NLP vs. NLU – Was sind die Unterschiede?

Spracherkennung ist schon heute in vielen Technologien und Apps vorhanden. Sei es die textbasierte Suchanfrage im Internet, Musik per Sprachbefehl einzuschalten oder unterstützend die Aussprache eines Satzes beim Lernen einer Sprache zu üben. Eine Technologie macht es möglich: Natural Language Processing (NLP). Aber: “Was ist Natural Language Processing?” Und wie unterscheidet es sich zu Natural Language Understanding (NLU)?

In diesem Blogartikel stellen wir Ihnen NLP vs. NLU gegenüber. Sie erhalten alle wesentlichen Informationen zum Thema Natural Language Processing. Sie werden in der Lage sein, Fragen wie: “Wie funktioniert NLP?” oder “Warum braucht ein guter Chatbot NLU?” problemlos zu beantworten. Zudem werden Sie die Zusammenhänge von NLP und NLU verstehen sowie die Unterschiede beider Aspekte erfahren.


Im weiteren Verlauf des Artikels werden die Abkürzungen NLP und NLU vermehrt genutzt, um den Lesefluss nicht zu beeinträchtigen.

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Kombinationsfeld aus den Bereichen: Computerwissenschaften, Linguistik und künstlicher Intelligenz. Es stellt eine Technologie zur maschinellen Verarbeitung der natürlichen Sprache dar. Sie dient der Text- sowie Spracherkennung und verwendet dazu Methoden der künstlichen Intelligenz sowie dem maschinellen Lernen. Dabei wird ein Text oder Satz in die einzelnen Bestandteile unterteilt, damit ein Computer die Zusammenhänge der Wortelemente versteht.

= Verarbeiten der natürlichen Sprache

Was ist Natural Language Understanding?

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich des Natural Language Processings. Es dient dem übergeordneten Sprachverständnisses eines Computers. NLU spielt eine wichtige Rolle, damit ein Computer die natürliche Sprache des Menschen verstehen kann.

Im Vordergrund stehen dabei die korrekte Interpretation und das Verstehen der natürlichen Sprache. Hierbei wandelt eine NLU-Komponente meist unstrukturierte Daten in strukturierte um.

Die NLU befähigt einen Computer oder Chatbot dazu, Eigenschaften der Sprache, wie z. B. die Semantik eines Satzes, zu identifizieren. Ziel ist eine reibungslose Interaktion zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache. Anwendung findet NLU beispielsweise in Chatbots oder in der Spracherkennung von Google Assistant, Siri und Alexa.

= Verstehen der natürlichen Sprache

Gegenüberstellung: NLP vs. NLU

Oftmals werden die Begriffe Natural Language Processing und Natural Language Understanding synonym verwendet. Dabei unterscheiden sie sich in den Funktionen innerhalb der Sprachverarbeitung. NLP und NLU stehen in einer über- bzw. untergeordneten Beziehung zueinander.

Dementsprechend erweitert Natural Language Understanding den Funktionsumfang eines einfachen NLP-Systems, um den Bereich der Interpretation und des Verständnisses eines Satzes für den Computer.

Kurz gesagt beschreibt Natural Language Processing den gesamten Prozess, den ein Text oder Satz durchläuft – Die Verarbeitung. Natural Language Understanding ist eine Komponente des NLPs und dafür zuständig, dass der Computer versteht, welche Absicht hinter einer Frage steckt und anhand der korrekten Interpretation eine Antwort liefert – Das Verstehen.

Anwendung: Wo wird Natural Language Processing heute verwendet?

Maschinelle Textverarbeitung ist heutzutage weit verbreitet. Überall dort, wo Computer die natürliche Sprache des Menschen verarbeiten, kommt sie zum Einsatz. Besonders in großen Datenmengen (Big Data), verarbeitet Natural Language Processing unstrukturierte Daten aus Texten und Dokumenten. Weitere Anwendungsszenarien sind beispielsweise:

  • Sentimentanalyse (Stimmungserkennung)
  • Chatbots
  • Spracherkennung (Google Assistant, Siri, Alexa)
  • Maschinelle Übersetzung (Google Übersetzer)
  • Rechtschreibprüfung
  • Keyword-Suche
  • Informationsextraktion

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Wozu benötigt ein Chatbot NLU?

Ein Chatbot benötigt Natural Language Understanding, um die Eingaben eines Menschen zu verstehen und zu interpretieren. Denn es ist wichtig, dass nicht nur die Text- oder Spracheingabe verarbeitet, sondern auch vom Chatbot verstanden wird. Dabei identifiziert die Anwendung die Entitäten eines Satzes z.B. Kreditkarte oder Hochhaus und erkennt die Absicht einer Aussage oder Frage.

Erst nachdem der KI Chatbot die Eingaben eines Menschen versteht, kann er gezielt mit ihm kommunizieren und aktiv bei Problemen helfen. Dadurch kann er kontextbasiert auf Eingaben reagieren und passende Informationen bereitstellen. Dementsprechend ist eine ausgereifte NLU essentiell für den kommunikativen aber auch wirtschaftlichen Erfolg eines Chatbots.

