Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Studiengebiet, das sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. NLP beinhaltet die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen zur Analyse und Verarbeitung natürlicher Sprachdaten wie Text oder Sprache.
NLP wurde kürzlich in eine Reihe praktischer Anwendungen integriert, darunter Stimmungsanalyse, Chatbots und Spracherkennung. NLP wird von Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, um Kundenbetreuungssysteme zu automatisieren, Marketinginitiativen zu verstärken und Produktangebote zu verbessern.
Verwandte: 5 zu verwendende Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Dieser Artikel befasst sich insbesondere mit Stimmungsanalyse, Chatbots, maschineller Übersetzung, Textzusammenfassung und Spracherkennung als fünf Instanzen von NLP, die in der realen Welt verwendet werden. Diese Anwendungen haben das Potenzial, die Art und Weise, wie man mit Technologie kommuniziert, zu revolutionieren und sie natürlicher, intuitiver und benutzerfreundlicher zu machen.
Stimmungsanalyse
NLP kann verwendet werden, um Textdaten zu analysieren, um die Einstellung des Autors zu einem bestimmten Produkt, einer Dienstleistung oder einer Marke zu bestimmen. Dies wird in Anwendungen wie Social Media Monitoring, Kundenfeedback-Analyse und Marktforschung verwendet.
Eine häufige Verwendung von NLP ist die Stimmungsanalyse des Aktienmarktes, bei der Investoren und Händler die Stimmung in sozialen Medien zu einer bestimmten Aktie oder einem bestimmten Markt untersuchen. Ein Investor kann beispielsweise NLP verwenden, um Tweets oder Nachrichten über eine bestimmte Aktie zu untersuchen, um die allgemeine Einstellung des Marktes zu dieser Aktie zu ermitteln. Anleger können feststellen, ob diese Quellen positive oder negative Meinungen über die Aktie äußern, indem sie die in diesen Quellen verwendete Terminologie studieren.
Durch die Bereitstellung von Informationen über die Marktstimmung und die Möglichkeit für Anleger, ihre Strategien nach Bedarf zu ändern, kann die Stimmungsforschung Anleger dabei unterstützen, fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen. Wenn beispielsweise eine Aktie sehr positiv gestimmt ist, kann ein Anleger erwägen, mehr Aktien zu kaufen, während eine negative Stimmung ihn dazu veranlassen kann, zu verkaufen oder mit dem Kauf zurückzuhalten.
Kann ChatGPT die Börse schlagen?
Ich habe ChatGPT verwendet und ein Skript programmiert, um Börsennachrichten zu lesen, Stimmungsanalysen durchzuführen und mir dann jeden Morgen vor Börseneröffnung die Ergebnisse per Telegram zu übermitteln. pic.twitter.com/heB3pGPwC0
– MARK LITTON (@mblitton) 21. April 2023
Chatbots
NLP kann verwendet werden, um Konversationsschnittstellen für Chatbots zu erstellen, die Anfragen in natürlicher Sprache verstehen und darauf reagieren können. Dies wird in Kundensupportsystemen, virtuellen Assistenten und anderen Anwendungen verwendet, bei denen eine menschenähnliche Interaktion erforderlich ist.
Ein Chatbot wie ChatGPT, der Verbrauchern bei ihren Kontofragen, Transaktionsverläufen und anderen finanziellen Fragen helfen kann, könnte von einem Finanzinstitut mit NLP erstellt werden. Dank der Fähigkeit des Chatbots, Fragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten, können Kunden die gewünschten Informationen leicht erhalten.
Maschinenübersetzung
NLP kann verwendet werden, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Dies wird in Anwendungen wie Google Translate, Skype Translator und anderen Sprachübersetzungsdiensten verwendet.
Jetzt sprichst du meine Sprache (buchstäblich)
So funktioniert der Skype-Übersetzer#Internet der Dinge #Künstliche Intelligenz #Tiefes Lernen #Maschinelles Lernen #Datenwissenschaft #Große Daten #Industrie40 #Wolke #Blockchainpic.twitter.com/TpvGOPXptf— JL_Micó (@JL_Mico) 24. August 2018
Ebenso kann ein multinationales Unternehmen NLP verwenden, um Produktbeschreibungen und Marketingmaterialien aus ihrer Originalsprache in die Sprachen ihrer Zielmärkte zu übersetzen. Dadurch können sie effektiver mit Kunden in verschiedenen Regionen kommunizieren.
Textzusammenfassung
NLP kann verwendet werden, um lange Dokumente und Artikel in kürzeren, prägnanten Versionen zusammenzufassen. Dies wird in Anwendungen wie Nachrichtenaggregationsdiensten, Zusammenfassungen von Forschungsarbeiten und anderen Inhaltspflegediensten verwendet.
NLP kann von einem Nachrichtenaggregator verwendet werden, um lange Nachrichten in kürzere, leichter lesbare Versionen zu komprimieren. Ohne den gesamten Artikel lesen zu müssen, erhält der Leser dank Textzusammenfassung sofort eine Zusammenfassung der Nachrichten.
Verwandte: 7 Beispiele für künstliche Intelligenz (KI) im Alltag
Spracherkennung
NLP kann verwendet werden, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln, was sprachbasierte Schnittstellen und Diktat ermöglicht. Dies wird in Anwendungen wie virtuellen Assistenten, Sprache-zu-Text-Transkriptionsdiensten und anderen sprachbasierten Anwendungen verwendet.
Ein virtueller Assistent wie Alexa von Amazon oder Assistant von Google verwendet NLP, um gesprochene Anweisungen zu verstehen und Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Anstatt Befehle oder Anfragen eintippen zu müssen, können sich Benutzer jetzt mit dem Assistenten unterhalten, indem sie sprechen.