NLP

Unter dem Name Natural Language Processing verstecken sich Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache, die den Computern helfen, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. Eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer, die auf der natürlichen Sprache basiert, ist das Ziel des NLP. Es versucht, natürliche Sprache zu erfassen und mithilfe von Regeln und Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten, wofür sie sich auf viele Disziplinen, darunter Informatik und Computerlinguistik stützt, um die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis zu schließen. NLP ermöglicht es beispielsweise Computern, Text zu lesen, Sprache zu hören, zu interpretieren, festzustellen, welche Teile wichtig sind und vieles mehr. Als Ausgangspunkt ist eine möglichst weitreichende Kommunikation zwischen Mensch und Computer, die per Sprache zustande kommt. Mithilfe dieser Technik sollen sich sowohl Maschinen als auch Anwendungen per Sprache steuern und bedienen lassen.

Hintergrund: NLP

Die Geschichte des NLP reicht zurück bis in die späten vierziger Jahren des 19. Jahrhunderts. Karen Spark Jones definiert in ihrer Studie die erste Phase der Arbeit in NLP als von den späten 1940er bis zu den späten 1960er Jahren, die zweite von den späten 60er bis zu den späten 70er Jahren und die dritte bis zu den späten 80er Jahren, mit der vierten Phase bis zum Ende des Jahrhunderts.

Fakten zu NLP

Natural Language Processing kommt in vielen Bereichen zum Einsatz und ist gleichzeitig Gegenstand aktueller Forschung und entwickelt sich ständig weiter. Jährlich finden mehrere Konferenzen statt, beispielsweise die Konferenz der „Association of Computational Linguistics (ACL)“, wo Forscher über die aktuellsten Informationen in diesem Bereich berichten. Heute wird NLP genutzt, um beispielsweise Text aus eingescannten Dokumenten zu extrahieren, sprachgesteuerte Assistenten auf mobilen Endgeräten wie Smartphones zu realisieren (Siri, Alexa, Cortana) oder geschriebene und gesprochene Sprache in Echtzeit zu übersetzen.