Natural Language Processing (NLP)
Hast du dich schon einmal gefragt, wie Chatbots es schaffen, unsere Sprache zu verstehen und mit uns zu kommunizieren? Dahinter steckt Natural Language Processing. Wie das funktioniert, zeigen wir dir hier und im Video !
Inhaltsübersicht
Was ist Natural Language Processing?
Natural Language Processing, kurz NLP, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht Computern, gesprochene und geschriebene Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen.
NLP ist dadurch eine Art Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine, die uns die Möglichkeit gibt, mit Computern zu interagieren. Das machen wir sogar mittlerweile täglich: Wenn wir unser Smartphone nach dem Wetter fragen oder ChatGPT bitten eine Zusammenfassung zu erstellen — überall steckt NLP dahinter.
Durch Natural Language Processing können Maschinen den Inhalt und Kontext von Sprache erkennen. Es übersetzt unsere komplexe Sprache in eine für Computer verständliche Form und wandelt die Computerantworten wieder in eine für uns Menschen verständliche Sprache um.
Wie funktioniert Natural Language Processing?
Damit Computer die komplexe Struktur unserer Sprache analysieren können, durchläuft NLP 7 Schritte:
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Spracherkennung: Diese Aufgabe wird oft auch als Speech-to-Text bezeichnet und besteht darin, gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dabei muss das System gesprochene Wörter trotz verschiedener Akzente, Sprechgeschwindigkeiten und Betonungen präzise erkennen und in Textform übertragen. Wenn die Eingabe schon in Textform vorliegt, wird dieser Schritt übersprungen.
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Tokenisierung: Hier unterteilt NLP den Text zuerst in einzelne Sätze und anschließend in Wörter. Falls Satz- und Leerzeichen zwischen einzelnen Wörtern verwendet werden, ist das relativ einfach.
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Standardisierung: Anschließend standardisiert die Maschine den Text indem alle Zeichen in Kleinbuchstaben umgewandelt werden. Das ist beispielsweise in der Kundenfeedback-Analyse wichtig: Wenn Nutzer ihre Feedbacks unterschiedlich formatieren, etwa mit „Gut“ oder „gut“, könnte ein unstandardisiertes System diese Bewertungen unterschiedlich behandeln.
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Stopwort-Analyse: Bei diesem Schritt entfernt NLP sogenannte Stopwörter aus dem Text. Stopwörter sind häufig vorkommende Wörter wie „der“, „und“, „in“, „auf“, die wenig bis keine Bedeutung für die Analyse des Textinhalts haben. Sie werden vorübergehend entfernt, um den Fokus auf wichtigere Wörter zu legen und die Effizienz der Analyse zu verbessern. Zum Beispiel wird der Satz „Die Katze schläft auf dem Sofa.“ zu: „Katze schläft Sofa“.
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Lemmatisierung: Das ist eine Technik im NLP, bei der ein Wort auf seine Grundform, das sogenannte Lemma, zurückgeführt wird. Zum Beispiel werden die Wörter „geht“, „ging“ und „gegangen“ alle auf das Lemma „gehen“ zurückgeführt. Das macht es Maschinen leichter, die Bedeutung und Struktur eines Textes zu analysieren, da verschiedene Formen eines Wortes vereinheitlicht werden.
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Part-of-Speech-Tagging: Bei diesem Prozess ordnet der Computer den einzelnen Wörtern Wortarten
zu, wie zum Beispiel Nomen. Verb oder Adjektiv.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Um die Wortarten zu bestimmen, nutzen Computer zwei Arten von maschinellem Lernen: überwachtes und unüberwachtes Lernen.
Beim überwachten Lernen lernt der Computer anhand von Beispielen, die Wortarten zu bestimmen. Zum Beispiel bekommt er einen Satz wie „Der Hund läuft schnell“ bei dem „Hund“ als Nomen, „läuft“ als Verb und „schnell“ als Adverb markiert sind. Anhand dieser markierten Sätze erkennt der Computer Muster und kann diese auf neue Texte anwenden.
Beim unüberwachten Lernen bekommt der Computer Texte ohne solche Markierungen. Er findet selbstständig Muster und erstellt eigene Kategorien für Wortarten.
