren k\u00f6nnen. Sie nutzen <strong>NLP-Methoden<\/strong>, um Texteingaben von Nutzerinnen zu analysieren, zu verstehen und darauf zu antworten.<\/p><p>Durch den Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen und maschinellem Lernen sind moderne Chatbots in der Lage, in Echtzeit auf die Anfragen von Nutzerinnen zu reagieren und intelligente Antworten zu generieren.<\/p><p>Die Einsatzm\u00f6glichkeiten von Chatbots sind vielf\u00e4ltig. Sie k\u00f6nnen in Kundenservice, Verkauf, Marketing und vielen anderen Bereichen eingesetzt werden, um Nutzer*innen zu unterst\u00fctzen und ihnen eine personalisierte Erfahrung zu bieten. Chatbots k\u00f6nnen beispielsweise Produktempfehlungen geben, Bestellungen entgegennehmen, Buchungen durchf\u00fchren, FAQ beantworten und vieles mehr.<\/p><p>Ein wichtiger Fortschritt im Bereich der <strong>NLP-Methoden f\u00fcr Chatbots ist die F\u00e4higkeit zur Sentiment-Analyse,<\/strong> also zur Erkennung von Emotionen und Stimmungen in Texten. Moderne Chatbots k\u00f6nnen nicht nur den Inhalt einer Nachricht verstehen, sondern auch die Emotionen dahinter erkennen, um entsprechend darauf zu reagieren.<\/p><p>Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Chatbots noch nicht perfekt sind und ihre F\u00e4higkeiten weiterhin verbessert werden k\u00f6nnen. Die Herausforderungen in der NLP-Forschung und Entwicklung von Chatbots liegen unter anderem in der Verbesserung der Sprachverst\u00e4ndnis-F\u00e4higkeiten, der Erkennung von Ironie, der Unterst\u00fctzung von mehreren Sprachen und der Ber\u00fccksichtigung von kulturellen Unterschieden.<\/p><p>Trotzdem ist die Kombination von NLP-Methoden und Chatbots ein spannendes Feld mit gro\u00dfem Potenzial f\u00fcr die Zukunft.<\/p><p>Mit der<strong> Weiterentwicklung von KI-Technologien<\/strong> wie ChatGPT und Open AI werden wir voraussichtlich noch fortschrittlichere und leistungsf\u00e4higere Chatbots sehen, die in der Lage sind, menschen\u00e4hnliche Gespr\u00e4che zu f\u00fchren und noch mehr Aufgaben effizient zu bew\u00e4ltigen.<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e11d1e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1e11d1e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Andere Anwendungsbereiche<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74d8601 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"74d8601\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400\"><b>Textklassifizierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Hier geht es darum, <\/span><b>einem gegebenen Text eine Reihe vordefinierter Kategorien zuzuordnen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Textklassifikatoren k\u00f6nnen angewandt werden, um eine Reihe von Texten zu organisieren, zu strukturieren und zu kategorisieren.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Zeichenerkennung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Diese Funktion <\/span><b>extrahiert<\/b> <b>Schl\u00fcsselinformationen<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> aus Quittungen, Rechnungen, Schecks, juristischen Abrechnungsunterlagen usw. auf der Grundlage der Zeichenerkennung.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Automatische Korrektur<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Die meisten Texteditoren verf\u00fcgen heute \u00fcber eine Rechtschreibpr\u00fcfung, die <\/span><b>den Text auf Rechtschreibfehler \u00fcberpr\u00fcft<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Automatische Zusammenfassung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: <\/span><b>NLP-Methoden<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> werden auch eingesetzt, um <\/span><b>kurze, pr\u00e4zise und fl\u00fcssige Zusammenfassungen<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> eines l\u00e4ngeren Textdokuments zu erstellen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d4eb858 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d4eb858\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5ae396 elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"e5ae396\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"methodes\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f487672 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f487672\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die wichtigsten Methoden im NLP?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03aad04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"03aad04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Gro\u00dfen und Ganzen k\u00f6nnen wir zwei Aspekte unterscheiden, die f\u00fcr jedes NLP-Problem wesentlich sind:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der <\/span><b>\u201elinguistische\u201d Teil<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, der aus der Vorverarbeitung und Umwandlung der eingegebenen Informationen in einen verwertbaren Datensatz besteht.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der <\/span><b>Teil<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> des \u201e<\/span><b>maschinellen Lernens<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">&#8220; oder von &#8222;<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\"><b>Data Science<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">&#8222;, der die Anwendung von <\/span><b>Modellen von Machine Learning <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder <\/span><b>Deep Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> auf diesen Datensatz beinhaltet.