NLP vs. NLU vs. NLG: Unterschiede, Funktionen und Beispiele

Obwohl die Themengebiete Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) miteinander verwandt sind, haben sie jedoch unterschiedliche Funktionen. Im folgenden Beitrag werden Ihnen die Bedeutung, Unterschiede sowie die Funktionen der drei Konzepte näher erläutert. 

1. Was ist die Bedeutung von NLP, NLU und NLG? 
2. Wie unterscheiden sich NLU und NLG? 
3. Was sind Anwendungsgebiete für NLP, NLU und NLG? 
4. Wie funktioniert Natural Language Understanding? 
5. Wie funktioniert Natural Language Generation? 
6. Was sind die Unterschiede zwischen NLP, NLU und NLG? 

Das Wichtigste auf einen Blick: 

• Natural Language Processing setzt sich aus den beiden Unterkategorien Natural Language Understanding und Natural Language Generation zusammen 
• Der Bereich Natural Language Understanding befasst sich dem Verständnis natürlicher Sprache 
• Natural Language Generation befasst sich mit der Erzeugung natürlicher Sprache 
• NLG bietet in der Praxis unzählige Vorteile wie beispielsweise: schriftliche Analyse von BI-Dashboards, automatisierte Erstellung von Berichten, Datenanalyse und personalisierte Kundenkommunikation. 
• NLU wird in der Praxis eingesetzt, um den Sinn sowie die Bedeutung eines Satzes abzuleiten. Zusätzlich werden Semantik, Syntax, Absicht sowie Stimmung eines Textes analysiert. 
• Zudem lässt sich NLU zur Sammlung von Nachrichten, der Kategorisierung und Archivierung von Texten sowie zur Analyse von Texten einsetzen 
• NLP, NLU und NLG lassen sich in unterschiedlichen Bereichen wie Vertrieb, Marketing, Finanzwesen oder dem operativen Geschäft einsetzen und bietet zahlreiche Vorteile 

Was ist die Bedeutung von NLP, NLU und NLG? 

Innerhalb der Praxis werden die Begriffe Natural Language Processing, Natural Language Understanding und Natural Language Generation oftmals verwechselt oder synonym verwendet. Dennoch ist bei den Begriffen auf folgende Unterschiede zu achten: 

Natural Language Processing (NLP) = Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing stammt aus dem Bereich der Computerlinguistik und verwendet Methoden aus unterschiedlichen Disziplinen wie der Informatik, künstlichen Intelligenz, Linguistik und Datenwissenschaft, um Computer zu befähigen, menschliche Sprache sowohl in schriftlicher als auch gesprochener Sprache zu identifizieren und verstehen. 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert dadurch, dass unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Datenformat transformiert werden. Dies gelingt vor allem dadurch, dass eine Identifizierung von Wortmustern mittels Methoden wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung geschieht. 

Die durch Natural Language Processing entstandenen Technologien wie Chatbots oder Spracherkennungsprodukte (Alexa – Amazon, Siri – Apple) arbeiten auf Grundlage von Natural Language Processing. Dennoch findet NLP in vielen weiteren Bereichen Anwendung und wird vor allem im Bildungswesen sowie Gesundheitswesen mit Erfolg eingesetzt.  

Einen ausführlichen Beitrag zu den Funktionen und Anwendungsbereichen von Natural Language Processing finden Sie hier.

Natural Language Understanding (NLU) = Verstehen natürlicher Sprache

Der Bereich des Natural Language Understanding befasst sich mit dem Verständnis von natürlicher Sprache. Dazu werden vorwiegend Verfahren des maschinellen Leseverständnis genutzt. Konkret werden dabei Grammatik sowie Kontext einer Aussage analysiert, um den Sinn sowie die Bedeutung eines Satzes abzuleiten. Zusätzlich werden Semantik, Syntax, Absicht sowie Stimmung eines Textes untersucht. Konkret lassen sich mittels NLU folgende Probleme lösen: 

• Unterscheidung von Wortarten (Adjektiv, Verb) 
• Erkennung von Plural, Singular sowie grammatikalischen Geschlechtern 
• Identifizierung von grammatikalischen Fällen 
• Unterscheidung von Marken, Namen, Orten (Was ist der Kontext eines Textes?) 
• Erkennung von Schlüsselwörtern in einem Text 
• Klassifizierung von Texten nach Inhalt 

Systeme, welche diese Probleme und Aufgaben bewältigen, können zur Automatisierung von einfachen Büroaufgaben genutzt werden. Beispielsweise lassen sich Dokumente und E-Mails automatisch identifizieren, sodass diese an den richtigen Empfänger versendet werden können.

