Es scheint, als ob künstliche Intelligenz (KI) überall um uns herum Fotos, Musik und Text erzeugt. Ob du dir dessen bewusst bist oder nicht, du hast mit ziemlicher Sicherheit selbst schon einmal selbst auf KI in Form von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) genutzt. Dies ist zwar ein hochmoderner Bereich der Informatik, er bietet aber auch viele praktische Anwendungen, die dir helfen können, dein Unternehmen auszubauen, Geld und Zeit zu sparen und das, was du tust, noch besser zu machen!
Wir sind hier, um dir zu zeigen, was NLP ist, was sie tut und wie du sie für dich einsetzen kannst.
Was ist natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP)?
Die Technologie der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist eine Untergruppe der computergestützten Linguistik, die Untersuchung und Entwicklung von Algorithmen und computergestützten Modellen zur Verarbeitung, zum Verständnis und zur Erzeugung von Text natürlicher Sprache.
Es ist die Technologie hinter virtuellen Assistenten wie Siri, Smart Speakers wie Alexa und Chatbots oder anderen Kundenservice-Tools, denen du eine Frage in "natürlicher Sprache" stellen kannst (in natürlicher Gesprächsform anstatt als Suchanfrage formatiert) und die dich dann an die richtigen Personen oder Informationen weiterleitet.
Verarbeitungstools für natürliche Sprache haben in verschiedenen Branchen und wissenschaftlichen Disziplinen weit verbreitete Anwendungen gefunden:
- Finanzen: Unternehmen nutzen NLP-Tools, um große Mengen an Recherchen zu analysieren und Einblicke in die Finanzmärkte zu gewinnen.
- Einzelhandel: Einzelhandelsunternehmen nutzen Stimmungsanalysen, um das Feedback aus den sozialen Medien zu überwachen und zu verstehen, ohne jeden Beitrag lesen zu müssen.
- Medizin: Aufzeichnungen können schnell zusammengefasst und analysiert werden, um Muster zu finden und die Gesundheitsversorgung zu verbessern.
Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Art von maschinellem Lernen, bei der Computer aus Daten lernen. Dazu wird der Computer in einem großen Datensatz trainiert und trifft dann Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf diesem Training. Wenn das Programm dann mit unstrukturierten Daten konfrontiert wird, kann es sein Training nutzen, um Text zu verstehen, Informationen zu finden oder menschliche Sprache zu erzeugen.
So kann beispielsweise ein natürlicher Sprachalgorithmus, der auf einem Datensatz von handgeschriebenen Wörtern und Sätzen trainiert wird, lernen, handgeschriebene Texte zu lesen und zu klassifizieren. Nach dem Training kann der Algorithmus dann dazu verwendet werden, neue, ungesehene Bilder von Handschriften auf Grundlage der erlernten Muster zu klassifizieren.
Die meisten NLP-Programme basieren auf Deep Learning, bei dem mehr als eine Datenebene analysiert wird, um spezifischere und genauere Ergebnisse zu erzielen. Sobald NLP-Systeme über genügend Trainingsdaten verfügen, können viele die gewünschte Aufgabe mit nur wenigen Textzeilen ausführen.
Methoden des maschinellen Lernens
NLP-Anwendungen werden mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Diese Trainingsmethoden helfen dem Programm, die Struktur, Bedeutung und Verwendung der menschlichen Sprache zu verstehen. Viele NLP-Programme verwenden Methoden des maschinellen Lernens, die dem Bereich der klassischen Linguistik ähneln, in der sich Forscher auf die Struktur einer Sprache konzentrieren.
Es gibt verschiedene Arten von Lernmethoden für ein NLP-Computerprogramm:
- Überwachtes Lernen: Das NLP-Programm wird auf einer Reihe von Daten trainiert, die bereits mit Text einer bestimmten Stimmung (positiv, negativ oder neutral) oder einer bestimmten Kategorie gekennzeichnet sind. Der Algorithmus lernt dann aus den Daten, um seine Ergebnisse so genau wie möglich mit den beschrifteten Ergebnissen abzugleichen. Sobald die NLP-Software programmiert ist, kann sie die gleiche Analyse auf neue, nicht gekennzeichnete Daten anwenden.
