NLP – Natural language processing bezeichnet die Verarbeitung natürlichsprachlicher Informationen mit Hilfe eines Computers. In der Praxis erfolgt die Ausführung dieser Schritte üblicherweise in einer sequenziellen Reihenfolge, was zur Bezeichnung als Pipelinemodell führt. Das Ergebnis eines Schrittes dient als Eingabe für den nächsten.

In der Computerlinguistik und im NLP umfasst eine typische Pipeline mehrere Kernstufen, die von der grundlegenden Textverarbeitung bis hin zu komplexeren Analyseprozessen reichen. Diese Stufen könnten sein:

1. Textaufbereitung (Preprocessing): Umfasst die Normalisierung von Text, wie das Entfernen von Rauschen (z.B. Formatierungen), Tokenisierung (Aufteilung des Textes in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze), und möglicherweise auch morphologische Analysemethoden wie das Stemming (Reduzierung der Wörter auf ihren Wortstamm) oder Lemmatisierung (Zurückführen der Wörter auf ihre Grundform).
2. Syntaktische Analyse (Parsing): Bestimmt die grammatische Struktur von Sätzen, z.B. durch Erkennen von Subjekten, Prädikaten und Objekten, und kann auch eine Dependenzanalyse umfassen, die die Beziehungen zwischen Wörtern aufzeigt.
3. Semantische Analyse: Versucht, die Bedeutung von Wörtern, Phrasen und Sätzen zu verstehen und wie diese Bedeutungen zusammenhängen, um die Bedeutung größerer Texteinheiten oder des gesamten Textes zu erschließen.
4. Pragmatische Analyse: Bezieht sich auf das Verstehen der Absicht hinter einer Aussage oder eines Textes und wie Kontext das Verständnis beeinflusst.
5. Diskursanalyse: Untersucht, wie sich die Bedeutung über mehrere Sätze oder über den gesamten Text erstreckt, einschließlich der Kohärenz und der Art und Weise, wie sich verschiedene Teile des Textes aufeinander beziehen.
6. Anwendungsspezifische Verarbeitung: Je nach Ziel der NLP-Anwendung können weitere spezialisierte Verarbeitungsschritte folgen, wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition (NER), automatische Zusammenfassung, Übersetzung oder andere.

Das Pipelinemodell bietet einen strukturierten Ansatz zur Verarbeitung von Sprache, hat aber auch Einschränkungen, insbesondere hinsichtlich der Flexibilität und der Fähigkeit, Kontext über lange Distanzen hinweg zu berücksichtigen. Moderne Ansätze, insbesondere diejenigen, die auf tiefen neuronalen Netzwerken und Transferlernen basieren, neigen dazu, einige dieser Einschränkungen zu überwinden, indem sie eine end-to-end Verarbeitung ermöglichen, die viele der traditionellen Pipeline-Schritte implizit integriert.