12 Beispiele aus der Praxis für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Aktion
Veröffentlicht: 2023-01-18Einer der größten Befürworter von NLP und seiner Anwendungen in unserem Leben ist seine Verwendung in Suchmaschinenalgorithmen. Google verwendet Natural Language Processing (NLP), um häufige Rechtschreibfehler zu verstehen und relevante Suchergebnisse zu liefern, selbst wenn die Schreibweise falsch ist.
In diesem Blog helfen wir Ihnen, die Grundlagen von NLP anhand einiger NLP-Anwendungsbeispiele aus der Praxis zu verstehen.
Was ist Natural Language Processing?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine KI-Technologie, die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache und ihre empfindlichen Arten der Informationsübermittlung zu verstehen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist mehr als eine ausgefallene Technologie. Es ist eine Art des modernen Lebens, etwas, das wir alle bewusst oder unbewusst nutzen.
Ist Ihnen schon einmal Folgendes passiert?
Sie geben bei einer Google-Suche ein Wort falsch ein, erhalten aber trotzdem die richtigen Suchergebnisse.
Wenn ja, dann haben Sie NLP bereits in Aktion gesehen.
Wenn dies nicht der Fall ist, suchen Sie bei Google nach etwas, aber schreiben Sie nur ein Wort in Ihrer Suche falsch.
Lassen Sie uns nach „Rasenmäher“ suchen, aber buchstabieren Sie es „lan mowr“.
Wie Sie sehen können, hat Google unseren Rechtschreibfehler in „lan mowr“ erkannt und uns eine SERP für Rasenmäher gegeben.
Es geht nicht nur darum, unsere Rechtschreibfehler zu korrigieren; Suchmaschinen und Sprachassistenten wie „Ok Google“ von Google, „Siri“ von Apple und „Alexa“ von Amazon verwenden NLP-Algorithmen. Sie ermöglichen es Menschen, in ihrer natürlichen Sprache zu suchen und dennoch die relevantesten Ergebnisse zu finden.
Um mehr über NLP und den Aufstieg der Suche in natürlicher Sprache zu erfahren, lesen Sie diesen ausführlichen Scalenut-Blog „Was ist Suche in natürlicher Sprache und wie funktioniert sie?“.
Als Vermarkter können Sie NLP-Tools verwenden, um die Qualität Ihrer Inhalte zu verbessern. Durch die Identifizierung von NLP-Begriffen, die von Suchenden verwendet werden, können Vermarkter in NLP-basierten Suchmaschinen einen besseren Rang einnehmen und ihre Zielgruppe erreichen.
Mit NLP-basierten Chatbots auf Ihrer Website können Sie besser verstehen, was Ihre Besucher sagen, und Ihre Website anpassen, um ihre Schwachstellen anzugehen. Wenn Sie Verbraucherbefragungen durchführen, können Sie darüber hinaus entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu Produkten, Dienstleistungen und Marketingbudgets gewinnen.
Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die jedes Unternehmen kennen sollte
Nun, da Sie ein gutes Verständnis von NLP haben und wissen, wie Vermarkter es einsetzen können, um die Effektivität ihrer Bemühungen zu steigern, wollen wir uns einige NLP-Beispiele ansehen, um Sie zu inspirieren.
- Suchmaschinenergebnisse
Wenn Sie zu Ihrer bevorzugten Suchmaschine gehen und mit der Eingabe beginnen, sehen Sie fast sofort eine Dropdown-Liste mit Vorschlägen.
Das zeigt Google, wenn wir „FIFA World Cup“ eingeben.
Das zeigt Bing, wenn wir „FIFA World Cup“ eingeben.
Jetzt sind die Chancen sehr hoch, dass Sie nach „FIFA-Weltmeisterschaft“ nach bevorstehenden Spielen suchen würden.
Diese erstaunliche Fähigkeit von Suchmaschinen, Vorschläge zu machen und uns die Mühe zu ersparen, die ganze Sache oder den Begriff in unserem Kopf einzutippen, ist auf NLP zurückzuführen.
Wenn Sie jetzt einfach bei Google nach „FIFA World Cup“ suchen würden, würde es Ihnen so etwas zeigen:
Okay, ändern wir es ein bisschen.
