Ab Februar 2025 Pflicht (EU AI Act): Anbieter und Betreiber von KI-Systemen müssen KI-Kompetenz nachweisen.
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Natural Language Processing

Nutzen Sie Natural Language Processing (NLP), um einen Mehrwert aus Ihren textuellen Daten zu gewinnen und so schneller an die wichtigen Informationen zu gelangen – von simplen Ansätzen der Sprachverarbeitung bis hin zu Generative AI und Large Language Models.

Wie kann NLP Ihr Unternehmen unterstützen?

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, oder der Generierung hoch qualitativer Texte auf Basis weniger gegebener Stichwörter.

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. Und das über mehrere Dokumententypen hinweg: Präsentationen, interne Wikis, Tabellen. Ein Large Language Model ist in der Lage, gefilterte Informationen zu verstehen und so beispielsweise Fragen zu beantworten: „Wer ist verantwortlich für die französische Niederlassung?“. Hierfür nutzen wir Techniken des Prompt Engineerings

Darüber hinaus unterstützen diese Ansätze beim Monitoring Ihrer Dokumente, bspw. durch Anomalie-Detektion.

Verschiedene Methoden der NLP

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 großen Sprachmodellen auf Basis der Transformer-Architektur ist ein aktuelles Forschungsthema bei inovex. Unsere Erfahrungen umfassen die Zusammenfassung von deutschen und englischen Texten auf akademischen Datensätzen sowie auf Kundendaten.

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 und kategorisieren Sie diese nach positivem oder negativem Inhalt. 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“, …).

Cognitive Search

Wir verstehen Cognitive Search als nächsten Evolutionsschritt im Bereich Search. Diese neue Generation intelligenter Suchanwendung zieht ihre Stärke aus der Kombination klassischer Such-Technologien mit Natural Language Processing und Generative AI.

Anstatt simpler Stichwortsuche werden so komplexe inhaltliche Anfragen möglich, die aufgrund von tiefgehendem Textverständnis sowohl breitere als auch detailliertere Suchen ermöglichen. Das ermöglicht es Anwender:innen auch mit wenig Vorwissen eine breite Basis von ansonsten schwer zugänglichen Fachdokumenten zu befragen.

Anwendungsfälle sind hier beispielsweise interne Chatbots für Customer-Support-Mitarbeitende. Zudem können Hilfsprogramme Mitarbeitende, die Maschinen warten, helfen Anleitungen für technische Anlagen schnell durchsuchbar zu machen.

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? Oder benötigen Sie Unterstützung bei der Identifizierung von Use-Cases? 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.

Wie können wir Sie unterstützen?

Florian Wilhelm

Head of Data Science, Ansprechperson Data Management & Analytics