- Unüberwachtes Lernen: Im Gegensatz zu überwachtem Lernen ermöglicht diese Methode dem Programm, selbstständig zu lernen, indem große Datenmengen und statistische Methoden verwendet werden, um natürliche Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu schaffen. Es handelt sich um eine Art von Deep Learning, bei dem ein Programm mehrere Informationsschichten aus einem Datensatz extrahiert, um seine eigene Analyse zu verbessern.
Verständnis natürlicher Sprache
Ganz gleich, ob es um die Analyse von Online-Kundenbewertungen oder die Ausführung von Sprachbefehlen auf einem Smart Speaker geht, das Ziel von NLP ist es, die natürliche Sprache zu verstehen. Viele NLP-Programme konzentrieren sich auf die semantische Analyse, auch als semantisches Parsing bezeichnet. Dabei handelt es sich um eine Methode, die Bedeutung aus Text extrahiert und in eine Sprachstruktur übersetzt, die von Computern verstanden werden kann.
Mehr Trainingsdaten, bessere Ergebnisse
Da NLP Sprache durch die Analyse von Daten verarbeitet, kann es geschriebene und gesprochene Texte umso besser verstehen, die Bedeutung der Sprache erfassen und die menschliche Sprache nachbilden, je mehr Daten ihm zur Verfügung stehen. Da Computersysteme mehr Daten erhalten – entweder durch aktives Training durch Computerlinguistikingenieure oder durch Zugriff auf mehr Beispiele für sprachbasierte Daten – können sie allmählich ein Toolkit für natürliche Sprache aufbauen.
Statistisches NLP ist auch die Methode, mit der Programme basierend auf einer statistischen Analyse, wie diese Elemente in den Daten, die das Programm untersucht, verwendet werden, das nächste Wort oder den nächsten Satz vorhersagen können.
Techniken und Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache
Um zu verstehen, was NLP tun kann, ist es hilfreich, einen kurzen Blick darauf zu werfen, wie es funktioniert und wie es von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen angetrieben wird.
Texttrennung und -verständnis
NLP-Aufgaben gliedern den Text in kleinere Komponenten, die analysiert werden können. Zu diesen Techniken gehören:
- Word-Segmentierung: Diese Aufgabe unterteilt Sätze in einzelne Wörter, die als Bedeutungseinheiten analysiert werden können. In vielen Sprachen sind geschriebene Wörter durch Leerzeichen getrennt, was die Wortsegmentierung relativ einfach macht. In einigen Sprachen, wie z. B. Chinesisch, sind Wörter jedoch nicht durch Leerzeichen getrennt und der Prozess ist schwieriger.
- Disambiguierung des Wortsinns: Viele Wörter haben unterschiedliche Bedeutungen, je nachdem, wie sie in einem Satz verwendet werden. Auch wenn es für dich einfach sein kann, den Unterschied zwischen "er hat einen guten Geschmack" und "die Suppe schmeckt gut" zu erkennen, muss ein Computer in allen möglichen Bedeutungen eines Wortes und darin, welche in einem bestimmten Satz am sinnvollsten ist, trainiert werden.
- Part-of-Speech-Tagging: Jedes Wort in einer Textauswahl wird als Teil der Sprache wie Substantiv, Verb oder Adjektiv markiert. Dies hilft dem NLP-Programm, die Beziehung eines Wortes zu den Wörtern um es herum und die Bedeutung des Gesamttextes zu verstehen.
- Abhängigkeits-Parsing: Diese Technik analysiert Sätze, um die Beziehungen zwischen Satzteilen zu bestimmen und dem Programm zu helfen, die Grammatik und Bedeutung des Satzes zu verstehen.
Textextraktion
Wie der Begriff andeutet, wird die Textextraktion von NLP-Programmen verwendet, um eine große Datenmenge zu durchsuchen und relevante Informationen mithilfe von Techniken wie der Erkennung benannter Entitäten abzurufen und so bestimmte Informationen wie Organisationen und Adressen zu sammeln und zu kategorisieren. Der extrahierte Text kann auch auf Beziehungen analysiert werden – zum Beispiel nach Unternehmen mit Sitz in Texas.
