Würdest Du uns glauben, wenn wir sagen, dass NLP, NLU und NLG bereits Teil Deines täglichen Lebens und wahrscheinlich auch Deines Berufsalltags sind?

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Diese Akronyme stehen für „Natural Language Processing“, „Natural Language Understanding“ und „Natural Language Generation“ und werden alle im Zusammenhang mit KI-Technologie (Künstliche Intelligenz) verwendet, der Du täglich begegnest. Sie werden überall eingesetzt: In den Ergebnissen Deiner Online-Suche, in Sprachassistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri und in Gesprächen mit Chatbots, die Verbrauchern einen persönlichen Assistenten zur Beantwortung ihrer Fragen bereitstellen. KI ist ein starker Verbündeter für Unternehmen, um auf die Bedürfnisse einer Vielzahl von Kunden gleichzeitig und mit personalisierten Informationen reagieren zu können.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich darauf konzentriert, Computern das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache sowohl auf natürliche als auch auf sinnvolle Weise zu ermöglichen. NLP beinhaltet die Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung natürlicher Sprache und umfasst eine Vielzahl von Aufgaben wie:

1. Textverständnis: Dies umfasst Aufgaben wie Parsing, Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung. Ziel ist es die Bedeutung von Textdaten zu extrahieren
2. Textgenerierung: NLP kann auch verwendet werden, um menschlich klingende Texte zu generieren, z. B. in Chatbots sowie in Systemen zur Sprachübersetzung und -zusammenfassung
3. Spracherkennung: NLP-Techniken werden angewendet, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln, so dass virtuelle Assistenten gesprochene Befehle verstehen und darauf reagieren können
4. Sprachübersetzung: NLP wird in großem Umfang in maschinellen Übersetzungssystemen eingesetzt und ermöglicht die Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere
5. Beantwortung von Fragen: NLP-Techniken werden eingesetzt, um Fragen in natürlicher Sprache zu verstehen und aus einem bestimmten Datensatz oder einer Wissensdatenbank präzise Antworten zu liefern

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NLP-Systeme verwenden in der Regel Techniken aus der Computerlinguistik, dem maschinellen Lernen, dem Deep Learning sowie aus anderen Disziplinen. Diese Systeme stellen anhand großer Mengen annotierter Daten fest und werden darauf trainiert, bestimmte Aufgaben hinsichtlich des Verständnisses und der Generierung natürlicher Sprache ausführen können.

Was ist das Verständnis natürlicher Sprache?

Das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) ist ein Teilgebiet der NLP, das sich auf das Verständnis der menschlichen Sprache durch Computer konzentriert. Während NLP im Großen und Ganzen das gesamte Spektrum der Aufgaben abdeckt, die sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache beziehen, befasst sich NLU speziell mit dem Aspekt des Verstehens.

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Im Folgenden wird erläutert, was KI-Textanalyse mit NLU beinhaltet:

• Semantisches Verständnis: NLU wird verwendet, um die Bedeutung von Text oder Sprache zu extrahieren. Dazu gehören Aufgaben wie das Erkennen von Entitäten (Personen, Orte, Organisationen), das Erkennen von Beziehungen zwischen Entitäten, das Verstehen von Stimmungen sowie das Erfassen des größeren Zusammenhangs eines Textes
• Syntaktische Analyse: NLU beinhaltet die Analyse der Satzstruktur, um die Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen zu verstehen. Dazu gehören Aufgaben wie das Parsen von Sätzen, um die grammatikalische Struktur zu erkennen, die Wortstellung zu verstehen und Wortarten zu erkennen
  
• Pragmatisches Verständnis: Die NLU berücksichtigt die pragmatischen Aspekte der Sprache, wie das Verstehen impliziter Bedeutungen, das Erkennen von Metaphern sowie das Interpretieren kontextabhängiger Sprache
• Begriffsklärung: NLU-Systeme müssen in der Lage sein, Mehrdeutigkeiten in der Sprache zu erkennen und zu beseitigen. Dazu gehört es, zwischen Wörtern mit mehreren Bedeutungen zu unterscheiden, Pronomen richtig zu interpretieren und die beabsichtigte Bedeutung mehrdeutiger Phrasen zu verstehen
  