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Parsing: Im letzten Schritt geht es darum, die Beziehungen zwischen den Wörtern und Satzteilen zu verstehen. Dieser Vorgang heißt Parsing und spielt eine entscheidende Rolle, um die Syntax und Bedeutung der Sprache zu entschlüsseln. Es werden zwei zentrale Methoden eingesetzt: Constituency Parsing und Dependency Parsing.
- Beim Constituency Parsing wird ein Satz in hierarchische Strukturen zerlegt — ähnlich wie ein Baumdiagramm, das Haupt- und Nebensätze sowie Wortgruppen wie Subjekte und Prädikate zeigt. Der Beispielsatz „Der Hund läuft schnell“ wird aufgeteilt in die Nominalphrase „Der Hund“ und die Verbphrase „läuft schnell“. Innerhalb dieser Phrasen gibt es wiederum einzelne Wörter als Bestandteile.
- Dependency Parsing geht einen Schritt weiter, indem es die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen den Wörtern eines Satzes analysiert. Statt nur die Satzstruktur zu betrachten, legt es den Fokus darauf, wie Wörter miteinander verbunden sind und welche grammatikalischen Funktionen sie erfüllen. Beispielsweise zeigt Dependency Parsing, dass das Subjekt „Hund“ von dem Verb „läuft“ abhängt, während „schnell“ das Verb näher beschreibt.
%dreiklang, vllt fällt die ja noch etwas 4. ein
%fragt man sich hier am Anfang evtl ob das jetzt schon die ZF ist oder nicht? vllt sollten wirs kurz einordnen. Bevor wir zu den einzelnen Kapitel kommen… oder wir ziehen den Absatz mit der Grundlage hoch und formulieren es leicht um
%fragt man sich hier am Anfang evtl ob das jetzt schon die ZF ist oder nicht? vllt sollten wirs kurz einordnen. Bevor wir zu den einzelnen Kapitel kommen… oder wir ziehen den Absatz mit der Grundlage hoch und formulieren es leicht um![Diese Ereignisse bilden die Grundlage für den Roman „Die Welle``. In 17 Kapiteln wird erzählt, wie ein ähnliches Experiment an einer Schule beginnt und Schritt für Schritt außer Kontrolle gerät. Der Roman „Die Welle`` basiert auf einer wahren Begebenheit. Im Jahr 1967 führte der Geschichtslehrer Ron Jones an einer High School in Palo Alto, Kalifornien, ein soziales Experiment durch, das er „The Third Wave`` nannte. Mit diesem Projekt wollte er seinen Schülern zeigen, wie die Entstehung des Nationalsozialismus möglich war und warum so viele Menschen einem autoritären System folgten. Zu Beginn nahmen nur etwa 90 Schüler aus Jones Geschichtsklassen an dem Experiment teil. Innerhalb weniger Tage wuchs die Bewegung jedoch auf rund 200 Schüler an. Es entstanden feste Regeln, ein Gemeinschaftsgefühl und klare Strukturen. Wie im Roman musste Ron Jones das Experiment nach kurzer Zeit abbrechen und seine Schüler eindringlich vor der Manipulation durch solche Bewegungen warnen. Im Folgenden findest du die Zusammenfassung jedes Kapitels einzeln. Wichtig: Der Roman hat im Original keine Kapitelüberschriften. Damit du die Handlung besser nachvollziehen kannst, haben wir die Kapitel mit eigenen Überschriften versehen. ChatGPT: Hier ist eine leicht umformulierte und klar eingeordnete Version, die direkt zu Beginn deutlich macht, dass noch nicht die eigentliche Zusammenfassung, sondern erst der Hintergrund folgt: H2: Die Welle - Zusammenfassung nach Kapiteln Bevor wir zur eigentlichen Zusammenfassung der einzelnen Kapitel kommen, ist es wichtig, kurz die Grundlage des Romans einzuordnen. Der Roman „Die Welle`` basiert auf einer wahren Begebenheit. Im Jahr 1967 führte der Geschichtslehrer Ron Jones an einer High School in Palo Alto, Kalifornien, ein soziales Experiment durch, das er „The Third Wave`` nannte. Mit diesem Projekt wollte er seinen Schülern zeigen, wie die Entstehung des Nationalsozialismus möglich war und warum so viele Menschen einem autoritären System folgten. Zu