Textklassifizierung
Hierbei geht es darum, einem unstrukturierten Text basierend auf seinem Inhalt Kennzeichnungen zuzuweisen. NLP kann Aufgaben wie Spracherkennung und das Sortieren von Text in Kategorien für verschiedene Themen oder Ziele durchführen. Es kann auch nach Absicht über einen Prozess, der als Stimmungsanalyse bekannt ist, sortiert werden. NLP kann die in einem Text ausgedrückte Stimmung oder Meinung bestimmen, um sie als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren. Dies ist nützlich, um Erkenntnisse aus Social-Media-Beiträgen und Kundenfeedback zu gewinnen.
Natürliche Sprachgenerierung
Sobald ein Deep-Learning-NLP-Programm die menschliche Sprache versteht, besteht der nächste Schritt darin, eigenes Material zu erstellen. Mithilfe von Vokabular, Syntaxregeln und Sprach-Tagging in ihrer Datenbank können statistische NLP-Programme menschenähnliche textbasierte oder strukturierte Daten wie Tabellen, Datenbanken oder Tabellen generieren.
Häufige Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Um zu verstehen, wie diese NLP-Techniken in die Tat umgesetzt werden, werfen wir einen Blick auf einige reale Anwendungen, von denen viele dir wahrscheinlich schon einmal begegnet sind.
Suchmaschinen
NLP ist besonders nützlich in Suchmaschinen wie Google oder Bing, da es kein Standardformat für die Eingabe einer Suchanfrage gibt. Sprachverarbeitung hilft Suchmaschinen, nützliche Ergebnisse zu liefern, indem sie die Bedeutung von Benutzeranfragen analysiert, die so vielfältig sein können wie "Wo gibt es in meiner Nähe ein gutes Café?" "Cafés in der Innenstadt von New York" oder "Ich brauche jetzt Kaffee!"
Sprache-zu-Text
Eine weitere häufige Anwendung für NLP ist die Spracherkennung, die Sprache in Text umwandelt. Die NLP-Software ist so programmiert, dass sie gesprochene menschliche Sprache erkennt und sie dann in Text für Verwendungszwecke wie sprachgestützte Schnittstellen umwandelt, um die Technologie zugänglicher zu machen und Audio- und Videoinhalte automatisch zu übertragen. Smartphones verfügen über Spracherkennungsoptionen, mit denen Menschen Texte und Nachrichten diktieren können, indem sie einfach mit dem Telefon sprechen.
Virtuelle Assistenten, Sprachassistenten und Smart Speaker
Es ist üblich geworden, "Hey, Siri, finde eine Reinigung in der Nähe" oder "Alexa, wie ist das Wetter?" zu sagen. Virtuelle Assistenten verlassen sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, um zu verstehen, was sie gefragt werden, zu analysieren, welche Art von Ergebnissen der Benutzer wirklich benötigt, und diese Informationen auf eine genaue und klare Weise zurückzugeben. Virtuelle Assistenten können mehrere verschiedene NLP-Aufgaben wie die Erkennung benannter Entitäten und die Stimmungsanalyse verwenden, um die Ergebnisse zu verbessern.
Spamfilter
E-Mails, die in deinem Spam-Ordner landen, sind das Ergebnis einer anderen gängigen NLP-Aufgabe, die du wahrscheinlich zu schätzen weißt. Viele Spamfilter verwenden NLP, um unerwünschte E-Mails zu finden und zu blockieren, indem sie Keywords und Phrasen identifizieren, die häufig mit Spam verbunden sind, und die Links in einer E-Mail analysieren, um festzustellen, ob sie böswillig sind.
Autokorrektur und Texterkennung
Woher weiß dein Smartphone, dass, wenn du "Möchtest du einen Film" eingibst, das nächste Wort "sehen" sein wird? Das liegt an der statistischen Verarbeitung natürlicher Sprache, die mithilfe von Sprachstatistiken das nächste Wort in einem Satz basierend auf dem vorhersagt, was bereits geschrieben wurde und was es aus der Untersuchung großer Textmengen gelernt hat. Es ist auch nützlich, um natürliche Spracheingaben zu verstehen, die möglicherweise nicht eindeutig sind, wie z. B. Handschrift.
Chatbots
Als du das letzte Mal eine Frage an den Kundenservice hattest, hast du das Gespräch vielleicht mit einem Chatbot begonnen – einem Programm, das darauf ausgelegt ist, mit einer Person auf realistische, gesprächsorientierte Weise zu interagieren. NLP ermöglicht es Chatbots, zu verstehen, was ein Kunde möchte, relevante Informationen aus der Nachricht zu extrahieren und eine angemessene Antwort zu generieren.
