Sie wollen herausfinden, ob NLP auch für Ihre Probleme eine Lösung bereithält?
Dann werfen Sie einen Blick auf die folgenden Szenarien.Die wenigsten Unternehmensdaten sind in Form von aufbereiteten Tabellen vorhanden, die sich einfach auslesen lassen. Wesentlich häufiger sammeln sich Informationen in Texten wieder – teils auch in anderen Sprachen –, sodass sie nicht schnell erfasst werden können. Wir verstehen Natural Language Processing als Methodenbausatz, der es uns ermöglicht, intelligente automatisierte Lösungen für text- und sprachbasierte Probleme zu entwickeln. NLP beginnt bei scheinbar einfachen Aufgaben, wie der Vorhersage eines Wortes in einem Lückentext, und endet bei komplexen Herausforderungen, wie maschineller Übersetzung oder automatischer Zusammenfassung von Texten.
Informationsextraktion
Die Ablage und Verarbeitung von strukturierten Daten gehört für viele Unternehmen heute zum Alltagsgeschäft. Mittels automatisierter Informationsextraktion sind Sie in der Lage, Informationen aus relevanten Dokumenten in Ihre Datenbank oder Enterprise-Search-Lösung zu integrieren. Diese Extraktion ermöglicht Ihnen einen direkten Zugriff auf wesentliche Details Ihrer Verträge, Bestellungen, Rechnungen und Spezifikationen. Darüber hinaus vereinfachen Sie das Monitoring Ihrer Dokumente, bspw. durch Anomalie-Detektion.
Automatische Textzusammenfassung
Im Bereich der automatischen Zusammenfassung trägt Natural Language Processing dazu bei, umfangreiche Dokumente auf ihre Kernaussagen zu reduzieren. Wenn Sie also vor der Herausforderung stehen, verschiedene Standpunkte und Aussagen aus unterschiedlichen Quellen zusammenbringen zu müssen, so ermöglicht Ihnen NLP diese Inhalte automatisiert zu extrahieren. Dadurch können Sie Ihre Entscheidungen auf Basis von konzentrierten und verständlichen Informationen treffen. Die Anwendungsfälle dabei sind vielfältig. Für Entscheidungen, die im Zusammenhang mit öffentlichkeitswirksamen Ereignissen stehen, kann die Zusammenfassung von aktuellen Nachrichtenmeldungen von erheblicher Relevanz sein.
In der Unternehmensführung können wiederum detaillierte Berichte und Erläuterungen ohne menschliches Eingreifen in eine kurze und Management-taugliche Form gebracht werden. Automatische Zusammenfassung mit Hilfe von tiefen Neuronalen Netzen ist ein aktuelles Forschungsthema bei inovex. Unsere Erfahrungen umfassen die Zusammenfassung von deutschen und englischen Texten auf akademischen Datensätzen sowie auf Kundendaten. In unserem Blog beschreiben wir beispielsweise die Herausforderungen der Zusammenfassung langer Texte mit Sequence-to-Sequence-Modellen.
Text- und Dokumentklassifikation
Nutzen Sie Klassifizierungsmodelle, um Ihre Textdaten zu organisieren und zu strukturieren. Diese Modelle lernen, Dokumente aufgrund ihres Inhalts und ihrer Struktur in vordefinierte Kategorien zu unterteilen.
Enthält eine Mail wichtige Informationen oder ist sie Spam? Handelt es sich bei einem Dokument um einen Vertrag oder eine Rechnung? Ordnen Sie Intranet- und Blogbeiträge einem Thema zu. Werten Sie Nutzer-Reviews auf gängigen Bewertungsplattformen aus. Nutzen Sie Sentiment Analysis um Stimmungsbilder gegenüber Ihren Produkten oder Ihrer Marke durch die Analyse von Erwähnungen in Sozialen Netzwerken zu entdecken. NLP bietet Ihnen außerdem die Möglichkeit, mittels Intent Detection Feedback direkt in Aktionen umzusetzen („Antwort an Kunde“, „Kosten erstatten“, …).
Exploration & Visualisierung
Während anschauliche Visualisierungen auf Grundlage von strukturierten Daten mehr oder weniger selbstverständlich sind, so erscheinen sie im Bereich von Text und Dokumenten (unstrukturierte Daten) nicht ganz so intuitiv. Mittels Wissenslandkarten können Sie Ihre Dokumentensammlung auch visuell explorierbar machen. Auf Grundlage Ihrer Daten können verschiedene Facetten (existierende Klassen, vorherrschende Worte und Phrasen, Ähnlichkeit von Dokumenten) miteinander kombiniert werden und Sie in Ihrem Entscheidungsprozess unterstützen. Wir haben eine solche visuelle Exploration auf einer Patentsammlung umgesetzt.
Cognitive Search
Wir verstehen Cognitive Search als nächsten Evolutionsschritt im Bereich Search. Diese neue Generation intelligenter Suchanwendung zieht ihre Stärke aus der erfolgreichen Kombination herkömmlicher Search-Technologien mit Natural Language Processing und Recommender-Systemen. Während der Einsatz von Recommender-Systemen die nutzerspezifische Komponente der Suche auf ein neues Level hebt, hilft NLP die Qualität der Suche zu verbessern. NLP verbessert das Kontextverständnis auf unstrukturierten Daten und ermöglicht eine Verbesserung der Suchanfrage an sich (Query-Expansion, NER, Topic Identification).
Werfen Sie einen Blick auf unsere Erfahrungen zu Cognitive Search im Rahmen der Zusammenarbeit mit mobile.de, einem Online-Marktplatz für den An- und Verkauf von Fahrzeugen.
Unser Angebot an Sie
Konnten Sie Ihr unternehmensspezifisches NLP-Problem in einem der Szenarien wiedererkennen? Dann kontaktieren Sie uns gerne! Unser Angebot im Bereich Artificial Intelligence ist breit gefächert und reicht von der Implementierung eines Proof of Concepts bis hin zur Entwicklung von Produktionssystemen.
Sollten Sie noch unentschlossen sein und weitere Inspiration benötigen, so stehen wir Ihnen gerne mit Beratungs- und Schulungsleistungen zur Seite.
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