<\/span><\/li><\/ul><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a23e88 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7a23e88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Data Science-Schulungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c85564a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c85564a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.peakindicators.com\/blog\/unlocking-insights-from-unstructured-data-with-text-mining%20\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"822\" height=\"462\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/www.peakindicators.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-6006\" alt=\"NLP\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/www.peakindicators.png 822w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/www.peakindicators-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/www.peakindicators-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 822px) 100vw, 822px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Datenverarbeitung und Modellierung im NLP<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-250c62d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"250c62d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Im Folgenden werden wir diese beiden Aspekte er\u00f6rtern, die <\/span><b>wichtigsten Methoden<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> kurz beschreiben und die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen hervorheben. Nehmen wir ein klassisches Beispiel: die Spam-Erkennung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48f1ff5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48f1ff5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Vorverarbeitungsphase: vom Text zu den Daten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8978dcc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8978dcc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Nehmen wir an, Du m\u00f6chtest in der Lage sein, allein anhand des Inhalts einer E-Mail festzustellen, ob es sich um Spam handelt oder nicht. Dazu ist es notwendig,<\/span><b> die Prim\u00e4rdaten <\/b><span style=\"font-weight: 400\">(den Text der E-Mail) in <\/span><b>verwertbare Daten<\/b> <b>umzuwandeln<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die wichtigsten Schritte sind:<\/span><\/p><ul><li><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b>Bereinigung:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Je nach Datenquelle besteht diese Phase aus der Durchf\u00fchrung von Aufgaben wie L\u00f6schen von URLs, Emoji usw.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Normalisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> der Daten:<\/span><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b>Tokenisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, d. h. Aufteilung des Textes in mehrere Teile, die <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Tokens<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> genannt werden.<\/span><span style=\"font-weight: 400\"><br \/><\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Beispiel: \u201eSie finden das betreffende Dokument in der Anlage\u201d; \u201eSie\u201d, \u201efinden&#8220;, \u201ein der Anlage&#8220;, \u201edas Dokument&#8220;, \u201ebetreffend&#8220;.<\/span><\/i><\/li><\/ul><\/li><\/ul><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b>Stemming<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Ein und dasselbe Wort kann in verschiedenen Formen vorkommen, je nach Geschlecht (m\u00e4nnlich, weiblich, neutral), Zahl (Singular, Plural), Person (ich, du, sie, usw.), usw. <\/span><b>Stemming<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> bezieht sich im Allgemeinen auf den groben heuristischen Prozess des <\/span><b>Abschneidens von Wortendungen, um nur den Wortstamm zu erhalten.<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span> <i><span style=\"font-weight: 400\">Beispiel: \u201efinden&#8220; -&gt; \u201efind-&#8222;.<\/span><\/i><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b>Lemmatisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Diese besteht darin, dieselbe Aufgabe auszuf\u00fchren, aber mit einem Wortschatz und einer genauen Analyse des Wortaufbaus. Die <\/span><b>Lemmatisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> erm\u00f6glicht es, nur die unflexiblen Endungen zu entfernen und so die <\/span><b>kanonische Form des Wortes<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, das so genannte Lemma, zu isolieren. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Beispiel: \u201egefunden&#8220; -&gt; \u201efinden\u201d<\/span><\/i><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Andere Operationen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: L\u00f6schen von Zahlen, Interpunktionszeichen, Symbolen und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">stopwords<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, Umstellung auf Kleinschreibung.