Lassen Sie uns nach „wie man ein Baumhaus baut“ suchen.
Wie Sie sehen können, versucht Google, unsere Suchanfragen direkt mit relevanten Informationen direkt in den SERPs zu beantworten.
Egal, ob Sie nach „FIFA-Weltmeisterschaft“ oder „wie man ein Baumhaus baut“ suchen, Google gibt Ihnen die relevantesten Informationen, z. B. „FIFA-Weltmeisterschaftsplan“ und „Schritte zum Bau eines Baumhauses“.
Ist es nicht erstaunlich, wie es fast immer versteht, was wir wollen, obwohl wir nicht die gesamte Suchanfrage eingeben?
Das liegt an NLP.
Durch die computerlinguistischen Methoden des NLP wie Textklassifikation und Benutzerabsichtsanalyse produzieren Suchmaschinen wie Google „wahnsinnig“ relevante Ergebnisse.
- Textvorhersage und Autokorrektur
NLP hilft nicht nur Suchmaschinen. Es wird auch von verschiedenen Anwendungen für die vorausschauende Textanalyse und die Autokorrektur verwendet. Wenn Sie Microsoft Word oder Google Docs verwendet haben, haben Sie gesehen, wie die Autokorrektur die Schreibweise von Wörtern sofort ändert.
Ähnlich wie bei der automatischen Rechtschreibkorrektur verwendet Google Mail NLP-Algorithmen zur Texterkennung, um die Wörter, die Sie eingeben möchten, automatisch zu vervollständigen.
Wie Sie sehen können, hat Gmail das Wort „funktioniert“ automatisch vorhergesagt. Solche Funktionen sind das Ergebnis von NLP-Algorithmen, die im Hintergrund arbeiten.
Und es geht nicht nur um die Texterkennung oder die automatische Korrektur von Rechtschreibfehlern; Heute können NLP-gestützte KI-Autoren wie Scalenut ganze Absätze mit sinnvollem Text erstellen. Benutzer müssen lediglich ein Thema und einen Kontext zu den gewünschten Inhalten angeben, und Scalenut erstellt in wenigen Sekunden qualitativ hochwertige Inhalte.
- E-Mail-Filter
E-Mail-Filter sind ein wichtiger Anwendungsfall von NLP. Zunächst wurden nur Posteingänge analysiert und bösartige oder Spam-E-Mails gefiltert. Aber diese Funktion hat einen langen Weg zurückgelegt und sich dahingehend entwickelt, E-Mails basierend auf der Art des darin enthaltenen Inhalts zu kategorisieren.
Heute kategorisiert Gmail die E-Mails in Ihrem Posteingang automatisch als soziale E-Mails, Update-E-Mails, Foren, Werbeaktionen und Spam mit Filtern. Dies ist mit Hilfe von NLP-Algorithmen möglich, die bei der Analyse des Inhalts von E-Mails helfen.
- Textanalyse
Als Internetnutzer teilen und verbinden wir uns online mit Menschen und Organisationen. Wir produzieren viele Daten – ein Social-Media-Beitrag hier, eine Interaktion mit einem Website-Chatbot dort.
Wäre es nicht großartig, wenn Sie als Unternehmen all diese Daten analysieren und nützliche Erkenntnisse über Ihre Produkte und Dienstleistungen gewinnen könnten?
Die NLP-basierte Textanalyse kann Ihnen dabei helfen, jedes „Bit“ an Daten, die Ihr Unternehmen sammelt, zu nutzen und bei Bedarf Erkenntnisse und Informationen abzuleiten.
Beispielsweise können Sie durch optische Zeichenerkennung (OCR) alle verschiedenen Dateitypen wie Bilder, PDFs und PPTs in bearbeitbare und durchsuchbare Daten konvertieren. Es kann Ihnen helfen, alle unstrukturierten Daten in ein zugängliches, strukturiertes Format zu sortieren.
Eine weitere Anwendung von NLP in der Textanalyse ist die linguistische Berechnung. Wenn Ihre Website über einen Chatbot verfügt, können Sie NLP-Algorithmen verwenden, um alle Kundeninteraktionen aufzuzeichnen und Fragen wie „Was fragt ein Besucher am meisten?“ zu beantworten. „Ist es produkt- oder servicebezogen?“ und "Was können wir tun, um dies anzugehen und das Kundenerlebnis zu verbessern?"
