Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing, kurz NLP, heißt auf Deutsch natürliche Sprachverarbeitung und bezeichnet Verfahren, mit denen Computer menschliche Sprache analysieren, verarbeiten und erzeugen können. NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und kommt unter anderem bei Sprachassistenten, Übersetzungsprogrammen und Chatbots wie ChatGPT zum Einsatz.

Ein einfaches Beispiel: Du tippst „Wie wird das Wetter morgen in Köln?“ in ein Suchfeld. Das System muss erkennen, worum es geht (Wetter), auf welchen Ort sich die Frage bezieht (Köln) und welcher Zeitraum gemeint ist (morgen). Erst dann kann es sinnvoll antworten.

Kurz gesagt: Natural Language Processing bringt Maschinen bei, mit unserer Alltagssprache umzugehen. Dadurch können wir Fragen und Anweisungen in natürlicher Sprache formulieren und müssen keine speziellen Befehle oder Programmiersprachen kennen.

NLP ist aus dem Arbeitsalltag längst nicht mehr wegzudenken. Unter anderem steckt es in folgenden Anwendungen:

• Übersetzung: DeepL oder Google Translate übertragen Texte in andere Sprachen.
• Spracherkennung: Diktierfunktionen und Sprachassistenten wandeln Gesprochenes in Text um.
• Kundenservice: Chatbots beantworten Standardanfragen automatisch.
• Textanalyse: Unternehmen werten Bewertungen oder Support-Tickets aus, um Stimmungen und häufige Probleme zu erkennen.
• Medizin und Forschung: Große Mengen an Fachtexten und Studien lassen sich systematisch durchsuchen.
• Personalwesen: NLP kann beispielsweise eingesetzt werden, um Informationen aus Bewerbungsunterlagen zu erfassen oder Dokumente vorzusortieren.

Gerade bei Anwendungen, die Menschen betreffen, ist eine sorgfältige Prüfung wichtig. Trainingsdaten können Verzerrungen oder Vorurteile enthalten, die sich auf automatisierte Auswertungen übertragen. Entscheidungen sollten deshalb nicht ungeprüft einem System überlassen werden.

Hinweis: Auch in der Lehre kommen KI-Werkzeuge immer mehr zum Einsatz. Dabei geht es um gute Eingaben ebenso wie um die Frage, wie du die Ergebnisse kritisch prüfst. Mehr dazu unter Lernen mit KI.

So funktioniert Natural Language Processing technisch.

Viele moderne NLP-Systeme werden mithilfe großer Textmengen trainiert. Um sprachliche Muster, wie typische Wortfolgen, Satzstrukturen und Bedeutungen im jeweiligen Zusammenhang zu erkennen, nutzen sie Verfahren des maschinellen Lernens, auch bekannt als Machine Learning. Je nach Anwendung verarbeitet ein NLP-System Sprache auf unterschiedliche Weise. 

Typische Aufgaben sind:

• Texte in einzelne Bestandteile wie Wörter oder Satzteile zerlegen.
• Grammatikalische Zusammenhänge erkennen.
• Die Bedeutung von Wörtern und Sätzen im jeweiligen Kontext erfassen.
• Informationen aus Texten herausfiltern oder Inhalte einer Kategorie zuordnen.
• Texte, Zusammenfassungen oder Antworten erzeugen.

Gesteuert wird das Ganze über Eingaben in natürlicher Sprache. Bei textbasierten KI-Systemen, sprich Generative KI, erfolgt die Steuerung über sogenannte Prompts, also gezielte Texteingaben. Je präziser du formulierst, desto brauchbarer fällt das Ergebnis aus.

Natural Language Processing stößt bei mehrdeutiger Sprache an Grenzen.

Sprache ist mehrdeutig, und genau das macht sie für Maschinen schwierig. Der Satz „Ich sah die Person mit dem Fernglas“ kann bedeuten, dass die beobachtende Person ein Fernglas benutzt oder die beobachtete Person eines trägt. NLP-Systeme nutzen den Zusammenhang, um solche Mehrdeutigkeiten möglichst richtig einzuordnen. Sicher gelingt das nicht immer.

Besonders knifflig bleiben:

• Ironie, Sarkasmus und Humor
• Redewendungen und Metaphern
• Dialekte, Umgangssprache und Fachjargon
• Kulturelle Anspielungen

Dazu kommt: Sprache verändert sich ständig. Neue Begriffe entstehen, andere verändern ihre Bedeutung. NLP-Systeme müssen deshalb regelmäßig geprüft, aktualisiert und an neue sprachliche Entwicklungen angepasst werden. Da lernbasierte Systeme aus vorhandenen Daten trainiert werden, können sie auch Fehler, Vorurteile oder einseitige Sichtweisen aus diesen Daten übernehmen. Ein sorgfältiger Blick auf die Ergebnisse gehört deshalb immer dazu, besonders bei sensiblen, fachlichen oder persönlichen Themen.

