Glossar

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Was ist Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist das Teilgebiet der KI, das Computern ermöglicht, menschliche Sprache in Text oder Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Es umfasst Aufgaben wie Übersetzung, Klassifikation, Zusammenfassung, Stimmungsanalyse und Frage-Antwort-Systeme. Früher dominierten Regeln und statistische Verfahren, heute prägen große Sprachmodelle das Feld.

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KI.ordo-Agenten nutzen Claude-Modelle, um Anfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und auf Basis des hinterlegten Wissens zu beantworten.

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Verwandte Begriffe

Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

Natural Language Understanding (NLU) ist der Teil der Sprachverarbeitung, der die Bedeutung einer Äußerung erfasst: Welche Absicht steckt dahinter, welche Personen, Orte oder Daten werden genannt, wie ist der Ton? NLU bildet zusammen mit der Sprachgenerierung (NLG) die beiden Seiten des NLP. Ein Beispiel ist ein Kundenservice, der aus „Mein Paket ist immer noch nicht da“ eine Lieferanfrage erkennt.

NLP
Absichtserkennung
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Natürliche Sprachgenerierung (NLG)

Natürliche Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) ist der Teilbereich der Sprachverarbeitung, der aus Daten, Stichpunkten oder anderen Eingaben verständliche Texte erzeugt. Früher arbeiteten NLG-Systeme mit Vorlagen und Regeln, heute meist mit großen Sprachmodellen. Typische Einsätze sind Wetter- und Börsenberichte, Produktbeschreibungen, Zusammenfassungen von Kennzahlen oder Antworten in Chatbots. Wichtig ist, dass Zahlen und Fakten aus den Eingaben unverändert korrekt übernommen werden.

Sprachverarbeitung
Textgenerierung
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Vorlage

Großes Sprachmodell (LLM)

Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein neuronales Netz, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und erzeugen kann. Es arbeitet, indem es Schritt für Schritt das wahrscheinlichste nächste Token berechnet. LLMs schreiben, fassen zusammen, übersetzen, beantworten Fragen und erzeugen Code; bekannte Beispiele sind Claude, GPT, Gemini und Llama. Ohne Zugriff auf aktuelle Quellen kennen sie nur den Stand ihrer Trainingsdaten.

Sprachmodelle
Generative KI
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NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) ist eine quelloffene Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Anfang der 2000er-Jahre an der University of Pennsylvania entstand. Sie bietet Werkzeuge für Tokenisierung, Wortstammbildung, Wortarten-Tagging und einfache Klassifikation sowie Zugriff auf zahlreiche Textkorpora. NLTK ist vor allem in Lehre und Forschung verbreitet; für produktive Anwendungen werden häufig Bibliotheken wie spaCy oder Transformer-Modelle eingesetzt.

Python
Sprachverarbeitung
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