Bis zu 80 % der Daten eines Unternehmens sind unstrukturiert, und NLP bietet Entscheidungsträgern die Möglichkeit, diese in strukturierte Daten umzuwandeln, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Organisationen in allen Bereichen wie SaaS oder E-Commerce können NLP verwenden, um Verbrauchererkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- Sprachübersetzung
Eine der hilfreichsten Anwendungen von NLP ist die Sprachübersetzung. Sie können dies selbst sehen. Besuchen Sie einfach die Google Translate-Website und wählen Sie Ihre Sprache und die Sprache aus, in die Sie Ihre Sätze übersetzen möchten.
Während Sie mit der Eingabe beginnen, beginnt Google damit, jedes Wort, das Sie sagen, in die ausgewählte Sprache zu übersetzen. Oben können Sie sehen, wie es unseren englischen Satz ins Persische übersetzt hat.
Das Erstaunliche ist, dass es nicht auf das Eingeben von Text beschränkt ist; Sie können auch den Google Voice Translator verwenden. Auch hier arbeitet NLP im Hintergrund, um englische Wörter mit persischen Synonymen abzugleichen und während der Übersetzung auf persische Grammatik zu prüfen.
- Textzusammenfassung
Eine weitere nützliche Anwendung von NLP ist die Textzusammenfassung. Mithilfe von NLP können Computer die menschliche Sprache leicht verstehen, Inhalte analysieren und Zusammenfassungen Ihrer Daten erstellen, ohne die primäre Bedeutung der längeren Version zu verlieren.
Zum Beispiel versucht Google im obigen „Baumhaus“-Beispiel, alle „Baumhaus“-bezogenen Inhalte im Internet zu sortieren und direkt auf der Suchergebnisseite eine relevante Antwort zu produzieren. Dies ist NLP-gestützte Textzusammenfassung in Aktion.
Und es sind nicht nur Suchmaschinen. Vermarkter verwenden KI-Autoren, die NLP-Textzusammenfassungstechniken verwenden, um wettbewerbsfähige, aufschlussreiche und ansprechende Inhalte zu Themen zu erstellen.
Unabhängig davon, ob es sich um integrierte Software oder ein beliebtes Tool wie Scalenut handelt, können Benutzer Themen auswählen, und NLP-Algorithmen sehen sich die zu diesem Thema verfügbaren Informationen an und generieren Text, der für dieses Thema relevant ist.
Fragen wir Scalenut: „Wie hat David Goliath geschlagen?“
Wie Sie sehen können, weiß unser KI-Autor, wie David Goliath besiegt hat. David nutzte sein Wissen und machte detaillierte Pläne, um die epische Schlacht zu gewinnen. Dies ähnelt der Art und Weise, wie Vermarkter mit Branchenriesen durch Content-Marketing-Strategien konkurrieren.
Der Punkt hier ist, dass Vermarkter durch die Verwendung von NLP-Textzusammenfassungstechniken Inhalte erstellen und veröffentlichen können, die der NLP-Suchabsicht entsprechen, die Suchmaschinen erkennen, während sie Suchergebnisse bereitstellen.
Wenn Sie die meisten NLP-Begriffe verwenden, nach denen Suchmaschinen suchen, während Sie eine Liste der relevantesten Webseiten für Benutzer bereitstellen, wird Ihre Website in der Suchmaschine direkt neben den Branchengiganten angezeigt.
- Stimmungsanalyse für den Markenaufbau
Die Stimmungsanalyse ist ein großer Fortschritt in der künstlichen Intelligenz und der Hauptgrund, warum NLP so beliebt geworden ist. Durch die Analyse von Daten können NLP-Algorithmen die allgemeine Stimmung vorhersagen, die gegenüber einer Marke geäußert wird.
Wie Sie im obigen Beispiel sehen können, führt die Sentimentanalyse der gegebenen Textdaten zu einem Sentiment-Gesamtwert von +3,2, was für den Laien als „mäßig positiv“ für die betreffende Marke übersetzt werden kann.