Natural Language Generation (NLG) = Erzeugung natürlicher Sprache

Das Gegenstück von Natural Language Understanding, also dem Verständnis natürlicher Sprache, stellt Natural Language Generation dar. Die Erzeugung natürlicher Sprache ist eine weitere wichtige Teildisziplin von Natural Language Processing.  

Während es sich bei Natural Language Understanding um das reine Leseverständnis von Computern handelt, handelt es sich Natural Language Generation um die Erzeugung natürlicher Sprache. Dabei beschreibt NLG den Prozess, bei dem die Erzeugung einer Textantwort in menschlicher Sprache auf Grundlage einer Dateneingabe erfolgt. Zudem kann die Erzeugung des Textes ebenfalls durch Text-to-Speech-Dienste in ein Sprachformat umgewandelt werden. 

Klassische NLG-Anwendungen sind wie folgt: 

• Texterzeugung (Wetterberichte, Sportberichte, Finanztexte etc.) auf Basis von maschinell erstellten Datensätzen 
• Textzusammenfassung 
• Übersetzung von Texten 

Systeme auf Basis von NLG haben den großen Vorteil, neue Geschäftsbereiche zu kreieren. Dies liegt primär daran, dass dank NLG die Erstellung von Texten automatisch erfolgt. Innerhalb der Vergangenheit galt die manuelle Texterstellung als nicht rentabel, sodass sämtliche Potentiale nicht ausgeschöpft wurden.  

Wie unterscheiden sich NLU und NLG? 

Beide Ansätze sind in der Lage natürliche Sprache automatisiert auf Grundlage von künstlicher Intelligenz und Machine Learning zu verarbeiten.  

Natural Language Understanding befasst sich mit der Funktion, maschinelle Texte erfolgreich zu erfassen und verstehen. Beispielsweise würde NLU dort Anwendung finden, wo es darum geht, E-Mails nach Relevanz zu filtern. Sogenannte Spam-Filter arbeiten daher auf Grundlage von NLU und dienen der Sortierung von E-Mails nach Relevanz.  

Zudem wird Natural Language Processing im Büro eingesetzt, um Akten sowie Dokumente sinnvoll zu klassifizieren und abzuspeichern. Doch auch im Bereich von Kundenanfragen, kann NLU helfen, Rezensionen sinnvoll nach Stimmung und Bedarf zu filtern, sodass sich der Kunden-Support beispielsweise auf unzufriedene Kunden und deren Anliegen konzentrieren kann. 

Natural Language Generation hingegen beschreibt die automatisierte Generierung von Texten. Damit NLG effizient arbeiten kann, ist eine korrekte Eingabe von maschinenlesbaren Datensätzen sowie eine ausreichende Trainingsphase notwendig.  

Ist dies erfolgt, kann NLG in vielen Bereichen, wie beispielsweise der Generierung von Texten zu Wetterberichten oder Sportnachrichten eingesetzt werden.  

Was sind Anwendungsgebiete für NLP, NLU und NLG? 

NLU und NLG agieren in der Praxis aufgrund der verschiedenen Fähigkeiten völlig unterschiedlich. Demnach ergeben sich verschiedene Anwendungsbereiche für NLU und NLG. Im Folgenden lesen Sie, für welche Anwendungen man NLU sowie NLG nutzt.  

Anwendungen für Natural Language Processing 

• Kundenbeziehungsmanagement: Vor allem in Bereichen, in denen es um die Verbesserung der Kundenbeziehung geht, können Virtuelle Assistenten Marketing und Vertrieb unterstützen. 

• Gesundheitswesen: Zudem wird Natural Language Processing im Gesundheitswesen eingesetzt. Bei der Identifikation von Krankheiten hilft Natural Language Processing dabei, auf Grundlage von elektronischen Gesundheitsdaten und der Identifizierung gesprochener Sprache, das Wohlbefinden eines Patienten zu analysieren und Mängel hinsichtlich Krankheiten zu identifizieren. 
   
