Machine Learning auf Microsoft Azure - Grundlagen

Was ist Natural Language Processing (NLP)

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Der Trainer stellt die Definition von Natural Language Processing (NLP) heraus und diskutiert die Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Transkript

Während wir Menschen gerne mit Wörtern und Sätzen kommunizieren, präferieren Computer eher Zahlen, mit denen sie rechnen können. Wenn wir versuchen, auch natürliche Sprache in Machine-Learning-Algorithmen zu verarbeiten, dann bewegen wir uns im Umfeld von Natural Language Processing, kurz NLP. Es gibt aber mehrere Herausforderungen, denen wir uns stellen müssen. Zunächst sind die Sätze meist unterschiedlich lang. Klassische neuronale Sätze haben stets eine feste Input-Länge und eine fixe Output-Länge. Hier mussten sich Forscher also was einfallen lassen, um auch dynamische Längen abbilden zu können. Weiteres vieles committen, bis heute den Sinn hinter Sätzen zu verstehen. Weil unsere Sprache sehr komplex ist, man denke nur an Sarkasmus oder Ironie, diese ist, wenn da ausgesprochen mit richtiger Tonlage unterlegt ist, noch relativ einfach zu hören, in geschriebenen Texten fällt es sogar dem Menschen nicht immer leicht, Ironie herauslesen zu können und Computer tun sich damit erst recht schwer. Obwohl es viele Challenges gibt, ist Natural Language Processing aber auch ein äußerst interessantes Gebiet, weil es sehr viele Anwendungsmöglichkeiten gibt. Zum Beispiel versucht man im Rahmen der Sentiment Analysis, die Stimmung hinter Texten zu erkennen, ob also zum Beispiel ein Facebook-Post oder ein Tweet über ein Produkt, über den Film oder der Marke eher positiv oder negativ ist. Text Summarization versucht automatisch einen langen Text zusammenzufassen, also die Schlüsselphasen zu extrahieren. Intent detection dagegen versucht zu erkennen, welche Absicht ein Satz verfolgt, was also zum Beispiel ein Kunde, der ein Support-Mitarbeiter kontaktiert, für ein Problem hat. Microsoft hat mit LUIS einen eigenen Intent Detection Service im Programm. LUIS nimmt Sätze als Eingabe an und versucht den Zweck hinter den Sätzen zu verstehen. Er extrahiert dabei auch automatisch Phrasen, erkennt zum Beispiel, wann man von einer Zeit- oder von einer Ortsangabe spricht. In diesem Kurs werden wir uns aber nicht mit LUIS beschäftigen, wir werfen eher einen näheren Blick auf Sentiment Analysis.

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2 Std. 43 min (55 Videos)
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