Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI), der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche, alltägliche Sprache konzentriert. Ziel ist es, Maschinen zu ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.
NLP spielt eine zentrale Rolle bei der Entdeckung von Erkenntnissen aus großen Textdatenmengen, was zu informierteren Entscheidungen und einer insgesamt verbesserten operativen Effizienz führt. Moderne Unternehmen, die sich die Vorteile der Datenwissenschaft zunutze machen möchten, müssen sich mit der Auswirkung dieser maschinellen Lerntechnologie auf ihre Bemühungen vertraut machen. NLP spielt in den folgenden Bereichen eine Rolle: Textdatenanalyse, Automatisierung, verbesserte Benutzererfahrung, Informationssuche, Sprachübersetzung, Datenbereinigung und prädiktive Analytik.
NLP ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Themenkategorisierung und Spam-Erkennung und reduziert so die Zeit, die für diese Prozesse benötigt wird, erheblich. Automatisierung spart Zeit und Ressourcen, verbessert die Genauigkeit und Konsistenz der Daten und bietet einen besseren Kundenservice.
Die Fähigkeit, natürliche menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, ist wesentlich für die Erstellung von Chatbots und virtuellen Assistenten. Mittels NLP können KI-gesteuerte Tools Benutzeranfragen auf natürlicher Sprache verstehen und beantworten und sofortigen Support und Informationen bieten.
Suchmaschinen und Empfehlungssysteme sind stark auf NLP angewiesen, um Benutzeranfragen zu verstehen und zu verarbeiten. Durch die Interpretation von Absichten und Kontexten mittels NLP-Techniken sind relevante Suchergebnisse möglich.
NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Datenbereinigung, insbesondere für Textdaten. NLP-Tools helfen bei der Vorverarbeitung von Textdaten durch Textnormalisierung, Stoppwortentfernung und Lemmatisierung, um Rauschen zu entfernen, Fehler zu korrigieren und Formate zu standardisieren.
Durch die Untersuchung von Textdaten kann NLP signifikant zu prädiktiver Analytik beitragen. Mithilfe von NLP-Techniken wie Sentiment-Analyse, Themenmodellierung und Textklassifizierung können Muster und Trends in Textdaten identifiziert werden, um Vorhersagen zu treffen.