NLP wird in der Verbraucherstimmungsforschung eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern oder neue zu entwickeln, damit ihre Kunden so zufrieden wie möglich sind. Es gibt viele Social-Listening-Tools wie „Answer The Public“, die wettbewerbsfähige Marketinginformationen liefern.
Die NLP-Stimmungsanalyse hilft Vermarktern, die beliebtesten Themen rund um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verstehen und effektive Strategien zu entwickeln.
- Smarte Assistenten
Jeder von uns hat intelligente Assistenten wie Google, Alexa oder Siri verwendet. Ob es darum geht, unser Lieblingslied zu spielen oder nach den neuesten Fakten zu suchen, diese intelligenten Assistenten werden von NLP-Code unterstützt, um ihnen zu helfen, gesprochene Sprache zu verstehen.
Mithilfe von Speech-to-Text-Übersetzung und Natural Language Understanding (NLU) verstehen sie, was wir sagen. Anschließend antworten sie mithilfe von Text-zu-Sprache-Übersetzungen mit NLG-Algorithmen (Natural Language Generation) mit den relevantesten Informationen.
Wenn Sie mehr über die Beziehung zwischen NLP, NLU und NLG erfahren möchten, finden Sie hier einen Scalenut-Blog über NLP vs. NLU vs. NLG: Was ist der Unterschied?
- KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten
Der zentrale Zweck des Kundendienstes ist es, Probleme zu lösen. Wenn Benutzer etwas nicht tun können, ist es das Ziel, ihnen dabei zu helfen. Dies beinhaltet normalerweise eine bestimmte Reihe von Schritten, die befolgt werden müssen. KI-gestützte Chatbots können Kunden bei solchen Problemen helfen.
Kunden-Chatbots arbeiten ohne menschliches Eingreifen an realen Kundeninteraktionen, nachdem sie mit vordefinierten Anweisungen und spezifischen Lösungen für häufige Probleme trainiert wurden.
Und es sind nicht nur kundenorientierte Interaktionen; Große Organisationen können NLP-Chatbots für andere Zwecke verwenden, z. B. als internes Wiki für Verfahren oder als HR-Chatbot für das Onboarding von Mitarbeitern.
Die Loreal Group nutzte beispielsweise einen KI-Chatbot namens Mya, um die Effizienz ihres Rekrutierungsprozesses zu steigern.
Sie verwenden diesen Chatbot, um jedes Jahr mehr als 1 Million Bewerbungen zu prüfen. Der Chatbot fragt Kandidaten nach grundlegenden Informationen wie ihrer beruflichen Qualifikation und Berufserfahrung und verbindet dann diejenigen, die die Anforderungen erfüllen, mit den Personalvermittlern in ihrer Nähe.
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten steigern die Effizienz von Fachleuten in allen Abteilungen. Chatbots und virtuelle Assistenten werden durch fortschrittliche NLP-Algorithmen ermöglicht. Sie bieten Kunden, Mitarbeitern und Geschäftspartnern eine neue Möglichkeit, die Effizienz und Effektivität von Prozessen zu verbessern.
- Aufgaben des Kundensupports automatisieren
NLP-basierte Chatbots sind auch effizient genug, um bestimmte Aufgaben für einen besseren Kundensupport zu automatisieren. Beispielsweise verwenden Banken Chatbots, um Kunden bei allgemeinen Aufgaben wie dem Sperren oder Bestellen einer neuen Debit- oder Kreditkarte zu helfen.
Sie müssen lediglich das Problem, mit dem Sie konfrontiert sind, eingeben oder darüber sprechen, und diese NLP-Chatbots erstellen Berichte, fordern eine Adressänderung an oder fordern Haustürdienste in Ihrem Namen an.
NLP eliminiert manuelle Kundensupportverfahren und automatisiert den gesamten Prozess. Es ermöglicht Kunden, grundlegende Probleme zu lösen, ohne dass ein Kundendienstmitarbeiter erforderlich ist.
Mit NLP-gestützten Kundensupport-Chatbots haben Unternehmen mehr Bandbreite, um sich auf die zukünftige Produktentwicklung zu konzentrieren.
