Diese Artikelserie führt in die Verarbeitung natürlicher Sprache ein - von grundlegenden Konzepten über Sentiment-Analyse bis hin zu den Herausforderungen und Grenzen aktueller NLP-Verfahren.
Natural Language Processing ermöglicht Computern das Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache. Dieser Einführungsartikel erklärt die Grundlagen, wichtigsten Begriffe und Anwendungsgebiete der automatischen Sprachverarbeitung.
Die Entwicklung des Natural Language Processing von regelbasierten Systemen der 1950er über statistische Methoden bis zu modernen Deep-Learning-Ansätzen. Jede Epoche löste spezifische Probleme ihrer Vorgänger und schuf neue Herausforderungen.
Tokenisierung, POS-Tagging, Named Entity Recognition, Parsing, Sprachmodelle und Feature Engineering bilden das methodische Fundament der Sprachverarbeitung. Dieser Artikel erklärt detailliert, wie diese klassischen Techniken funktionieren.
Spam-Filterung, Sentiment-Analyse, maschinelle Übersetzung und Informationsextraktion demonstrieren, wie klassische NLP-Techniken in praktischen Systemen kombiniert werden. Dieser Artikel beschreibt konkrete Anwendungsfälle und diskutiert ihre Herausforderungen.