Das Sprachverständnis ist von der verwendeten NLU-Technologie abhängig. Zum einen gibt es Chatbot-Software, die ihre NLU-Technologie extern beziehen und in ihre Plattform integrieren.

Im anderen Fall stellen die Chatbot-Plattform-Anbieter ihre eigene NLU-Technologie bereit und entwickeln sowie trainieren diese stetig weiter.

Wie funktioniert Natural Language Processing?

Natural Language Processing, also die maschinelle Verarbeitung der natürlichen Sprache, erfolgt in einem bestimmten Muster und bedient sich mehrerer Schritte. Je nach Anwendungsfall, kann die Reihenfolge der Verarbeitungsschritte variieren.

Zusätzlich können Entwickler, je nach Bedarf, Verarbeitungsschritte hinzufügen oder weglassen. Zur Veranschaulichung der einzelnen Phasen und dem maschinellen Vorgehen, beschreiben wir Ihnen mögliche Schritte im folgenden Beispiel:

7 mögliche Schritte im Natural Language Processing

1. Schritt: Sentence Segmentation
Bei der Satzsegmentierung wird der vollständige Text in seine einzelnen Sätze unterteilt.
2. Schritt: Tokenizing
In diesem Schritt wird der Satz in seine einzelnen Wörter und Satzzeichen aufgeschlüsselt.
3. Schritt: Stop Words
Füllwörter wie “der/die/das”, “und”, “oder”, “also”..., werden herausgefiltert, da sie in den meisten Fällen keine wertvollen Informationen zum Textverständnis liefern.
4. Schritt: Stemming
Hier werden die einzelnen Wörter des Satzes klassifiziert: Nomen, Verben, Adjektive etc.
5. Schritt: Lemmatization
Dieser Schritt wandelt alle Wörter zurück in ihre Basis-Form: Mehrzahl wird Einzahl (“Bäume” → “Baum”), die Konjugation eines Verbs wird zum Verb-Stamm (“isst” → “essen”).
6. Schritt: POS-Tagging
Steht für Part-of-speech-tagging und beschreibt das kontextbasierte Markieren von Wörtern sowie Satzzeichen und Einteilen der jeweiligen Wortarten.
7. Schritt: Named Entity Recognition
In diesem Schritt werden Marken- sowie Eigennamen von Personen oder Unternehmen (Firmennamen) identifiziert.
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Exkurs: Was ist Natural Language Generation?

Nicht nur die Verarbeitung von Sprache, sondern auch die Erzeugung der natürlichen Sprache sollte in diesem Zusammenhang Erwähnung finden. Natural Language Generation (NLG) ist die Erzeugung der natürlichen Sprache durch einen Computer und bildet somit das Gegenstück zur Spracherkennung. Damit ein Chatbot eine Antwort auf eine Frage formulieren kann, benötigt er NLG.

Erzeugen der natürlichen Sprache

Zusätzlich zur Textgenerierung, bildet die Sprachausgabe dem Chatbot eine weitere Möglichkeit mit Menschen zu kommunizieren:

Textausgabe

Das Programm erzeugt selbst logische Wörter und Sätze, die im Kontext einer Frage oder Aussage eines Nutzers stehen. Dabei ist die Anwendung an Wissensdatenbanken angebunden und verwendet die darin enthaltenen Informationen zur Textgenerierung.

Sprachausgabe

Unter Sprachsynthese wird die künstliche Erzeugung der menschlichen Sprache verstanden. Dabei wandelt die Anwendung einen Fließtext in eine akustische Sprachausgabe. Davon wird die Sprachwiedergabe unterschieden, bei der vorgefertigte Audiosamples verwendet werden.

Fazit: NLP ist nicht gleich NLU

Maschinelle Sprachverarbeitung begegnet uns tagtäglich. Wir finden sie in verschiedensten Technologien und sogar in unserem Smartphone.

Natural Language Processing ist nicht gleich Natural Language Understanding und sollte deshalb nicht synonym verwendet werden. Allerdings ist eine Abgrenzung zur NLU nicht immer ganz eindeutig, da sich die NLP-Community stetig weiterentwickelt.

Natural Language Processing umfasst alle Verfahren, die zur Verarbeitung der Sprache nötig sind. Dabei bildet Natural Language Understanding einen Teilbereich der NLP und ist bedeutend für das natürliche Sprachverständnis des Computers.

Damit ein Computer bzw. Chatbot die menschliche Sprache verarbeiten sowie verstehen kann, nutzt er NLP-Systeme mit integrierter NLU.

Hat der Computer oder Chatbot die Absicht eines Satzes verstanden, sollte er darauf reagieren können. Dies geschieht mit Hilfe von Natural Language Generation (NLG) – der Textgenerierung.

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