- Erkennung von Insider-Bedrohungen und Cybersicherheit
In der heutigen Zeit sind Informationen alles, und Unternehmen nutzen NLP, um ihre Informationen zu schützen. Interne Datenschutzverletzungen machen über 75 % aller Sicherheitsverletzungen aus.
Wenn Unternehmen wachsen, sind sie anfälliger für Sicherheitsverletzungen. Da immer mehr Verbraucherdaten für die Marktforschung erhoben werden, ist es für Unternehmen wichtiger denn je, ihre Daten sicher aufzubewahren.
Dabei kann es sich um vertrauliche Finanzinformationen über Kunden oder das geistige Eigentum Ihres Unternehmens handeln. Verstöße gegen die interne Sicherheit können dem Ruf Ihres Unternehmens schweren Schaden zufügen. Die durchschnittlichen Kosten einer internen Sicherheitsverletzung im Jahr 2018 betrugen 8,6 Millionen US-Dollar. Diese Zahl wäre erst 2022 gestiegen.
Aber keine Sorge. NLP hat die Lösung.
Unternehmen können schwer zu behebende Verluste und Reputationsschäden vermeiden, wenn sie über ein umfassendes Bedrohungserkennungssystem verfügen. NLP-Algorithmen können eine 360-Grad-Sicht auf Unternehmensdaten in Echtzeit bereitstellen.
Unternehmenskommunikationskanäle und Datenspeicherlösungen, die Natural Language Processing (NLP) verwenden, helfen dabei, alle Informationen in Echtzeit auf Malware und hochriskantes Mitarbeiterverhalten zu scannen.
Angenommen, ein Mitarbeiter versucht, vertrauliche Informationen irgendwo außerhalb des Unternehmens zu kopieren. In diesem Fall erlauben diese Systeme dem Gerät nicht, eine Kopie zu erstellen, und warnen den Administrator, um diese Sicherheitsverletzung zu stoppen.
Zusätzlich zur Überwachung kann ein NLP-Datensystem neue Dokumente automatisch klassifizieren und den Benutzerzugriff basierend auf Systemen einrichten, die bereits für den Benutzerzugriff und die Dokumentenklassifizierung eingerichtet wurden.
- Inhaltsanalyse und Einstufung
Eine der interessantesten Anwendungen von NLP liegt im Bereich Content Marketing. KI-gestützte Content-Marketing- und SEO-Plattformen wie Scalenut helfen Vermarktern, qualitativ hochwertige Inhalte auf der Grundlage von NLP-Techniken wie Named Entity Recognition, Semantik, Syntax und Big-Data-Analyse zu erstellen.
Das funktioniert so, dass NLP-Algorithmen die Top-Ranking-Seiten im Internet nach einem bestimmten Schlüsselwort und einem Zielort analysieren. Sie helfen Vermarktern, wichtige NLP-Begriffe zu finden, die Suchmaschinen, die NLP verwenden, wie Google, als sehr relevant für das Schlüsselwort erachten.
Außerdem helfen Tools wie Scalenut den Erstellern von Inhalten, die Qualität ihrer Arbeit mit einer proprietären Inhaltsbewertung zu beurteilen, die NLP-Begriffe überprüft und während des Prozesses der Inhaltserstellung hilft. Sie ermöglichen es Ihnen, sich von Ihrer besten Seite zu zeigen und die interessantesten Inhalte für Ihre Blogs, Zielseiten, E-Mails und Kundenfragen zu veröffentlichen.
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie NLP die Suchmaschinenoptimierung beeinflusst; Erfahren Sie mehr über sie alle in diesem ausführlichen Scalenut-Blog „NLP SEO: What Is It And How To Use It For Content Optimization“.
Entdecken Sie NLP für Content-Marketing mit Scalenut
Scalenut ist ein NLP-basiertes Content-Marketing- und SEO-Tool, das Vermarktern aus allen Branchen hilft, attraktive, ansprechende und ansprechende Inhalte für ihre Kunden zu erstellen.
Entdecken Sie, wie KI-Technologien wie NLP Ihnen helfen können, Ihr Online-Geschäft mit der richtigen Wortwahl zu skalieren und NLP-Anwendungen im wirklichen Leben zu übernehmen.
Melden Sie sich noch heute für eine kostenlose Testversion an.