• Kontextbezogenes Verständnis: Diese Systeme zielen darauf ab, Sprache im Kontext zu verstehen. Dazu gehört die Berücksichtigung des breiteren Kontexts eines Gesprächs oder Dokuments, um die Bedeutung genau zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen
  

Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine unverzichtbare Komponente vieler Anwendungen, darunter virtuelle KI-Assistenten, Chatbots, Stimmungsanalysesysteme, maschinelle Übersetzung und Informationsabfragesysteme. Diese Art von Technologie wäre für einen Hochschulprofessor nützlich, der ein Tool zur Erkennung von KI-Inhalten verwenden möchte, um die Arbeit seiner Studenten zu überprüfen. Es sucht nach Sprachmustern, die darauf hinweisen, dass ein Student einen KI-Generator verwendet hat, um sofort einen Aufsatz zu erstellen, mit dem er bis 23:30 Uhr gewartet hat.

Indem sie Computern ermöglichen, die menschliche Sprache auf einer tieferen Ebene zu verstehen, können NLU-Systeme natürlichere und effektivere Interaktionen zwischen Mensch und Maschine ermöglichen und sogar dazu beitragen, den Missbrauch von KI zu bekämpfen.

Was ist die Generierung natürlicher Sprache?

Die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) ist ein weiterer wichtiger Aspekt von NLP, der sich auf die Generierung von menschlich anmutendem Text oder Sprache durch Computer konzentriert. Im Gegensatz zu NLU, bei der die Bedeutung aus der menschlichen Sprache extrahiert wird, geht es bei NLG um die Erzeugung von Sprachausgaben.

Betrachten wir nun, was NLG beinhaltet:

• Content Plan: NLG-Systeme beginnen in der Regel mit der Entwicklung Inhalts, den sie generieren sollen. Dies kann die Auswahl relevanter Informationen aus einer Datenbank, die Strukturierung der Informationen sowie die Bestimmung der wichtigsten Punkte, die im generierten Text vermittelt werden sollen, umfassen
• ‍Textstrukturierung: NLG-Systeme strukturieren den generierten Text dann gemäß den sprachlichen Konventionen. Dazu gehört, dass Sätze und Absätze in einer logischen Reihenfolge angeordnet werden, für inhaltliche Geschlossenheit und inneren Zusammenhang gesorgt wird und ein angemessener Stil verwendet wird
• ‍Sprachliche Umsetzung: NLG-Systeme wandeln den geplanten Content in natürlichen Text oder Sprache um. Dazu gehört, dass Wörter und Phrasen ausgewählt, Verben konjugiert, Substantive dekliniert und grammatikalische Regeln angewendet werden, um eine grammatikalisch korrekte und flüssige Ausgabe zu erzeugen‍
• Stilistische Variation: NLG-Systeme können auch stilistische Variationen einbeziehen, um Text mit unterschiedlichen Tonarten, Ausdrucksweisen oder Stilen zu erstellen‍
• Personalisierung: Einige NLG-Systeme können generierten Content basierend auf individuellen Präferenzen oder Merkmalen personalisieren. Dies kann die Einbindung nutzerspezifischer Informationen, die Anpassung der Sprache an das Profil des Nutzers oder die maßgeschneiderte Anpassung des Contents an die Bedürfnisse Nutzerinteressen beinhalten. Zum Beispiel kann eine formelle Sprache für interne Geschäftsmemos, eine Umgangssprache für Chatbots oder eine überzeugende Sprache für Marketingmaterialien generiert werden

Aber wie kann man diese neuen Tools am besten nutzen?

Was sind Beispiele für die Generierung natürlicher Sprache?

NLG hat viele Anwendungen, darunter:

• automatische Berichterstellung
• automatische Chatbots
• Chats mit virtuellen Assistenten
• Content-Erstellung für Webseiten und Marketingmaterialien
  
• Übersetzungen
• Tools für Barrierefreiheit zur Erstellung alternativer Text- oder Sprachformate

Durch die Möglichkeit, dass Computer eine menschliche Sprache erzeugen können, können NLG-Systeme die Content-Erstellung automatisieren, Kommunikationsprozesse optimieren und die Nutzererfahrung bei der Interaktion zwischen Mensch und Computer verbessern.

