NLP: Einsatz und Bedeutung
Durch NLP wird unter anderem durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) sozusagen die Lücke zwischen Mensch und Maschine überbrückt, wodurch ein tieferes Verständnis von Daten und Inhalten geschaffen wird. Die kontinuierliche, innovative Weiterentwicklung von NLP treibt die Automatisierung, die Datenanalyse und die Verbesserung der Benutzererfahrung in vielen Branchen voran.
Die Hauptfunktionen von NLP können unter den Punkten Verstehen, Generieren und Manipulieren von menschlicher Sprache zusammengefasst werden.
Typische Anwendungsfälle von NLP
NLP findet in diversen Branchen und Situationen Anwendung. Zu den gängigsten Beispielen zählen Chatbots oder virtuelle Assistenten: So können Unternehmen Kundenanfragen schneller beantworten und somit die Customer Experience verbessert werden.
Einer der gängigsten Use Cases von Natural Language Processing ist die Verwendung von Suchmaschinen wie Google oder Bing: Klickt der Internetnutzer ein vorgeschlagenes Ergebnis an, wertet die Suchmaschine dies als Bestätigung dafür, das passende Ergebnis auf die Suchanfrage präsentiert zu haben. So befindet sich das System im ständigen Prozess des Lernens.
Bei der Dokumentenverarbeitung spielt NLP ebenfalls eine wichtige Rolle, da dadurch die Effizienz und Genauigkeit erhöht wird. Die Integration von NLP in die Dokumentenverarbeitung ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben, die Analyse großer Textmengen und eine optimierte Nutzung von Informationen. Dies trägt dazu bei, Geschäftsprozesse zu optimieren, Einsichten aus Daten zu gewinnen und die Produktivität zu steigern. Konkret im Bereich Erfassung von Rechnungsdaten können mit NLP Rechnungsinhalte und Einzelposten auf der Grundlage von Positionsangaben, Kontext, Struktur und Absicht wirklich, d. h. auf menschlichem Niveau, verstanden werden.
NLP kann auch zur Automatisierung des E-Mail-Routings dienen: Der Inhalt von E-Mails wird analysiert und so an die zuständige Abteilung oder Person weitergeleitet. Diese Anwendung von NLP trägt nicht nur zur Effizienzsteigerung bei, sondern verbessert auch die Customer Experience durch kürzere Wartezeiten.
unendliche Möglichkeiten.
ExB ist eine Intelligent-Document-Processing-Plattform, die unstrukturierte Daten aus jeder Art von Dokumenten in strukturierte Ergebnisse verwandelt. Unsere KI-basierte Software kann nicht nur alle relevanten Informationen Ihrer Dokumente auslesen, sondern diese auch verstehen. So können Sie Ihre Prozesse automatisieren und sparen sowohl Zeit & Geld, während sich gleichzeitig Ihre Customer Experience und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert. Win-win.
So funktioniert Natural Language Processing
NLP ist hochkomplex und verwendet verschiedene Algorithmen, Techniken und weitere Bereiche der Künstlichen Intelligenz, wie Machine Learning. Machine Learning und NLP sind zwar eng miteinander verbunden, jedoch konzentriert sich NLP – wie der Name sagt – auf die Verarbeitung von natürlicher Sprache, während maschinelles Lernen eine breitere Palette von Anwendungen und Techniken abdeckt. Der Prozess der algorithmischen Verarbeitung natürlicher Sprache kann in folgende Schritte unterteilt werden:
- Text- bzw. Datenvorbereitung: Hierbei werden Daten gesammelt und für die Verarbeitung vorbereitet. Dies kann das Entfernen von Stoppwörtern, Stemming (Reduzierung auf Wortstamm) und Lemmatisierung (Umformung auf Grundform). Hierbei werden Wörter außerdem in numerische Vektoren umgewandelt, um somit die Bedeutung (Semantik) von Wörtern auf ihrem Kontext basierend zu erfassen.
- Entitäts- und Strukturanalyse: In diesem Schritt werden relevante Entitäten wie Namen von Personen, Orten, Organisationen oder Datumsangaben im Text erkannt und kategorisiert. Zudem wird die syntaktische Struktur des Textes analysiert.
- Semantische Analyse und Klassifikation: Die Bedeutung des Textes wird erfasst und der Text wird in vordefinierte Kategorien eingeordnet.
- Informationsextraktion und Generierung: Spezifische Informationen werden aus dem Text extrahiert, und bei Bedarf wird Text generiert, um menschenähnliche oder automatisierte Antworten zu erzeugen.
Je nach Anwendungsfall können zusätzliche Schritte oder spezialisierte Techniken erforderlich sein.
Akademisches NLP unterscheidet sich teilweise von der Praxis, da Schwerpunkte und Zielsetzung eine andere sein können: Akademisches NLP konzentriert sich häufig auf die Erkundung fundamentaler Konzepte, algorithmischer Innovationen und theoretischer Modelle, um die Grenzen des Verständnisses natürlicher Sprache zu erweitern. Die Forschungsfragen sind meist komplexer, aber weniger anwendungsorientiert. Praktisches NLP konzentriert sich hingegen auf die Entwicklung effizienter, skalierbarer Lösungen und Methoden, die reale Anwendungen wie Chatbots, Textanalysen oder die Dokumentenverarbeitung unterstützen.
High-End-Parsing
High-End-Parsing ist eine Methode bzw. spezifische Technik innerhalb von NLP, die sich auf die fortgeschrittene syntaktische Analyse von Texten konzentriert. High-End-Parsing geht über grundlegende syntaktische Analysen hinaus, indem es komplexere Modelle und Techniken verwendet, um die strukturellen Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz genauer und kontextreicher zu erfassen. So können tiefere Einblicke in die Bedeutung und den Kontext von Texten gewonnen werden.
Vor welchen Herausforderungen steht NLP?
Die algorithmische Sprachverarbeitung steht vor diversen Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, um die Effizienz und Genauigkeit in der Verarbeitung natürlicher Sprache weiter zu verbessern. Einige dieser Herausforderungen sind: Polysemie (mehrdeutige Wörter), Kontextverständnis, Mehrsprachigkeit, Ironie, aber auch Datenschutz und Ethik.
Die natürliche Sprachverarbeitung ist ein spannender und vielversprechender Bereich der künstlichen Intelligenz. Durch die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu manipulieren, bietet NLP viele Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile. Trotz einiger Herausforderungen und Grenzen hat NLP das Potenzial, viele Aspekte unseres Lebens und unserer Arbeit zu verbessern und zu vereinfachen.
So nutzt ExB Natural Language Processing
ExB nutzt einen einzigartigen, multimodalen Ansatz, der Computer Vision und neueste Deep-Learning-Algorithmen mit Natural Language Processing vereint, um jedes Dokument in jedem Format vollständig zu verstehen. Diese Kombination ermöglicht nicht nur die präzise Analyse von Dokumenten und Textinhalten, sondern erweitert auch die Fähigkeit, visuelle Elemente wie Bilder, Diagramme und Grafiken zu interpretieren und in den Gesamtkontext einzubeziehen.