<\/span><\/li><\/ul><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400\">Um Machine Learning-Methoden auf nat\u00fcrlichsprachliche Probleme anwenden zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen <\/span><b>Textdaten in numerische Daten umgewandelt <\/b><span style=\"font-weight: 400\">werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Es gibt mehrere Ans\u00e4tze, von denen die wichtigsten die folgenden sind:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b><i>Term-Frequency (TF)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Diese Methode besteht darin, die Anzahl der Vorkommen von Tokens im Korpus f\u00fcr jeden Text zu z\u00e4hlen. Jeder Text wird dann durch einen <\/span><b>Vektor von Vorkommnissen<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> dargestellt. Dies wird im Allgemeinen als <\/span><b><i>Bag-Of-Word <\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400\">bezeichnet.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1569ddc elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1569ddc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.analyticsvidhya.com\/blog\/2017\/06\/word-embeddings-count-word2veec\/\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"808\" height=\"722\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-11.17.46.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-6008\" alt=\"NLP\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-11.17.46.png 808w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-11.17.46-300x268.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-11.17.46-768x686.png 768w\" sizes=\"(max-width: 808px) 100vw, 808px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"> Darstellung von Vektoren aus der Term-Frequency (TF)-Methode<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-210b63c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"210b63c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Dieser Ansatz hat jedoch einen gro\u00dfen Nachteil: Einige W\u00f6rter werden von Natur aus h\u00e4ufiger verwendet als andere, was das Modell <\/span><b>zu fehlerhaften Ergebnissen f\u00fchren kann<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><b><i>Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Diese Methode besteht darin, die <\/span><b>Anzahl der Vorkommen der <\/b><b><i>Token<\/i><\/b><b> im Korpus f\u00fcr jeden Text zu z\u00e4hlen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, die dann durch die Gesamtzahl der Vorkommen derselben <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Token<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> im gesamten Korpus geteilt wird.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400\">F\u00fcr das X-Element, der im Y-Dokument\u00a0 vorkommt, k\u00f6nnen wir seine Wichtigkeit durch die folgende Beziehung definieren:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b80fdeb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b80fdeb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"248\" height=\"56\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-10.53.53.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-6010\" alt=\"NLP formule\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8ccb89 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f8ccb89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wo :<\/span><\/p><ul><li>t\u0192<sub>x,y<\/sub>\u00a0<span style=\"font-weight: 400;\">ist die H\u00e4ufigkeit des Begriffs x in y ;<\/span><\/li><li>d\u0192<sub>x <\/sub><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0ist die Anzahl der Dokumente, die x enthalten;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">N ist die Gesamtzahl der Dokumente. <\/span><\/li><\/ul><p>Dieser Ansatz liefert also f\u00fcr jeden Text eine Vektordarstellung, die Vektoren der Wichtigkeit und nicht mehr der Vorkommen enth\u00e4lt.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Effizienz dieser Methoden ist je nach Anwendungsfall unterschiedlich. Sie weisen jedoch zwei wesentliche Einschr\u00e4nkungen auf:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Je umfangreicher das Vokabular des Korpus ist, desto <\/span><b>gr\u00f6\u00dfer sind die Vektoren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, was ein <\/span><b>Problem<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fcr die im n\u00e4chsten Schritt verwendeten <\/span><b>Lernmodelle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> darstellen kann.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Z\u00e4hlen der Wortvorkommen erlaubt es uns nicht, die Anordnung der W\u00f6rter und damit <\/span><b>die Bedeutung der S\u00e4tze<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu <\/span><b>ber\u00fccksichtigen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt einen weiteren Ansatz, der <\/span><b>diese Probleme beheben kann<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Word Embedding<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie besteht darin, Vektoren fester Gr\u00f6\u00dfe zu konstruieren, <\/span><b>die den Kontext ber\u00fccksichtigen, in dem die W\u00f6rter gefunden werden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p>Zwei W\u00f6rter, die in einem \u00e4hnlichen Kontext stehen, haben also engere Vektoren (in Bezug auf den Vektorabstand). Auf diese Weise lassen sich sowohl semantische als auch syntaktische oder thematische \u00c4hnlichkeiten von W\u00f6rtern erfassen.