Wenn Siri, Alexa oder Cortana Deine Fragen beantworten, verwenden sie Natural Language Generation und andere Programmierungen, um Text in eine gesprochene Form zu übersetzen.

Wenn „Max, Dein persönlicher Assistent“ auf Deine schriftliche Anfrage antwortet (vielleicht während Du auf eine Antwort eines echten Menschen wartest), verwendet die Software des Unternehmens Chatbot-Technologie, um zu interpretieren, was Du eingegeben hast, und dann mit einer entsprechenden Nachricht über NLG-Technologie zu antworten. Die Software sucht nach Keywords in Deinen Fragen und verwendet dann spezifische Anwendungen, um vorab geschriebene Antworten basierend auf der Häufigkeit ihrer Verwendung zu generieren.

Sicher, hier gibt es viel zu bedenken: Aber es gibt eine einfache Möglichkeit, die Unterschiede zwischen diesen verschiedenen Formen der KI zu verstehen. KI umfasst viel mehr als Robotic Processing Automation, eine Form der Automatisierung von Geschäftsprozessen, die für sich wiederholende, wenig anspruchsvolle Arbeiten eingesetzt wird.

Dank der Datenwissenschaftler, die die ganze Forschung und einen Großteil der Arbeit für uns erledigt haben, ist NLG für Marketingfachleute, die personalisierte Antworten in natürlicher Sprache an Kunden senden möchten, revolutionär.

Du hast vielleicht schon von einem der produktivsten Generatoren für KI-Content gehört (oder ihn verwendet), ChatGPT. OpenAI, ein Forschungslabor mit Sitz in San Francisco, hat GPT-4, die neueste Version, entwickelt. Das ausgefeilteste NLG-Modell, GPT-4 oder Generative Pre-trained Transformer 4, kann Gedichte, Prosa und sogar Computercodes schreiben, die sich kaum von denen unterscheiden, die von Menschen geschrieben wurden. Die vierte Version dieses KI-Tools ist zehnmal fortschrittlicher als GPT-3. Es hat gewaltige Verbesserungen in der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, im Sprachverständnis und in der Fähigkeit, visuelle und akustische Eingaben zu verarbeiten.

Wie können Unternehmen NLP, NLU und NLG für ihr Marketing nutzen?

Wir werden wahrscheinlich immer mehr natürliche Sprachverarbeitung sehen, da KI-Technologie in jeden Aspekt des Marketings und des Geschäftslebens integriert wird. Unternehmen in vielen Branchen profitieren von der Komplexität, die NLP, NLU und NLG ihren Kunden und Klienten bieten können:

NLP im Content Marketing

Diest ist eine der Spezialitäten von Rellify: Die hochmoderne Plattform nutzt NLP in allen drei Aspekten Deiner Content-Pipeline und gewährleistet so die beste und effizienteste Nutzung dieser Technologie.

1. Wettbewerbsanalyse: NLP kann den Content von Wettbewerbern analysieren, um Lücken zu erkennen, aufkommende Trends zu erkennen und Ergebnisse zu vergleichen. Diese Erkenntnisse können in die Content-Strategie einfließen und Unternehmen dabei helfen, ihr Angebot zu differenzieren
   
2. Content-Optimierung: NLP-Systeme können Inhalte für Suchmaschinen optimieren, indem sie die Verwendung von Keywords, die Lesbarkeit und die semantische Relevanz analysieren. Dazu gehören Aufgaben wie die Extraktion von Keywords, die Erkennung von Entitäten und die Stimmungsanalyse, um sicherzustellen, dass der Content mit den SEO-Best-Practices übereinstimmt
3. Content-Erstellung: NLP kann bei der Generierung von Content-Ideen helfen, indem es Trendthemen analysiert, nach Keywords recherchiert und Wettbewerber analysiert. Es kann auch Aufgaben wie die Zusammenfassung von Inhalten, die Bildung von Themen-Clustern und die Kuratierung von Inhalten automatisieren und Marketingfachleuten dabei helfen, relevante Content-Möglichkeiten zu identifizieren
   

