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Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche
Sprachverarbeitung

Die Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP, Natural Language Processing) interpretiert die gesprochene und schriftliche Sprache von Menschen, sodass diese natürlich mit automatisierten Systemen kommunizieren können.

NLP ist in der Lage, aus dem, was Menschen schreiben und sagen, eine Bedeutung und Stimmungen abzuleiten. Sie ermöglicht es Chatbots, auf eine Art und Weise zu antworten, die sich menschlich anfühlt, sie hilft digitalen Assistenzprogrammen, die Bedürfnisse von Benutzer:innen zu verstehen und liefert präzise automatisierte Übersetzungen.

Beschreibung

NLP bezeichnet sowohl das Verstehen als auch das Generieren von menschlicher Sprache durch eine Maschine. Sie erlaubt automatisierten Systemen durch Sprache oder Text natürliche Gespräche mit Menschen zu führen.

Vorteile

Die NLP hilft Unternehmen, nachhaltige digitale Kundenerfahrungen zu kreieren. Sie senkt die Kosten für Kontaktzentren und trägt zu einem besseren Verständnis der Anforderungen von Kund:innen bei.

Trade-offs

NPL-Systeme müssen trainiert werden, um menschliche Sprache richtig zu interpretieren. Wenn Sie neue NLP-Modelle von Grund auf entwickeln müssen, kann es sehr lange dauern, bis Sie genaue Ergebnisse erzielen.

Anwendung

Die NLP wird für Übersetzungen, Spracherkennung, die Analyse von Stimmungen, automatische Transkription und Zusammenfassung von Texten, Chatbots, Rechtschreib- und Grammatikprüfungen und vieles mehr eingesetzt.

Beschreibung


Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing; NLP) kann menschliche Sprache sowohl verstehen als auch erzeugen. Die NLP ist in der Lage, aus dem, was Menschen schreiben und sagen, eine Bedeutung und Stimmungen abzuleiten. Sie hilft Maschinen dabei, aus Sprache und Text eine Bedeutung abzuleiten. So können sie auf eine Art und Weise antworten, die natürlich und menschlich anmutet. So entstehen zufriedenstellende automatisierte Kundenerfahrungen.


NLP-Systeme lassen sich auch darauf trainieren, anspruchsvollere Aspekte der menschlichen Sprache zu interpretieren, um wechselnde Stimmungen und Hintergründe in einem Gespräch zu verstehen. Automatisierte Systeme können so ihre Antworten in Echtzeit anpassen – zum Beispiel, wenn Kund:innen verärgert oder frustriert reagieren.


Diese Fähigkeit, den Kontext und den Tonfall eines Gesprächs zu verstehen, versetzt automatisierte Tools wie Chatbots in die Lage, echte, verbindliche Kommunikationserfahrungen zu vermitteln.

Vorteile


Mit der NLP haben Unternehmen die Möglichkeit, ihren Kund:innen dialogorientierte Selfservice-Erfahrungen anzubieten, ihre Kommunikationskosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Die NLP trägt auch dazu bei, Kosten für interne Workflows zu senken und deren Effizienz zu erhöhen, indem sie die Erhebung von Informationen automatisieren oder unterstützen. 


So können beispielsweise Ärzt:innen mithilfe von NLP-Anwendungen ihre medizinischen Anmerkungen direkt in Gesundheitsinformationssysteme zu diktieren, sodass sie mehr Patient:innen behandeln und die Qualität der Behandlung verbessern können.

Trade-offs


NLP-Technologien sind heute genauer denn je, wenn es darum geht, Bedeutungen, Absichten und Stimmungen aus menschlicher Sprache abzuleiten, bislang bietet jedoch noch keine NLP-Lösung eine 100-prozentige Genauigkeit.


NLP-Technologien sind von einer großen Menge an Rechenleistung abhängig, was ihre Entwicklung unter Umständen kostspielig und schwierig gestaltet, sofern keine vortrainierten Modelle als Ausgangspunkt genutzt werden.


Für weniger fortgeschrittene NLP-Lösungen können zudem Akzente, Dialekte, regionale Umgangssprache sowie eine branchen- oder unternehmensspezifische Fachsprache schwierig zu interpretieren sein.


Wenn ein Unternehmen beispielsweise möchte, dass seine Außendienstteams mit ihren Geräten sprechen können, um genaue Reparaturanleitungen zu erhalten, muss das NLP-Modell bestimmte Fachbegriffe verstehen und auch wissen, wie die einzelnen Techniker:innen sie verwenden oder abkürzen.


Einige Menschen sind vielleicht daran gewöhnt sind, mit digitalen Assistenzsystemen zu sprechen, andere hingegen können die Konversation mit einem Computer – insbesondere in einem Kundendienstszenario – als frustrierend empfinden.

Anwendung


Die meisten von uns nutzen jeden Tag irgendeine Form von NLP für Dinge wie Online-Suchen, Rechtschreibprüfung und Sprachübersetzung. Zu den Anwendungsfällen in Unternehmen gehören Chatbots für den Kundenservice, die einfühlsame, personalisierte Interaktionen, basierend auf dem Kontext des Gesprächs liefern.


Konversationsanwendungen – wie sprachaktivierte virtuelle Assistenten, die in intelligenten Lautsprechern verwendet werden – verlassen sich auf NLP, um Sprache zu erkennen, zu kontextualisieren und angemessen zu reagieren.


In anderen Bereichen wird die NLP zur Überprüfung von Lebensläufen eingesetzt, um die idealen Bewerber:innen zu identifizieren. Personalvermittler:innen nutzen die NLP auch dazu, aussagekräftige Stellenbeschreibungen zu erstellen, um die richtigen Bewerber:innen anzusprechen.

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