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine genauere Beschreibung dieser Methode wird in einem sp\u00e4teren Abschnitt gegeben.<\/span><\/p><p>&gt;&gt; Auch interessant: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nltk-python\">Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung in Python<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02a8ad6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"02a8ad6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Lernphase: Von den Daten zum Modell<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8986654 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8986654\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Insgesamt lassen sich <\/span><b>3 wesentliche NLP-Ans\u00e4tze<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> unterscheiden: <\/span><b>regelbasierte Methoden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, klassische <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">-Modelle und<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">-Modelle.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a39758f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a39758f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Regelbasierte Methoden<\/u><\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-939ebad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"939ebad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Regelbasierte Methoden beruhen in hohem Ma\u00dfe auf der <\/span><b>Entwicklung dom\u00e4nenspezifischer Regeln <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(z. B. regul\u00e4re Ausdr\u00fccke). Sie k\u00f6nnen zur L\u00f6sung einfacher Probleme wie der Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Daten (z. B. Webseiten) angewandt werden.<\/span><\/p><p>Im Falle der <b>Spam-Erkennung<\/b> k\u00f6nnte dies bedeuten, dass E-Mails, die <b>Schlagworte<\/b> wie \u201ePromotion&#8220;, \u201ebegrenztes Angebot&#8220; usw. enthalten, als <b>Spam<\/b> eingestuft werden.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese einfachen Methoden k\u00f6nnen jedoch schnell von der Komplexit\u00e4t der nat\u00fcrlichen Sprache \u00fcberfordert werden und sich als unwirksam erweisen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9c93dc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e9c93dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Klassische Modelle des Machine Learning<\/u><\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-417709c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"417709c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Klassische maschinelle Lernverfahren k\u00f6nnen zur L\u00f6sung schwierigerer Probleme eingesetzt werden. Im Gegensatz zu Methoden, die auf vordefinierten Regeln beruhen, basieren sie auf Methoden, bei denen es wirklich um Sprachverst\u00e4ndnis geht. Sie nutzen Daten, die beispielsweise mit einer der oben beschriebenen Methoden aus vorverarbeitetem Prim\u00e4rtext gewonnen wurden. Sie k\u00f6nnen auch Daten \u00fcber die Satzl\u00e4nge, das Vorkommen bestimmter W\u00f6rter usw. anwenden. Sie implementieren in der Regel ein <\/span><b>statistisches maschinelles Lernmodell<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> wie <\/span><b>Naive Bayes<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>Logit-Modell<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> usw.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6761471 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6761471\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Modelle f\u00fcr tiefes Lernen<\/u><\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3851b29 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3851b29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Anwendung von Deep-Learning-Modellen f\u00fcr NLP-Probleme ist derzeit Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten.<\/span><\/p><p>Diese Modelle lassen sich noch besser verallgemeinern als klassische Lernans\u00e4tze, da sie <b>eine weniger ausgefeilte Textvorverarbeitungsphase<\/b> erfordern: Die <b>neuronalen Schichten<\/b> k\u00f6nnen als <b>automatische Merkmalsextraktoren<\/b> betrachtet werden.