Beginn nahmen etwa 90 Schüler aus Jones' Geschichtsklassen an dem Experiment teil. Innerhalb weniger Tage wuchs die Bewegung jedoch auf rund 200 Schüler an. Es entstanden feste Regeln, ein starkes Gemeinschaftsgefühl und klare Strukturen. Wie später auch im Roman geriet das Experiment außer Kontrolle, sodass Ron Jones es abbrechen musste und seine Schüler eindringlich vor der Manipulation durch solche Bewegungen warnte. Diese Ereignisse bilden die Grundlage für den Roman „Die Welle``. In 17 Kapiteln wird geschildert, wie ein ähnliches Experiment an einer Schule beginnt und Schritt für Schritt eskaliert. Im Folgenden findest du die Zusammenfassung jedes Kapitels einzeln. Wichtig: Der Roman hat im Original keine Kapitelüberschriften. Um die Handlung übersichtlicher darzustellen, wurden die Kapitel hier mit eigenen Überschriften versehen. Wenn du möchtest, kann ich den Einstieg auch noch knapper oder schulbuchnäher formulieren. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Alt-Text: Die Tabelle gibt einen Überblick über die Konjugation des lateinischen Passivs im Präsens und zeigt die Endungen für alle Personen im Singular und Plural. Anhand der Verben laudare, monere, audire, regere und capere wird dargestellt, wie die jeweiligen Passivformen gebildet und ins Deutsche übersetzt werden. Begründung: Mehrere Sätze sind notwendig, da das Bild eine erklärende Übersicht mit systematischem Vergleich mehrerer Verbklassen und Personen vermittelt. Du: Hochgeladenes Bild bitte den alttext ChatGPT: Das Schaubild erklärt übersichtlich die Bildung des lateinischen Passivs in verschiedenen Zeitformen und zeigt, welche Stammformen und Endungen dafür verwendet werden. Es unterscheidet zwischen Passivformen mit dem Präsensstamm für Präsens, Imperfekt und Futur sowie Passivformen mit dem Partizip Perfekt Passiv für Perfekt und Plusquamperfekt. Anhand konkreter Verbbeispiele wird gezeigt, wie sich die Formen je nach Konjugation und Zeit systematisch zusammensetzen. Ich habe mehr als zwei Sätze verwendet, weil das Bild mehrere Zeitformen und Bildungsprinzipien gegenüberstellt und die zentrale Lernaussage sonst nicht vollständig verständlich wäre. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Die Grafik zeigt die wichtigsten Aufgaben einer Prozesstechnikerin oder eines Prozesstechnikers und verdeutlicht, dass dieser Beruf Maschinen steuert, Produktionsprozesse optimiert und die Qualität von Produkten überprüft. Damit wird zusammengefasst, welche zentralen Tätigkeiten den Arbeitsalltag in der Prozesstechnik bestimmen. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Das Diagramm zeigt die Entwicklung des Ausbildungs- und Einstiegsgehalts für Prozesstechnikerinnen und Prozesstechniker und verdeutlicht, dass das Gehalt von etwa 900 Euro im ersten Ausbildungsjahr schrittweise bis auf rund 2.250 Euro zum Berufseinstieg ansteigt. Dadurch wird klar, wie sich das Einkommen während der Ausbildung erhöht und wie hoch das Gehalt direkt nach dem Abschluss ist. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Die Grafik zeigt die Karrierechancen für Prozesstechnikerinnen und Prozesstechniker und macht deutlich, dass Weiterentwicklungen zum Industriemeister, eine Spezialisierung im Bereich Robotik oder ein Studium im Ingenieurwesen möglich sind. Sie vermittelt, welche beruflichen Wege sich nach der Ausbildung eröffnen. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Die Grafik erklärt den dreistufigen Prozess des Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback und zeigt, wie ein KI-Modell durch Supervised Fine-Tuning, ein Belohnungsmodell und anschließende Policy-Optimierung schrittweise verbessert wird. Sie macht deutlich, wie menschliche Bewertungen genutzt werden, um bessere Antworten zu erzeugen und die Modellentscheidungen gezielt zu steuern. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Das Bild veranschaulicht das Prinzip von Lernen durch Belohnung und Bestrafung anhand des Fahrradfahrens. Es zeigt, dass ein Sturz als negative Rückmeldung wirkt, während das Halten des Gleichgewichts belohnt wird und so schrittweise zum erfolgreichen Fahrradfahren führt. Ich habe zwei Sätze verwendet, weil das Bild einen erklärenden Lernprozess darstellt, der ohne kurze inhaltliche Einordnung nicht vollständig verständlich wäre. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Das Bild zeigt den grundlegenden Kreislauf des Reinforcement Learning, bei dem ein Agent mit einer Umgebung interagiert, Aktionen ausführt und dafür Belohnungen erhält. Es verdeutlicht, dass der Agent seinen Zustand anhand der Rückmeldungen der Umgebung anpasst, um sein Verhalten schrittweise zu verbessern. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Das Bild gibt einen Überblick über maschinelles Lernen und unterscheidet zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernverfahren. Es zeigt, dass sich diese Ansätze darin unterscheiden, ob mit gelabelten Daten, ohne vorgegebene Zielwerte oder durch Lernen aus Belohnung und Rückmeldung gearbeitet wird. Du: Hochgeladenes Bild Du: . ChatGPT: Die Grafik zeigt die sieben grundlegenden Verarbeitungsschritte der natürlichen Sprachverarbeitung von der Spracherkennung über Tokenisierung, Standardisierung und Stopwort-Analyse bis hin zu Lemmatisierung, Part-of-Speech-Tagging und Parsing. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Der Alt-Text: Die Grafik zeigt anhand des Beispielsatzes „Der Hund läuft schnell``, wie ein Satz beim Constituency Parsing in Nominalphrase und Verbphrase zerlegt wird und diese weiter in ihre grammatischen Bestandteile gegliedert sind. Begründung: Es werden zwei Sätze verwendet, weil das Bild einen didaktischen Aufbauprozess erklärt, der ohne kurze Erläuterung der Zerlegung nicht vollständig verständlich wäre. Du: Hochgeladenes Bild ChatGPT: Die Grafik zeigt am Beispielsatz „Der Hund läuft schnell``, wie beim Dependency Parsing die grammatischen Abhängigkeiten zwischen Artikel, Nomen, Verb und Adverb direkt dargestellt werden, wobei das Verb als zentrales Element fungiert." width="525" height="295" /> Dependency Parsing[/caption] <span style="color: #ff6600;"><strong>Übrigens:</strong></span> NLP lässt sich in die zwei Bereiche <strong>Natural Language Understanding (NLU)</strong> und <strong>Natural Language Generation (NLG)</strong> unterteilen. <strong>NLU</strong> ist dafür verantwortlich, dass Maschinen die Bedeutung von Sprache verstehen, indem sie Texte analysieren und interpretieren. <strong>NLG</strong> hingegen erzeugt aus Daten verständliche Sprache oder Texte, die von Menschen genutzt werden können. <h2>Aufgaben von NLP [[ jump_to_video 02:43 ]]</h2> Neben den bereits genannten Schritten muss NLP viele<strong> weitere Aufgaben</strong> bewältigen, um die komplexe Struktur von Sprache vollständig zu verstehen. <ul> <li><strong>Referenzauflösung</strong>: Diese Aufgabe besteht darin, Bezüge innerhalb eines Textes zu erkennen. Zum Beispiel bei dem Satz „<em>Peter kaufte ein Buch. Er las es am selben Abend.</em>`` muss das System verstehen, dass sich "<em>Er</em>`` auf Peter und "<em>es</em>`` auf das Buch bezieht. </li> <li><strong>Named Entity Recognition (NER)</strong>: Hierbei geht es darum, wichtige Entitäten wie Namen von Personen, Orten oder Organisationen in einem Text zu erkennen. Zum Beispiel in einem Satz wie "<em>Angela Merkel besuchte Berlin.