In einer Weiterbildung lernst du, Natural Language Processing sicher anzuwenden.

Wer beruflich mit KI arbeiten möchte, braucht kein abgeschlossenes Informatikstudium. In den Weiterbildungen zu KI und Machine Learning bei WBS TRAINING lernst du Schritt für Schritt, wie Sprachmodelle funktionieren, wie du sie gezielt steuerst und wo ihre Grenzen liegen. 

Ein weiterführendes Thema ist die Erstellung und Anwendung von KI-Agenten. Viele Weiterbildungen sind bis zu 100 förderbar, zum Beispiel mit einem Bildungsgutschein.

Lesetipp: Welche Berufe durch Künstliche Intelligenz neu entstehen und welche Kenntnisse dafür gefragt sind, liest du im Ratgeber KI-Jobs: Diese 6 Berufe werden die Arbeitswelt verändern.

Was ist der Unterschied zwischen Natural Language Processing und Natürlicher Sprachverarbeitung?

Es gibt keinen. Natürliche Sprachverarbeitung ist die deutsche Übersetzung des englischen Fachbegriffs. Durchgesetzt hat sich im Berufsalltag die englische Abkürzung NLP, auch im deutschsprachigen Raum. Achtung bei der Recherche: Dieselbe Abkürzung steht außerdem für „Neuro-Linguistisches Programmieren“, eine Methode aus der Kommunikationspsychologie. Inhaltlich haben beide nichts miteinander zu tun.

Wo begegnet mir Natural Language Processing im Alltag?

NLP begegnet dir in vielen Alltagssituationen: bei der Autokorrektur auf dem Smartphone, beim Spam-Filter im Postfach, bei automatisch erzeugten Untertiteln, bei Sprachassistenten wie Alexa oder Siri, sowie bei Übersetzungsprogrammen. Auch Suchmaschinen nutzen Verfahren der Sprachverarbeitung, um die Absicht hinter einer Eingabe besser zu erfassen und selbst bei ungenauen Formulierungen passende Ergebnisse vorzuschlagen.

Welche Rolle spielt Machine Learning beim Natural Language Processing?

Maschinelles Lernen ist die Grundlage moderner NLP-Systeme. Früher wurden Sprachregeln von Hand programmiert, was schnell an Grenzen stieß. Heute leiten Algorithmen aus umfangreichen Sprachdaten selbstständig ab, wie Sprache aufgebaut ist. Dadurch kommen sie auch mit Formulierungen zurecht, die ihnen so noch nie begegnet sind.

Was sind die Vorteile von Natural Language Processing?

Der größte Vorteil: Menschen können Technik in ihrer eigenen Sprache bedienen, ohne Befehle oder Programmiersprachen zu lernen. Im Arbeitsalltag spart das vor allem bei wiederkehrenden Textaufgaben Zeit, etwa beim Übersetzen, beim Zusammenfassen langer Dokumente oder beim Auswerten von Kundenrückmeldungen. 

Auch Barrieren fallen: Vorlesefunktionen, automatische Untertitel und Spracheingabe erleichtern den Zugang zu digitalen Angeboten.

Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz beim Natural Language Processing?

NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Die KI liefert die Methoden, mit denen ein System aus Sprachdaten lernt und Wahrscheinlichkeiten für die passende Antwort berechnet. Ohne KI bliebe NLP auf feste Regeln beschränkt und käme mit alltäglicher Sprache kaum zurecht. Umgekehrt ist Sprache für viele KI-Anwendungen die Schnittstelle zum Menschen. Deshalb gehören beide Felder eng zusammen.

Kann ich Natural Language Processing auch ohne IT-Vorkenntnisse lernen?

Ja, es kommt auf dein Ziel an. Für den sicheren Umgang mit KI-Tools im Berufsalltag benötigst du keine Programmierkenntnisse. Hier geht es vor allem um gute Prompts und um die kritische Bewertung der Ergebnisse. Wie weit du mit genau diesen Fähigkeiten kommst, liest du im Ratgeber Prompt Engineering als Beruf – Aufgaben, Gehalt und Zukunft. Dort erfährst du auch, warum Sprachgefühl und analytisches Denken heute meist wichtiger sind als klassische Programmierkenntnisse.