Viele Kunden haben die gleichen Fragen zur Aktualisierung von Kontaktdaten, zur Rückgabe von Produkten oder zur Suche nach Informationen. Die Verwendung eines Chatbots, um Fragen zu verstehen und Antworten in natürlicher Sprache zu generieren, ist eine Möglichkeit, jedem Kunden mit einer einfachen Frage zu helfen. Der Chatbot kann direkt antworten oder einen Link zu den angeforderten Informationen bereitstellen, was den Kundendienstmitarbeitern Zeit spart, um komplexere Fragen zu beantworten.
Maschinelle Übersetzung
Viele Menschen sind mit Online-Übersetzungsprogrammen wie Google Translate vertraut, das die Verarbeitung natürlicher Sprache in einem maschinellen Übersetzungstool verwendet. NLP kann automatisch von einer Sprache in eine andere übersetzen, was für Unternehmen mit einem globalen Kundenstamm oder für Organisationen, die in mehrsprachigen Umgebungen arbeiten, nützlich sein kann. NLP-Programme können auch Quellsprachen durch vortrainierte Modelle und statistische Methoden erkennen, indem sie sich Dinge wie Wort- und Zeichenfrequenz ansehen.
Text- und Videozusammenfassungen
NLP ist auch nützlich, um lange Texte oder Videos zusammenzufassen. Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache extrahieren Daten aus dem Quellmaterial und erstellen eine kürzere, lesbare Zusammenfassung des Materials mit den wichtigsten Informationen.
NLP-Algorithmen tun dies auf verschiedene Weise. Sie können die wichtigsten Sätze oder Teile aus dem Originaltext extrahieren und sie zu einer Zusammenfassung kombinieren, um neuen Text zu generieren, der den Originalinhalt zusammenfasst. Sie können auch Ressourcen wie ein Transkript eines Videos verwenden, um wichtige Wörter und Phrasen zu identifizieren. Einige NLP-Programme können sogar wichtige Momente aus Videos auswählen, um sie zu einer Videozusammenfassung zusammenzustellen.
Analyseprogramme
Viele Unternehmen haben Zugriff auf mehr Dokumente und Daten als je zuvor. Das Sortieren, Suchen nach bestimmten Arten von Informationen und das Synthetisieren all dieser Daten ist eine große Aufgabe – eine Aufgabe, die Computer einfacher erledigen können als Menschen, sobald sie trainiert sind, Sprache zu erkennen, zu verstehen und zu kategorisieren.
Herausforderungen der Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP-Algorithmen haben in den letzten Jahren zwar große Fortschritte gemacht, sie sind aber immer noch nicht perfekt. Computer funktionieren am besten in einem regelbasierten System, aber die Sprache entwickelt sich und befolgt nicht immer strenge Regeln. Wenn du die Einschränkungen des maschinellen Lernens in Bezug auf die menschliche Sprache verstehst, kannst du entscheiden, wann NLP nützlich sein könnte und wann die menschliche Note am besten funktioniert.
Menschliche Sprache ist nicht immer eindeutig
Bei allen Regeln einer Sprache in Bezug auf Grammatik und Rechtschreibung bleiben bei der Art und Weise, wie wir Sprache verwenden, immer noch eine Menge Unklarheiten. Die beabsichtigte Bedeutung von Wörtern und Sätzen ist nicht immer klar.
Je nach Kontext, Stimmung, Sprecher oder Zuhörerschaft ist die natürliche Sprachverarbeitung noch immer nicht so gut wie der Mensch in der Lage, subtile Nuancen wie unterschiedliche Wortformen zu verstehen oder herauszufinden, welche Laute einzelne Wörter ausmachen, vor allem, wenn jemand schnell spricht.
Hier sind einige herausfordernde Beispiele, die zeigen, warum NLP nicht immer korrekt ist:
- Slang: Slang ändert sich oft, entwickelt sich schnell und ist nicht immer in Wörterbüchern oder Modellen enthalten, die für die Sprachverarbeitung verwendet werden.
- Humor: Humor kann vom Tonfall, Timing und anderen subtilen Hinweisen abhängen, die für KI schwer zu verarbeiten sind. Bestimmte Arten von Humor – wie z. B. Wortspiele – beruhen auf Wörtern, die mehr als eine Bedeutung haben.
