Seite 4: Fazit

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Herausforderungen des Natural Language Processing

Eine der größten Herausforderungen des NLP ist nach wie vor, die Zusammenhänge innerhalb eines Texts korrekt zu erfassen. Der folgende Text verdeutlicht das:

"Der Weißburgunder von Peter Mustermann stammt aus der 2015er-Lese des 1967 gegründeten Weinguts Mustermann & Co., das von Petra Musterfrau 2014 zum besten Weißburgunder-Anbaugebiet gekürt wurde."

Die Software zur Textextraktion (Text Mining) muss erkennen, worauf sich die einzelnen Jahresangaben beziehen und welche Person sich hinter den jeweiligen Namen verbergen. Ist 2015 das Jahr der Lese oder das Jahr der Gründung? Baut Peter Mustermann oder Petra Musterfrau den Wein an? Für den menschlichen Leser ergeben sich die Zusammenhänge direkt beim Lesen. Die Software muss die syntaktischen Regeln dagegen erst erlernen sowie korrekt anwenden und auf andere Texte übertragen können.

Zusätzlich bleibt die Skalierbarkeit eine Herausforderung. Denn je genauer und zugleich komplexer die Modelle werden, desto mehr Daten sind für das Training des Softwaresystems zu verarbeiten.

Für beide Herausforderungen werden in Projekten wie dem vom BMBF geförderten Linked Enterprise Data Services (LEDS) aktuell Software entwickelt.

Die Zukunft des Web

In Zukunft werden semantische Techniken wie das Natural Language Processing verstärkt die individuelle Suche und – im E-Commerce – Kaufberatung ermöglichen. Der Onlinekauf wird zur individualisierten Reise mit Geschichte und Mehrwert. Insbesondere Deep Learning als Strang des maschinellen Lernens beziehungsweise der künstlichen Intelligenz ermöglicht eine effiziente Entwicklung von Dienstleistungen und Angeboten in diese Richtung.

Dabei wird es nicht nur um die reine Datenextraktion auf Seiten der Onlineshop-Betreiber gehen, sondern auch um die Ansprache auf Seiten der Kunden. Bereits heute sind die Themen "Digital Assistant" beziehungsweise Chatbot in aller Munde, die eine automatische Empfehlung und Kommunikation mit einen virtuellen Assistenten in Echtzeit ermöglichen. Diese wiederum lesen die für sie relevanten Informationen aus vertrauenswürdigen Seiten des Internets aus. Es macht daher für Onlineshop-Betreiber durchaus Sinn, ihre eigenen Seiten mit Mehrwertinhalten anzureichern, um selbst als Quellen für diese Assistenten zu fungieren – und um Kunden direkt auf der Seite ein besseres Kauferlebnis zu ermöglichen.

Martin Voigt
ist CEO des Semantic Technology Provider Ontos und Leiter der Arbeitsgruppe "Datenextraktion" im vom BMBF geförderten Wachstumskern-Projekt Linked Enterprise Data Services. (ane)