</em>`` erkennt das System "<em>Angela Merkel</em>`` als Person und "<em>Berlin</em>`` als Ort. </li> <li><strong>Wortbedeutungsklärung</strong>: Hier versucht NLP, bei mehrdeutigen Wörtern die passende Bedeutung aus dem Kontext zu ermitteln. So kann das System unterscheiden, ob „Bank`` sich auf ein Finanzinstitut oder eine Sitzgelegenheit bezieht. </li> <li><strong>Stimmungsanalyse</strong>: Bei dieser Aufgabe analysiert NLP die emotionale Ausrichtung eines Textes. Zum Beispiel wird in Kundenbewertungen analysiert, ob die Meinung positiv, neutral oder negativ ist. </li> </ul> <h2>Methoden von NLP</h2> <span style="color: #333333;">Um die verschiedenen Aufgaben zu erfüllen und die erforderlichen Schritte umzusetzen, verwendet NLP <strong>drei verschiedene Ansätze</strong>. Jede der drei Methoden bietet unterschiedliche Herangehensweisen um NLP-Aufgaben zu bewältigen: </span> <ul> <li> <strong>Regelbasiertes NLP</strong>: Dieser Ansatz beruht auf festgelegten grammatikalischen und sprachlichen Regeln, die von Experten erstellt werden. Ein Beispiel wäre die Verwendung von Regeln, um Satzstrukturen wie Subjekt-Prädikat-Objekt zu identifizieren. Ein regelbasiertes System kann z. B. in "<em>Der Hund bellt.</em>`` erkennen, dass "<em>Hund</em>`` das Subjekt und "<em>bellt</em>`` das Prädikat ist. </li> <li> <strong>Statistisches NLP</strong>: Hierbei werden statistische Modelle verwendet, um Vorhersagen über Sprache zu treffen. Diese Modelle basieren auf Wahrscheinlichkeiten, die aus großen Textmengen gelernt werden. Ein Beispiel ist die automatische Vorhersage des nächsten Wortes in einer Nachrichteneingabe, basierend auf vorherigen Wörtern -- wie es bei Handys häufig der Fall ist. </li> <li> <strong>Deep Learning NLP</strong>: Dieser moderne Ansatz verwendet <a href="https://studyflix.de/informatik/neuronale-netze-4297">neuronale Netze,</a> um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu lernen. Deep-Learning-Modelle wie GPT oder BERT werden mit sehr vielen Texten trainiert, um den Kontext und die Bedeutung von Wörtern in verschiedenen Zusammenhängen zu verstehen. Beispiele dafür sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die auf Basis von <a href="https://studyflix.de/informatik/deep-learning-8458">Deep-Learning-Algorithmen</a> arbeiten, um komplexe Anfragen zu beantworten. </li> </ul> <h2>Anwendungen von Natural Language Processing [[ jump_to_video 03:40 ]]</h2> Für NLP gibt es abseits von Sprachassistenten und Chatbots noch viele weitere Anwendungsbereiche. Hier sind einige <strong>Beispiele</strong>: <ul> <li><strong>Automatische Übersetzung </strong>NLP spielt auch eine wichtige Rolle bei der <strong>maschinellen Übersetzung</strong>, wie sie in Diensten wie <strong>Google Translate</strong> verwendet wird. Hier analysiert das System den Ausgangstext, um die richtige Übersetzung basierend auf Syntax, Semantik und Kontext zu liefern. Moderne Übersetzungstools werden immer präziser, da sie durch maschinelles Lernen große Datenmengen verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. <strong> </strong></li> <li><strong>Textklassifizierung</strong> Ein weiterer wichtiger Bereich ist die <strong>Kategorisierung von Texten</strong>. Dabei geht es darum, Texte automatisch in verschiedene Kategorien einzuordnen. Ein bekanntes Beispiel sind <strong>Spamfilter</strong>, die anhand bestimmter Muster und Schlüsselwörter erkennen, ob eine E-Mail in den Spam-Ordner verschoben werden sollte. </li> <li><strong>Textzusammenfassung </strong>Mit NLP lassen sich große Mengen an Text analysieren, um gezielt wichtige Informationen <strong>herauszufiltern</strong>. Diese Technik wird in Nachrichtendiensten verwendet, die lange Texte automatisch zusammenfassen, oder in Programmen, die gezielt relevante Daten aus einem Text extrahieren. </li> <li><strong>Grammatik- und Rechtschreibprüfung</strong> NLP wird auch in Programmen eingesetzt, die <strong>Grammatik- und Rechtschreibfehler</strong> erkennen und korrigieren. Bekannte Tools wie <strong>Grammarly</strong> oder die in <strong>Word</strong> integrierte Rechtschreibprüfung nutzen NLP-Algorithmen, um Texte zu analysieren und Vorschläge für Verbesserungen zu machen.