NLU im Content-Marketing

Dieser Bereich der NLP konzentriert sich auf detaillierte Verständnisses der menschlichen Sprache:

1. Zielgruppenverständnis: NLU ermöglichet es Marketingfachleuten, ihre Zielgruppe besser zu verstehen, indem sie Gespräche in den sozialen Medien, Kundenfeedback und Online-Bewertungen analysieren. Durch das Verständnis der Stimmungen, Vorlieben und Pain Points Deiner Zielgruppe kannst Du relevantere und interessantere Inhalte erstellen
2. Personalisierung von Inhalten: NLU-Techniken können Inhalte für verschiedene Zielgruppensegmente auf der Grundlage ihrer Interessen, Demografie und ihres Verhaltens personalisieren. Dazu gehört die dynamische Generierung von Inhaltsvarianten, wie z. B. E-Mail-Betreffzeilen, Artikelüberschriften und Produktempfehlungen, um bestimmte Zielgruppen anzusprechen
3. Verbreitung von Inhalten: NLU kann die Strategien zur Verbreitung von Inhalten optimieren, indem es die Kennzahlen zur Zielgruppeninteraktion analysiert und die effektivsten Kanäle und den besten Zeitpunkt für die Bereitstellung von Inhalten ermittelt. Dies hilft Marketingfachleuten, ihre Zielgruppe effektiver zu erreichen und die Wirkung ihrer Inhalte zu optimieren
   

NLG im Content-Marketing

Dies ist der Aspekt von NLP, mit dem wir am besten vertraut sind – die Chatbots und ChatGPTs. Aber es ist so viel mehr als nur ein unterhaltsames Tool: Es ist ein Game-Changer für das Online-Marketing:

1. Content-Erstellung: NLG kann die Erstellung verschiedener Content-Formate automatisieren, darunter Blogbeiträge, Artikel, Social Media-Beiträge und Produktbeschreibungen. Marketingfachleute können NLG nutzen, um die Content-Produktion zu skalieren, Content-Variationen zu generieren und die Konsistenz über verschiedene Kanäle hinweg zu gewährleisten
2. E-Mail-Marketing: NLG kann E-Mail-Marketingkampagnen personalisieren, indem es personalisierte E-Mail-Betreffzeilen, Textkörper und Produktempfehlungen generiert. Dies hilft Marketingfachleuten, die Öffnungs- und Klickraten sowie die Konversionsraten zu erhöhen, indem sie ihren Abonnenten relevantere und ihr Interesse weckende Inhalte liefern
   
3. Content-Lokalisierung: NLG kann bei der Übersetzung und Lokalisierung von Inhalten für verschiedene Märkte und Sprachen helfen. Durch die Erstellung lokalisierter Versionen können Marketingfachleute ihre Reichweite vergrößern und effektiver mit globalen Zielgruppen in Kontakt treten

Durch den Einsatz von NLP, NLU und NLG im Content-Marketing können Unternehmen wirkungsvollere Inhalte erstellen, ihre Zielgruppe besser verstehen sowie das Kundeninteresse und die Konversionsraten über verschiedene digitale Kanäle hinweg steigern.

Wie Du NLP, NLU und NLG für Dein Content-Marketing nutzt

Rellify hat diese Arten von KI in allen Aspekten der Content-Marketing-Pipeline strategisch optimiert, von der Keyword- und Themenrecherche bis hin zur Content-Erstellung und -überwachung. Mit dem neuesten Angebot – einem maßgeschneiderten Relliverse™ – kannst du NLP nutzen, um große Mengen an Content im gesamten Web zu crawlen, und die Themen und Keywords zu finden, die am besten zu den Nischen-Suchanfragen Deiner Zielgruppe passen. Damit bist Du bereit, Deine Konkurrenz mit relevantem, optimiertem und gut geschriebenem (oder generiertem) Content auszustechen.

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