Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich damit beschäftigt, natürliche Sprache für Maschinen verständlich und verarbeitbar zu machen. Dabei werden Techniken aus der Linguistik und der Informatik kombiniert, um die Struktur, Bedeutung und den Kontext menschlicher Sprache systematisch zu erfassen. Die Aufgabenfelder von NLP sind breit gefächert und umfassen unter anderem Textklassifikation, Sentimentanalyse, maschinelle Übersetzung, Informationsextraktion und die automatische Zusammenfassung von Dokumenten. Moderne Ansätze stützen sich dabei zunehmend auf tiefe neuronale Netze und vortrainierte Sprachmodelle, die kontextabhängige Repräsentationen von Wörtern und Sätzen erzeugen können. Die Artikel in dieser Kategorie widmen sich den methodischen Grundlagen der Sprachverarbeitung, von klassischen regelbasierten Verfahren bis hin zu aktuellen lernbasierten Ansätzen. Behandelt werden sowohl fundamentale Konzepte wie Tokenisierung, Worteinbettungen und syntaktische Analyse als auch fortgeschrittene Themen wie Transfer Learning und die Verarbeitung mehrsprachiger Texte.
Anwendungsgebiete des Natural Language Processing - Spam-Filter, Sentiment-Analyse, maschinelle Übersetzung und Informationsextraktion in der Praxis.
Tokenisierung, POS-Tagging, Named Entity Recognition und Parsing - das methodische Fundament der Sprachverarbeitung.
Die Entwicklung des NLP von regelbasierten Systemen der 1950er über statistische Methoden bis zu Deep Learning.
Grundlagen der automatischen Sprachverarbeitung - Konzepte, Begriffe und Anwendungsgebiete von NLP im Überblick.
Offene Herausforderungen bei der automatischen Erkennung von Stimmung und Polarität in natürlicher Sprache.
Methoden zur automatischen Erfassung von Stimmung in Texten und typische Anwendungsgebiete im Marketing.