</li> </ul> <h2>Herausforderungen von NLP</h2> NLP-Systeme stehen vor der schwierigen Aufgabe, die <strong>Komplexität</strong> der menschlichen Sprache zu erfassen. Von grammatischen Regeln bis hin zu regionalen Unterschieden gibt es viele Hindernisse, die überwunden werden müssen. <ul> <li><strong>Sprachliche Varianz</strong> Eine der größten Schwierigkeiten für NLP-Systeme ist die <strong>Vielfalt der Sprache</strong>. Menschen verwenden Dialekte, Akzente, Slang und regionale Ausdrücke, die von den Standardformen einer Sprache abweichen. Hinzu kommt, dass ständig <strong>neue Wörter</strong> erfunden oder aus anderen Sprachen übernommen werden, was die Sprachverarbeitung weiter erschwert. Auch grammatikalische Regeln können sich mit der Zeit verändern oder bewusst missachtet werden, was zu Unsicherheiten bei der Interpretation führen kann. </li> <li><strong>Emotion und Betonung </strong>Eine weitere Hürde für NLP-Systeme ist das Erkennen von <strong>Emotionen</strong>, <strong>Ironie</strong> oder <strong>Sarkasmus</strong> in Texten oder gesprochener Sprache. Diese subtilen Aspekte der Kommunikation erfordern ein tiefes Verständnis des Kontextes und der Intention des Sprechers, was für Maschinen schwierig zu erreichen ist. Emotionale Nuancen, die Menschen intuitiv erfassen, können von NLP-Modellen leicht übersehen oder falsch interpretiert werden. </li> <li><strong>Rechenaufwand und Energieverbrauch </strong>Das Trainieren und Anwenden großer NLP-Modelle erfordert erhebliche <strong>Rechenressourcen</strong> und<strong> Energie</strong>. Dies stellt sowohl eine technische Herausforderung als auch eine umweltbezogene Problematik dar, da der Energieverbrauch dieser Systeme mit der wachsenden Nachfrage nach KI-Anwendungen steigt. </li> <li><strong>Bewertung der Ergebnisse </strong>Eine Herausforderung in NLP-Projekten besteht darin, die <strong>Qualität</strong> der Ergebnisse zuverlässig <strong>zu bewerten</strong>. Während einfache Aufgaben wie die Klassifikation von Texten leicht überprüfbar sind, ist es bei komplexeren Aufgaben wie der Textzusammenfassung schwieriger. Das liegt daran, dass es nicht immer eine eindeutige "richtige`` Antwort gibt.</li> </ul> [[faq]] Natural Language Processing -- häufigste Fragen <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; height: 263px;"> <tbody> <tr style="height: 26px;"> <td style="width: 50%; height: 26px;">Frage</td> <td style="width: 50%; height: 26px;">Antwort</td> </tr> <tr style="height: 26px;"> <td style="width: 50%; height: 26px;"><strong>Was ist NLP? </strong><span style="color: #ff00ff;">](https://blog.assets.studyflix.de/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-b9d85dbaff335c5d69466f4c266d2d57_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
%FS Main KW & Google Frage
%FS Main KW bzw Google Frage
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Ja, ChatGPT ist ein NLP-Modell. Es verwendet Natural Language Processing, um menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu antworten. Dabei nutzt es Deep Learning, um natürliche und sinnvolle Antworten zu erzeugen.
Reinforcement Learning
Eine wichtige Methode des maschinellen Lernens, die auch im Bereich NLP genutzt wird ist Reinforcement Learning. Wie dieser Ansatz funktioniert, erfährst du in unserem Video dazu!
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