- Fehler: Niemand spricht oder schreibt perfekt. Als Menschen können wir in der Regel die Bedeutung der menschlichen Sprache verstehen, auch wenn es Fehler in der Aussprache, Rechtschreibung oder Wortverwendung gibt. Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind jedoch eher regelbasiert und können sich weniger schnell anpassen.
Menschliche Sprache ist kultur- und kontextspezifisch
Jeder, der eine Fremdsprache gelernt hat, weiß, dass es nicht so einfach ist, Wort für Wort zu übersetzen. Das Verständnis dafür, wie verschiedene Kulturen Sprache verwenden und wie der Kontext die Bedeutung ändern kann, ist selbst für menschliche Lernende eine Herausforderung. Automatische Übersetzungsprogramme sind nicht so versiert wie Menschen darin, subtile Nuancen von Bedeutung oder Verständnis zu erkennen, wenn ein Text oder Sprecher zwischen mehreren Sprachen wechselt.
Es fehlen Daten für Sprachen mit geringen Ressourcen
In Sprachen mit hohen Ressourcen (Sprachen, für die es eine große Menge an kommentierten Daten gibt, wie Englisch und Chinesisch) ist es möglich, NLP-Modelle mit hoher Genauigkeit zu trainieren. In Sprachen mit geringen Ressourcen gibt es jedoch oft einen Mangel an kommentierten Daten (Textdaten, die mit relevanten Informationen gekennzeichnet wurden, wie z. B. benannte Entitäten, Wortarten und Syntax).
Zum Training von NLP-Modellen werden kommentierte Daten verwendet, und die Qualität und Quantität der kommentierten Daten haben einen direkten Einfluss auf die Genauigkeit der Modelle. Infolgedessen sind NLP-Modelle für Sprachen mit niedrigen Ressourcen oft weniger genau als NLP-Modelle für Sprachen mit hohen Ressourcen.
Fehlende oder ungenaue Daten verzerren die Ergebnisse
Deep-Learning-Techniken basieren auf großen Datenmengen, um einen Algorithmus zu trainieren. Wenn die Daten unzureichend sind, bestimmte Kategorien von Informationen fehlen oder Fehler enthalten, ist das Lernen natürlicher Sprache ebenfalls ungenau. Sprachmodelle werden jedoch mit der Ergänzung, Korrektur und Verfeinerung von Daten immer besser.
Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache deinem Unternehmen helfen kann
Verarbeitungsalgorithmen für natürliche Sprache werden in fast jedem Bereich verwendet. Es gibt viele Möglichkeiten, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache dir helfen kann, Zeit zu sparen, Kosten zu senken und auf mehr Daten zuzugreifen. Lies weiter, um zu erfahren, welche NLP-Aufgaben für dein Unternehmen geeignet sein könnten.
Durchführung von Analyseaufgaben
Viele Unternehmen müssen eine große Anzahl von Forschungsarbeiten, statistischen Daten und Kundeninformationen auswerten. NLP-Programme können statistische Methoden verwenden, um die geschriebene Sprache in Dokumenten zu analysieren und sie so darzustellen, dass sie für die Extraktion relevanter Daten oder die Anzeige von Mustern nützlicher ist.
Automatisierung von Aufgaben
NLP ist besonders nützlich für Aufgaben, die leicht automatisiert werden können, wie z. B. die Kategorisierung von Daten, das Extrahieren bestimmter Details aus diesen Daten und das Zusammenfassen langer Dokumente oder Artikel. Dies kann es einfacher machen, große Mengen von Informationen schnell zu verstehen und zu verarbeiten.
Überwachung sozialer Medien
NLP kann die Kundenstimmung anhand von Textdaten wie Kundenrezensionen und Social-Media-Beiträgen analysieren, was wertvolle Einblicke in die Kundenzufriedenheit und den Ruf der Marke bieten kann.
Die Konkurrenz im Auge behalten
So wie NLP dir helfen kann, zu verstehen, was deine Kunden sagen, ohne große Datenmengen selbst lesen zu müssen, kann es das Gleiche mit Social-Media-Beiträgen und Bewertungen der Produkte deiner Konkurrenten tun. Du kannst diese Informationen verwenden, um zu erfahren, was du im Vergleich zu anderen gut tust und wo du Verbesserungsmöglichkeiten hast.