• Speech-to-Text-Konvertierung: Diese Funktion kann im Alltag dazu dienen, Mailbox-Aufzeichnungen durch verpasste Telefonanrufe so zu konvertieren, dass diese als Textnachricht im Nachhinein angerufen werden können. Zudem hilft diese Anwendung, den Kundenservice drastisch zu verbessern. Ein System erkennt, welches Anliegen ein Kunde hat, und kann individuell je nach Standardanfrage oder komplexer Fragestellung, einen jeweiligen Mitarbeiter zur Verfügung stellen. 

Weitere Anwendungsgebiete, sowie Funktionen von Natural Language Understanding finden Sie in unserem ausführlichen Beitrag zu Natural Language Processing.

Eine weitere Abgrenzung dieser Modelle ist das Large Language Model.

Anwendungen von Natural Language Understanding 

• Leseverständnis: Die Hauptanwendung von Natural Language Understanding ist das Lesen sowie Verstehen von natürlicher Sprache. Dadurch ergeben sich in der Praxis nutzbringende Funktionen wie Chatbots, mit dem Nutzer bzw. Kunden wie mit einem echten Menschen interagieren können.  
   
• Aufbereitung von Texten: Zudem kann NLU zur Sammlung von Nachrichten, der Kategorisierung und Archivierung von Texten sowie zur Analyse von Texten eingesetzt werden. Im Rahmen von NLU werden riesige unstrukturierte Sprachinformationen durchforstet. Anschließend erfolgt die Erstellung strukturierter Datensätze. Diese lassen sich im Anschluss für die gewünschten Ergebnisse verarbeiten sowie analysieren. 
   
• Virtuelle Sprachassistenten: In jeglichen Bereichen, in denen es um das Verständnis von gesprochener Sprache geht, kann NLU Anwendung finden. Demnach bieten Virtuelle Sprachassistenten die Möglichkeit, gesprochene Eingaben zu verstehen und dem Nutzer eine hilfreiche Antwort gewährleisten zu können. 
   
• Klassifikation von E-Mails: Vor allem in Unternehmensbereichen, in denen tagtäglich eine Vielzahl von E-Mails abgerufen wird, stellt die automatisierte Klassifikation sowie Filterung von relevanten E-Mails ein wichtiges Aufgabengebiet dar. 

Anwendungen von Natural Language Generation

Natural Language Generation hat die Hauptaufgabe, Texte zu erstellen. Dazu werden im Rahmen von NLG riesige Datenmengen in Form von Text analysiert, sodass beispielsweise die Erstellung von Zusammenfassungen möglich ist.  

• Datenanalyse: Daher kann NLG in verschiedenen Bereichen wie Vertrieb, Finanzwesen, Marketing oder dem operativen Geschäft eingesetzt werden, um zur Entscheidungsfindung beizutragen. Zu den häufigsten Anwendungen von NLG gehören schriftliche Analysen von BI-Dashboards, die automatisierte Erstellung von Berichten sowie Inhalten, Datenanalyse und personalisierte Kundenkommunikation. 
   
• Strukturierung großer Datenmengen: Natural Language Generation kann weiterhin überall dort eingesetzt werden, wenn es um die Strukturierung großer Datenmengen geht. Vor allem in den Bereichen E-Commerce, Börse, Berichterstattung wird die automatische Textgenerierung genutzt, um personalisierte Texte bzw. Inhalte zu erstellen.  
   
• Erstellung von Angeboten: Zusätzlich sind derzeit schon Technologien im Einsatz, die es ermöglichen, innerhalb von Immobilienportalen sowie Online-Händler-Portalen Angebote und Produktbeschreibungen automatisch zu erstellen.  
   
• Marketing: Zudem wird Natural Language Generation immer beliebter bei Marketingmanagern. Auf Basis von NLG-Software lassen sich SEO-relevante Inhalte erstellen.  

Wie funktioniert Natural Language Understanding? 

