DE  | EN | FR | IT

29.06.2020 - Unternehmenskommunikation

 

Vielleicht haben Sie die Bezeichnung «Natural Language Processing» oder kurz «NLP» schon einmal gehört. Für viele ist der Begriff wohl dennoch mit einem Fragezeichen verbunden. Höchstwahrscheinlich nutzen Sie bereits diverse Formen von NLP im Alltag, ohne sich dessen bewusst zu sein. Zum Beispiel, wenn Sie mit Siri, Google Assistant oder Alexa kommunizieren.

 

Doch was steckt hinter NLP und weshalb wird diese Kerndisziplin der Informationsbeschaffung weiterhin rasant an Wichtigkeit gewinnen?

 

Wir durften Herrn Prof. Dr. Manfred Vogel von der Fachhochschule Nordwestschweiz unsere brennendsten Fragen zum Thema NLP stellen. Er ist Leiter für Information Processing am Institut für Data Science an der FHNW und Experte, wenn es um das Thema NLP geht.

 

1. Professor Vogel, eine einfache Frage für den Anfang: Was bedeutet die Abkürzung «NLP» und worum handelt es sich dabei?

 NLP steht für «Natural Language Processing» und es geht dabei um die Verarbeitung natürlicher gesprochener wie auch schriftlicher Sprache mit Computern. Es geht um das automatische Verstehen und Generieren von Sprache, die Gewinnung von Daten und Informationen aus Wörtern und letztlich um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.

 

2. Wieso ist heute NLP relevant und wofür braucht man es? Können Sie ein praktisches Anwendungsbeispiel nennen?

Die von der Menschheit produzierte Datenmenge nimmt explosionsartig zu, und der grösste Teil dieser Daten ist unstrukturiert, d. h. in Form von Text. Um diese Datenflut verarbeiten zu können, sind Methoden aus dem NLP unumgänglich. Nehmen wir als Beispiel Rückforderungsbelege von Krankenkassen. Pro Jahr müssen in der Schweiz rund 100 Millionen solche Belege verarbeitet werden, was heute meistens noch manuelle Arbeit erfordert. Routinearbeiten dieser Art werden in Zukunft von intelligenten, NLP-basierten Systemen erledigt. Generell wird zukünftig viel Büroarbeit automatisiert; dabei wird NLP eine sehr wichtige Rolle spielen und Office 4.0 wesentlich prägen.

 

3. Wie viel ist «Mathe, resp. Zahlen» und wie viel «Sprache, resp. Buchstaben» bei NLP? Also wie gross ist effektiv der Anteil der Sprache und wie viel ist Mathematik?

Die heutigen NLP-Modelle basieren auf Machine Learning-Methoden und dabei spielt die Mathematik tatsächlich eine sehr gewichtige Rolle. Glücklicherweise gibt es aber viele Software-Bibliotheken und Frameworks, die einem die schwierigsten mathematischen Operationen abnehmen. Man muss also nicht Mathematikerin sein, um NLP zu machen; ein gutes mathematisches Verständnis ist aber dennoch Voraussetzung, um sinnvolle Modelle zu entwickeln oder Analysen durchzuführen.

 

4. Die Arbeit mit NLP entwickelt sich schnell zu einer beliebten beruflichen Tätigkeit. Wie und wo kann man NLP lernen und welche Skills sollte man dafür mitbringen?

NLP wird seit jüngster Zeit an Hochschulen unterrichtet, sowohl auf Bachelor- als auch auf Master-Stufe. Auch gibt es spezialisierte Weiterbildungsangebote. Und ganz wichtig: Es gibt einige gute Online-Kurse und Tutorials, die für alle entweder gratis oder zu geringen Kosten verfügbar sind.

 

5. Woran forschen Sie derzeit? Welche Probleme gibt es hinsichtlich der Entwicklung von NLP? Welche Herausforderungen treffen Sie an? Wo steht die Forschung aktuell und welches Potential erkennen Sie in NLP?

Unser Institut arbeitet generell an Machine Learning- und Deep Learning-Projekten, sehr oft in Zusammenarbeit mit Wirtschafts- und Industriepartnern. Es geht dabei um verschiedene Themen, wie etwa die automatisierte Verarbeitung von Dokumenten, beispielsweise für Buchhaltungssysteme, für Krankenkassen, Steuererklärungen, Verzollungsdokumente etc. In Zusammenarbeit mit SwissGlobal Language Services AG entwickeln wir zudem eine «hauseigene» Transkriptions-Engine, die die Verschriftlichung von Sprachaufzeichnungen (Audio) und Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen unterstützt und es erlaubt, diese mit branchen- und kundenspezifischen oder projektspezifischen Corpora zu optimieren.

 

Ein spezielles Projekt, das wir in Zusammenarbeit mit der ZHAW und der Uni Zürich vorantreiben, ist die Entwicklung eines Speech-to-Text-Systems, das gesprochenes Schweizerdeutsch in hochdeutschen Text übersetzt. Die besondere Schwierigkeit dabei ist die Beschaffung der notwendigen Daten (Audios mit zugehörigen Transkriptionen), weil es im Schweizerdeutschen keine standardisierte Schriftsprache und viele Dialekte gibt.

 

6. Welchen Mehrwert bringt NLP für eine Sprachdienstleisterin wie SwissGlobal? Welchen potenziellen Nutzen und welche Möglichkeiten bringt NLP den Kunden von SwissGlobal in der Zukunft?

Grundsätzlich können dank NLP praktisch jedem Unternehmen, aufwendige und mühsame Routinearbeiten abgenommen und mit hoher Qualität erledigt werden, sei es die Verarbeitung von Dokumenten oder die Auswertung von Sprachaufzeichnungen. Dies ermöglicht kostengünstigere Produkte und Dienstleistungen bei gleicher oder sogar besserer Qualität als in der manuellen Verarbeitung und erhöht die Produktionsgeschwindigkeit.

 

7. Können Sie abschliessend noch etwas zu Innosuisse und dem SwissGlobal-Projekt «Transcription and Translation Supporting Engine» erzählen?

Innosuisse ermöglicht kleineren und mittleren Unternehmen – und insbesondere Start-ups – innovative Entwicklungsprojekte zu realisieren. Der Grundsatz dabei ist, dass das Unternehmen kostenmässig mindestens gleich viel investiert (an Arbeitskraft und/oder Geld) wie Innosuisse, wobei diese die Forschung und Entwicklung des Hochschulpartners finanziert. Beim Projekt «Transcription and Translation Supporting Engine», das das Institut für Data Science der FHNW mit SwissGlobal Language Services AG durchführt, gewährleistet die «hauseigene» Engine den Kunden Datensicherheit und Vertraulichkeit, was bei generellen Sprachdiensten wie Google Translate oder DeepL nicht der Fall ist. Zudem ist die Qualität um ein Vielfaches besser, da die Engine domänenspezifisch trainiert ist.

 

Sind Sie auf den Geschmack gekommen und wollen mehr über die Entwicklung von NLP erfahren? Oder ziehen Sie vielleicht sogar eine Aus- oder Weiterbildung im Bereich NLP in Betracht?

Die FHNW erteilt Ihnen gerne weitere Auskünfte. Die Modulbeschreibung zum Studiengang finden Sie hier.

 

Oder möchten Sie wissen wie Sie Ihre Sprachprojekte dank modernster Sprachtechnologien optimieren können? Dann kontaktieren Sie unser SwissGlobal Team für ein unverbindliches Beratungsgespräch.