Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Techniken und Werkzeuge, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache in Text- oder Sprachform zu interpretieren, zu erzeugen und zu analysieren.
Definition
Ein Bereich, in dem Linguistik und maschinelles Lernen zur Verarbeitung unstrukturierter Sprachdaten kombiniert werden. Zu den Aufgaben gehören Tokenisierung, Tagging von Wortarten, Parsen, Erkennung benannter Entitäten, Stimmungsanalyse und Sprachgenerierung. Die Unternehmensführung konzentriert sich auf die Herkunft der Daten, Vorurteile in Sprachmodellen, den Schutz sensibler Texte und die strenge Bewertung verschiedener sprachlicher Datensätze, um robuste, faire und sichere Sprachfunktionen zu gewährleisten.
Real-World Example
Ein Kundenservice-Center verwendet eine NLP-Pipeline, um Anfragen automatisch weiterzuleiten: Der Text wird tokenisiert und in „Abrechnung“, „technischer Support“ oder „Feedback“ unterteilt. Das System kennzeichnet Klassifizierungen mit geringer Vertrauenswürdigkeit zur menschlichen Überprüfung. Vierteljährliche Audits stellen sicher, dass die Routing-Genauigkeit in allen unterstützten Sprachen weiterhin über 90% liegt, wodurch fehlgeleitete Anfragen vermieden werden.
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