Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht die Aufhebung von Sprachbarrieren und eine verbesserte Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Sie erleichtert auch die Kommunikation zwischen Menschen. NLP hat aufgrund seiner breiten Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen großes Interesse geweckt. Von persönlichen KI-Assistenten wie Siri oder Alexa bis hin zu barrierefreien Tools wie Sprach-zu-Text und Text-zu-Sprache Konvertern haben NLP-Anwendungen zu verbesserten Interaktionen zwischen Mensch und Maschine geführt. Trotz der Tatsache, dass es weltweit 7139 Sprachen gibt, ist die Forschung im Bereich der NLP stark auf die englische Sprache ausgerichtet, da sie international am weitesten verbreitet ist. Eine dringende Notwendigkeit besteht daher für multilinguale NLP, um die Barrieren zwischen hoch- und niedrig-resourcensprachigen zu überwinden und um kontextbezogene Wörter und Mehrdeutigkeiten zu verstehen.
Um Sprachbarrieren abzubauen werden Modelle entwickelt, die verschiedene Sprachen verstehen können. So kann etwa das BERT-Algorithmus von Google Suchanfragen und Inhalte in verschiedenen Kontexten besser verstehen. BERT ist ein Open-Source-Rahmenwerk für maschinelles Lernen für NLP und hilft Rechnern, den Kontext und die Bedeutung von mehrdeutigen Wörtern in einem Satz zu verstehen. Ein multilinguales BERT kann in 104 Sprachen eingesetzt werden und wird für das Beantworten von Fragen, das Generieren automatischer Antworten und die abstrakte Zusammenfassung verwendet. Des Weiteren kann beispielsweise das Modell AfriBERTa für die Analyse von 11 afrikanischen Sprachen verwendet werden.
Facebook hat mit AI M2M-100 (Many to Many) das erste multilinguale maschinelle Übersetzungsmodell entwickelt, das keine englischen Daten benötigt und zwischen beliebigen Paaren von 100 Sprachen übersetzt. Dadurch können Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachpaaren direkt erfolgen, ohne den Umweg über die englische Sprache nehmen zu müssen. In einer globalisierten Welt wird NLP als Teil der KI dazu beitragen, dass Computer natürliche Sprache lesen und darauf reagieren können. Von der Grammatikprüfung bis hin zur Spracherkennung und der Suche nach Informationen im Internet hat NLP bereits viele praktische Anwendungen hervorgebracht und wird mit der zunehmenden Verbreitung von multilingualen NLP-Anwendungen noch weiter an Bedeutung gewinnen.