Bevor wir uns mit der Definition der natürlichen Sprachverarbeitung befassen, ist es äußerst wichtig zu erkunden, warum sie entstanden ist. Unsere persönlichen Computer kommunizieren in einer Sprache, die als Maschinensprache bekannt ist. Im Gegensatz zur menschlichen natürlichen Sprache verwendet eine Maschinensprache eine Reihe von Nullen und Einsen, die oft als Bits bezeichnet werden, um mit der äußeren Welt zu kommunizieren und für Menschen vage verwirrend sind. Um diese Kluft zu überbrücken, war es notwendig, dass Maschinen wie Menschen handeln und sprechen, und daher wurde die NLP erfunden, um eine intelligente Interaktion zwischen Mensch und Maschine anzubieten.
Die natürliche Sprachverarbeitung ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Informatik und der menschlichen Sprachverarbeitung und bietet die Fähigkeit für Computer/Maschinen, menschliche natürliche Sprachen zu verstehen, zu verarbeiten und bedeutsame Erkenntnisse zu gewinnen. In dieser Ära nimmt die NLP in Bereichen wie Verteidigung, Finanzen, Unterhaltung, Gesundheitswesen, Automatisierung, usw., exponentiell zu.
Regelmäßig entstehen in unserem System gewaltige Datenmengen in Echtzeit durch Transaktionen, Sensoren, Geräte, Dialekte usw. Die generierten Daten sind hochgradig strukturierte Daten. NLP ermöglicht es uns, diese Daten handhabbar zu machen, weniger mehrdeutig zu gestalten und die Daten viel schneller als Menschen zu analysieren. NLP bietet einen Fortschritt bei der Interpretation, Lesung und dem Hören der datenorientierten Daten von Menschen, um daraus Stimmungen und Ergebnisse zu extrahieren.
NLP ist von besonderer Bedeutung für die soziale Medienanalyse, Textanalytik, Betrugsanalyse, Sprachschnittstellen, Maschinenübersetzung, digitales Marketing und Kampagnenführung. Es werden verschiedene Bibliotheken und Techniken verwendet, um NLP effektiv umzusetzen und die Ergebnisse zu erzielen. Zu den Bibliotheken gehören z.B. tm, languageR, Dplyr, Lsa, NLTK, CoreNLP, Spacy und TextBlob. Die Techniken umfassen Datenbeschaffung, Datensegmentierung, Tokenisierung, Entfernung von Stoppwörtern, Stemmung, Lemmatisierung, Abhängigkeitserkennung und Chunking.
In diesem Artikel haben wir die Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung erfasst, ihre Bedeutung in der computerlinguistischen Verarbeitung und ihre Anwendung im Umgang mit umfangreichen, unstrukturierten Textdaten. NLP hat im Bereich der Datenwissenschaft und -analyse aufgrund seiner immensen Entwicklung viel Glaubwürdigkeit erlangt, und es ist daher unerlässlich, die NLP-Technologie zu beherrschen.