Hilfe beim Kundenservice
NLP kann verwendet werden, um Kundenserviceaufgaben zu automatisieren, z. B. die Beantwortung häufig gestellter Fragen, die Weiterleitung von Kunden an relevante Informationen und die effizientere Lösung von Kundenproblemen. NLP-basierte Chatbots können Kundensupport in Echtzeit bieten und eine große Anzahl von Kundeninteraktionen ohne menschliches Eingreifen abwickeln.
Darüber hinaus können Spracherkennungsprogramme Anrufer leicht an die richtige Person oder Abteilung weiterleiten.
Besserer Schreibstil
Obwohl die Verarbeitung natürlicher Sprache deine Arbeit nicht für dich erledigen kann, ist sie gut darin, Fehler bei Rechtschreibung, Syntax und Grammatik zu erkennen. Du kannst ein NLP-Programm wie Grammarly oder Wordtune verwenden, um eine Analyse deines Textes durchzuführen, Fehler zu erkennen oder Möglichkeiten vorzuschlagen, den Textfluss zu verbessern.
Fünf Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für dich
Wenn du bereit bist, dein Wissen über die Verarbeitung natürlicher Sprache in die Praxis umzusetzen, stehen viele Computerprogramme zur Verfügung. Und mit der fortlaufenden Nutzung von Deep-Learning-Techniken zur Verbesserung, werden sie jeden Tag nützlicher.
Einige Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache erfordern Computerkodierungskenntnisse. Python ist eine Computer-Programmiersprache, die besonders für NLP-Aufgaben beliebt ist. Aber es gibt Möglichkeiten, NLP für dich zu nutzen, auch wenn du kein Programmierer bist oder wenn deine Organisation keine dedizierte IT-Abteilung hat, die mit Python-Code arbeiten kann.
Wenn du entschieden hast, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache deinem Unternehmen helfen könnte, schau dir diese NLP-Tools an, die alles von der automatisierten Interpretation bis hin zur Analyse von Tausenden von Kundendaten bieten.
Nr 1. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend ist ein NLP-Service (Natural Language Processing), der von Amazon Web Services (AWS) angeboten wird. Er verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um Textdaten zu analysieren und zu verstehen sowie Einblicke und Informationen über den Text zu liefern. Außerdem kann er Aufgaben wie das Redigieren persönlicher oder sensibler Informationen aus Text und Dokumenten ausführen.
Nr. 2 IBM Watson
Ursprünglich entwickelt, um Fragen zur Fernseh-Quizshow Jeopardy zu beantworten, ist Watson NLP von IBM mehr als nur ein cooles Unterhaltungsprogramm. Es ist ein leistungsstarkes Programm, das für Unternehmen, die Sprache analysieren, verstehen oder generieren müssen, angepasst und skaliert werden kann. Und wenn du wissen willst, ob Watson weiß, was es tut: Es hat zwei Jeopardy-Champions übertroffen und 1 Million USD gewonnen!
Nr. 3 Google Cloud
Google Cloud Natural Language Processing (NLP) ist eine Sammlung von Modellen und APIs für maschinelles Lernen. Google Cloud ist besonders einfach zu bedienen und wurde mit einer großen Datenmenge trainiert, obwohl Benutzer auch Modelle anpassen können. Google Cloud berechnet den Nutzern außerdem die Kosten pro Anfrage und nicht in Form eines Pauschalbetrags, sodass du nur für die Dienste zahlst, die du benötigst.
Nr. 4 Deep Talk
Deep Talk wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die ihre Kunden verstehen möchten, indem sie Kundendaten, Kommunikation und sogar Social-Media-Beiträge analysieren. Es lässt sich auch in gängige Geschäftssoftwareprogramme integrieren und funktioniert in mehreren Sprachen.
Nr. 5. spaCy
spaCy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für die erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache. Es wurde mit dem Schwerpunkt auf praktischen, realen Anwendungen entwickelt und verwendet vorab trainierte Modelle für mehrere Sprachen, sodass du NLP sofort verwenden kannst, ohne deine eigenen Modelle trainieren zu müssen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann deinem Unternehmen helfen, Aufgaben zu automatisieren, den Kundenservice zu verbessern und große Datenmengen zu analysieren – und du brauchst keinen Abschluss in Informatik!