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies erm\u00f6glicht die Erstellung von End-to-End-Modellen mit geringer Datenvorverarbeitung. Abgesehen vom <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Feature-Engineering<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> sind die <\/span><b>Lernf\u00e4higkeiten von <\/b><b><i>Deep-Learning<\/i><\/b><b>-Algorithmen im Allgemeinen leistungsf\u00e4higer als die des klassischen <\/b><b><i>Machine Learning<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, was erm\u00f6glicht, <\/span><b>bei verschiedenen komplexen, schwierigen NLP-Aufgaben<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> wie z. B. \u00dcbersetzungen <\/span><b>bessere Ergebnisse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu erzielen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7418782 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"7418782\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=Ip1a2JHdt3E&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57a2e31 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"57a2e31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne, Modelle des Machine Learning anzuwenden<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9c6a80 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c9c6a80\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e99816f elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"e99816f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"perspectives\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4671484 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4671484\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Perspektiven und Herausforderungen des NLP?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ffafeb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ffafeb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Regeln, die f\u00fcr die Umwandlung von nat\u00fcrlichem Text in Informationen gelten, sind f\u00fcr Computer nicht leicht zu verstehen.<\/span><\/p><p>Man muss sowohl die W\u00f6rter verstehen als auch die Art und Weise, wie die Konzepte miteinander verbunden sind, um die gew\u00fcnschte Botschaft zu vermitteln.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu den wichtigsten Herausforderungen geh\u00f6ren:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7becbfe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7becbfe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Zweideutigkeit<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87147d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"87147d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">In der nat\u00fcrlichen Sprache sind <\/span><b>W\u00f6rter eindeutig, k\u00f6nnen aber in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, was zu lexikalischer, syntaktischer und semantischer Mehrdeutigkeit f\u00fchrt. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, schl\u00e4gt das NPL mehrere Methoden vor, z. B. die <\/span><b>Bewertung des Kontexts<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Die semantische Bedeutung der W\u00f6rter in einem Satz zu verstehen, ist jedoch noch nicht ganz ausgereift.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf0289a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bf0289a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Synonymie<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8306973 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8306973\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiteres Schl\u00fcsselph\u00e4nomen der nat\u00fcrlichen Sprache ist, dass wir <\/span><b>dieselbe Idee mit verschiedenen Begriffen ausdr\u00fccken<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> k\u00f6nnen, die auch vom jeweiligen Kontext abh\u00e4ngen.<\/span><\/p><p>Beispielsweise k\u00f6nnen die Begriffe \u201egro\u00df&#8220; und \u201ebreit&#8220; bei der Beschreibung eines Gegenstands oder eines Geb\u00e4udes synonym sein, aber sie sind nicht in allen Zusammenh\u00e4ngen austauschbar: \u201egro\u00df&#8220; kann auch wichtig bedeuten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8878237 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8878237\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Koreferenz<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2920f56 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2920f56\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Bei Koreferenzaufgaben geht es darum, <\/span><b>alle Ausdr\u00fccke zu finden, die sich auf dieselbe Entit\u00e4t beziehen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Dies ist ein wichtiger Schritt f\u00fcr <\/span><b>viele anspruchsvolle NLP-Aufgaben<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, die ein <\/span><b>Verst\u00e4ndnis des gesamten Textes<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> erfordern, wie z. B. die Zusammenfassung von Dokumenten, die Beantwortung von Fragen und die Informationsextraktion. Dieses Problem wurde mit der Einf\u00fchrung<\/span><b> moderner <\/b><b><i>Deep-Learning<\/i><\/b><b>-Techniken <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wiederbelebt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efb5a9c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"efb5a9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Schreibstil<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-624bbfa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"624bbfa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Je nach der Pers\u00f6nlichkeit, den Absichten und den Gef\u00fchlen der AutorInnen kann ein und derselbe Gedanke auf unterschiedliche Weise ausgedr\u00fcckt werden.<\/span><\/p><p>Einige AutorInnen z\u00f6gern nicht, <b>Ironie<\/b> oder <b>Sarkasmus<\/b> zu verwenden und damit eine Bedeutung zu vermitteln, die <b>der w\u00f6rtlichen Bedeutung entgegengesetzt<\/b> ist.