Natural Language Processing versetzt Computer in die Lage, menschliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu kommunizieren. NLP basiert auf interdisziplinärer Forschung, die Erkenntnisse aus der Computer- und Sprachwissenschaft nutzt. Das Ziel ist, die Mensch-Maschine-Kommunikation zu verbessern. Hierfür greift Natural Language Processing auf AI (Artificial Intelligence) zurück.
Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache existieren mehrere Herausforderungen. Die Systeme müssen die konkrete Bedeutung von mehrdeutigen Wörtern in Kontext erkennen. Auch die Stimmungsanalyse in Bezug auf Voice Search ist wichtig: Es kommt darauf an, die momentane Stimmung des Autors oder Sprechers einzuschätzen. Nur so lassen sich unter anderem sarkastische Äußerungen einordnen. Die bloße Spracherkennung, die gesprochene Inhalte in Text umwandelt, reicht nicht aus. Natural Language Processing geht weit darüber hinaus.
NLP garantiert bessere Ergebnisse, weil es Big Data, maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt. Die entsprechenden Systeme analysieren riesige Mengen an Text- und Sprachdaten und bringen sich auf diese Weise menschliches Sprachverständnis bei. Im besten Fall weisen Computer künftig dasselbe Sprachverständnis wie Menschen auf und können so kommunizieren, dass die Adressaten sie für Menschen halten könnten.
Dieser technologische Fortschritt kommt in zahlreichen Bereichen zum Einsatz. Typische Beispiele sind Übersetzungsprogramme, digitale Assistenten und Chatbots im Kundenservice. Von den Vorteilen profitieren vielfältige Akteure im Internet, das beweist exemplarisch die Google Natural Language Processing API. Mit dieser Schnittstelle analysieren Nutzer effektiv vorhandene unstrukturierte Textdaten, diesen Service stellt Google gegen eine Gebühr zur Verfügung.
Forscher und Entwickler arbeiten daran, das Natural Language Processing weiter zu verbessern. Die Nachfrage nach diesen Lösungen ist riesig: Unternehmen können mit leistungsfähigen Systemen in zunehmenden Maße Personal ersetzen. Das senkt die Personalkosten und entlastet in Zeiten des Arbeitskräftemangels die Personalabteilung.
Die aktuell verfügbaren Lösungen genügen in vielen Bereichen aber noch nicht den hohen Anforderungen. Erwähnung verdienen zum Beispiel Übersetzungsprogramme: Viele Tools übersetzen Texte zwar weitgehend richtig, stoßen jedoch bei mehrdeutigen Begriffen an ihre Grenzen. Hier bedarf es präziser Syntax- und Semantikkenntnisse, die sich diese Programme mit dem Natural Language Processing und AI aneignen können.
Natural Language Processing wirkt sich auch auf die Websuche und Generative Engine Optimization, die nächste Stufe der Suchmaschinenoptimierung aus. Denn durch NLP werden alle relevanten Daten für Large Language Models zur Verfügung gestellt. Ohne diese Systematik können keine generativen Inhalte erstellt und wiedergegeben werden.