Die meisten Natural Language Understanding-Systeme arbeiten auf Grundlage gemeinsamer Komponenten. Damit Natural Language Understanding gelingt, wird ein sogenannter Parser genötigt. Ein Parser ist ein Computerprogramm, mit dessen Hilfe, die Zerlegung sowie Umwandlung von Inhalten erfolgt. Diese verarbeiteten Inhalte können im Anschluss für die in ein zur Weiterverarbeitung geeignetes Format genutzt werden. 

Zudem muss die NLU-Anwendung die Möglichkeit haben, auf ein Lexikon bestehend aus der jeweiligen Sprache sowie grammatikalischen Regeln zugreifen zu können. Dabei kommt es vor allem darauf an, dass das System auf einen umfangreichen Wortschatz zurückgreifen kann. Je umfangreicher dieser ist, desto bessere Lösungen kann das System erzielen.  

Im Anschluss ermittelt das System den Sinn einer Äußerung. Dabei kommen Komponenten zum Einsatz, die innerhalb eines Textes, wichtige Elemente wie Orte, Personen, Zeitabschnitte oder Wünsche identifizieren. 

Wie funktioniert Natural Language Generation? 

Für die Erstellung von Texten in natürlicher Sprache, müssen im Vorhinein gewisse Vorlagen und Bedingungen definiert werden. Diese Vorlagen setzen sich im Wesentlichen aus Gap-Texten zusammen. Gap-Texte beschreiben vorformulierte Sätze, die mithilfe von Daten sowie Lexikalisierungsalgorithmen durch eine Vielzahl an Synonymen und Adverbien erweitert werden. Bedingungen hingegen beschreiben die Voraussetzung, die erfüllt sein muss, um eine bestimmte Vorlage zu verwenden.  

Um im Anschluss die automatische Generierung von Texten gewährleisten zu können, ermittelt ein System die relevante Bedingung und kombiniert Informationen aus Vorlagen mit produktspezifischen Daten. Anschließend erstellt das System mithilfe einer intelligenten, linguistischen Analyse einen Text.  

Zudem weiß das System, in welcher Reihenfolge es bestimmte Text anzuordnen hat. Beispielsweise werden Einleitung, Hauptteil und Schluss in einer für den Leser sinnvollen Reihenfolge angeordnet. Dies führt dazu, dass in Bereichen wie der Fußballberichterstattung kein wahrnehmbarer Unterschied zwischen automatisch erstellen Texten und die von einem Redakteur geschrieben Texte festzustellen ist.  

Was sind die Unterschiede von NLP, NLU und NLG? 

In der folgenden Tabelle werden die wichtigsten Unterschiede zwischen NLP, NLU und NLG aufgezeigt. 

NLP	NLU	NLG
NLP ist ein umfassendes Konzept	NLU ist ein spezifisches Konzept	NLG ist ein spezifisches Konzept
NLP trägt neben reinem Textverständnis zur Entscheidungsfindung bei	NLU befasst sich mit dem reinen Textverständnis	NLG befasst sich mit der Generierung von Texten auf Grundlage strukturierter Daten
NLP ist eine Kombination aus NLU und NLG und wird zum Lösen von Problemen mittels künstlicher Intelligenz eingesetzt	NLU ist eine Unterkategorie von NLP	NLG ist eine Unterkategorie von NLP
NLP beinhaltet den gesamten Prozess der Sprachverarbeitung	NLU konzentriert sich auf die Fähigkeit von Textverständnis	NLG sorgt für die Erstellung natürlicher Sprache, sodass diese für den Menschen verständlich ist
NLP wandelt unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um	NLU liest Daten und wandelt diese in strukturierte Daten um	NLG erstellt strukturierte Daten

Fazit

Natural Language Processing setzt sich aus den beiden Unterkategorien Natural Language Understanding sowie Natural Language Generation zusammen.  

Während Natural Language Understanding Sprache liest sowie interpretiert, schreibt und generiert Natural Language Generation mithilfe von maschinellem Lernen, verschiedene Texte.  

Natural Language Processing entwickelt sich zunehmend zu einem riesigen Interessengebiet und wird bereits von fortschrittlichsten Tech-Giganten wie Google, Apple oder IBM ausführlich angewandt. Nutzen auch Sie Natural Language Processing, um Ihr Unternehmen auf ein neues Level zu bringen. 

Haben Sie weitere Fragen zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns gerne.