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend Menschen eine Sprache leicht beherrschen k\u00f6nnen, sind es die Mehrdeutigkeit und die Ungenauigkeit nat\u00fcrlicher Sprachen, die es Maschinen schwer machen, NLP zu implementieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Willst Du die Kunst des NLP beherrschen? Der Rest unserer Features folgt in K\u00fcrze! N\u00e4chste Folge: Wie kann ein Wort dank Word Embedding durch einen Vektor dargestellt werden?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a44e37 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a44e37\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8be367c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8be367c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000\"><b>Referenzen:<\/b><\/span><\/p><ol><li><a href=\"https:\/\/www.ekino.com\/articles\/introduction-to-nlp-part-i\">P. Olivier, Introduction to NLP (Part. I), Ekino<\/a>\u00a0<\/li><li><a href=\"https:\/\/www.ekino.com\/articles\/introduction-to-nlp-part-ii\">P. Olivier, Introduction to NLP (Part. I), Ekino<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/introduction-to-natural-language-processing-nlp-323cc007df3d\">I. ElDen, Introduction to Natural Language Processing (NLP), Towards Data Science, September 2017<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/natural-language-processing-nlp-top-10-applications-to-know-b2c80bd428cb\">O. Kharkovyna, Natural Language Processing (NLP): Top 10 Applications to Know, Towards Data Science, December 2019<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/medium.com\/sciforce\/biggest-open-problems-in-natural-language-processing-7eb101ccfc9\">Sciforce, Biggest Open Problems in Natural Language Processing, February 2020<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.analyticsvidhya.com\/blog\/2017\/06\/word-embeddings-count-word2veec\/\">An Intuitive Understanding of Word Embeddings: From Count Vectors to Word2Vec, Analytics Vidhya, June 2017<\/a><\/li><li><a href=\"http:\/\/www.datascience.manchester.ac.uk\/research\/methodologies\/natural-language-processing-nlp-text-mining\/\">S. Ananiadou, J. McNaught, The Natural Language Processing and Text Mining, University of Manchester<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.peakindicators.com\/blog\/unlocking-insights-from-unstructured-data-with-text-mining\">P. Clough and F. Borg, Unlocking Insights from Unstructured Data with Text Mining, December 2019<\/a><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8622f6f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8622f6f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee091a7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"ee091a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Welche Probleme werden mit NLP behandelt?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"NLP ist ein recht allgemeiner Begriff, der ein sehr breites Spektrum von Anwendungen abdeckt. Hier sind die beliebtesten Anwendungen:\r\n\r\nMaschinen\u00fcbersetzung\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was sind die wichtigsten Methoden im NLP?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Im Gro\u00dfen und Ganzen k\u00f6nnen wir zwei Aspekte unterscheiden, die f\u00fcr jedes NLP-Problem wesentlich sind:\r\n\r\nDer \u201elinguistische\u201d Teil, der aus der Vorverarbeitung und Umwandlung der eingegebenen Informationen in einen verwertbaren Datensatz besteht.\r\nDer Teil des \u201emaschinellen Lernens\u201c oder von \u201eData Science\u201e, der die Anwendung von Modellen von Machine Learning oder Deep Learning auf diesen Datensatz beinhaltet.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was sind die Perspektiven und Herausforderungen des NLP?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Regeln, die f\u00fcr die Umwandlung von nat\u00fcrlichem Text in Informationen gelten, sind f\u00fcr Computer nicht leicht zu verstehen.\r\n\r\nMan muss sowohl die W\u00f6rter verstehen als auch die Art und Weise, wie die Konzepte miteinander verbunden sind, um die gew\u00fcnschte Botschaft zu vermitteln.\r\n\r\nZu den wichtigsten Herausforderungen geh\u00f6ren:\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72ca1ad e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"72ca1ad\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a098e9b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a098e9b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was ist Natural Language Processing oder NLP ? Hast Du Dich jemals gefragt, wie pers\u00f6nliche KI-AssistentInnen wie Siri oder Cortana funktionieren? Wie konnte Deine Rechtschreibpr\u00fcfung Syntaxfehler erkennen, die Du selbst sonst nicht bemerkt h\u00e4ttest? Wie schafft es Deine Suchmaschine, die W\u00f6rter, die Du gerade schreiben wolltest, in den ersten Buchstaben zu erraten? Obwohl diese Werkzeuge [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":15874,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>NLP \u2013 Natural Language Processing: Eine Einf\u00fchrung<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Was ist Natural Language Processing eigentlich ? 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