7 Bereiche, in denen Unternehmen von Software für die Verarbeitung natürlicher Sprache profitieren

Sprache besteht aus einem umfangreichen Korpus von Wörtern und Sätzen, die so komplex und unregelmäßig sind, dass Menschen Jahre brauchen, um sie zu erlernen. Und während strukturierte Daten schon lange genutzt werden, sind unstrukturierte Daten weitaus mehrdeutiger und schwerer zu entschlüsseln.

Die Anwendungsbereiche für die Dekodierung unstrukturierter Daten, zu denen unter anderem E-Mails, Textdokumente, Videos und Sprachaufzeichnungen gehören, wachsen exponentiell. Diese bilden heute nahezu 80 % der Unternehmensdaten, wie eine Medienquelle von Accenture berichtet. NLP ist nun in der Lage durch den Einsatz von Spitzentechnologien menschlicher Leistung zu ähneln.

Was ist NLP-Software

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. Diese Technik ermöglicht Unternehmen und Einzelpersonen, sowohl mit geschriebenem als auch mit gesprochenem Wort zu arbeiten.

NLP ist eine Kombination aus Computerlinguistik und regelbasierter Modellierung von menschlicher Sprache mit statistischen, maschinellen Lern- und Deep Learning-Modellen. Auf diese Weise kann Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Sekundenschnelle und in einigen Fällen sogar fast in Echtzeit Text von einer Sprache in eine andere übersetzen.

NLP-Programme gehen jedoch über die Sprachübersetzung hinaus und ermöglichen die Erstellung präziser digitaler Assistenten, sprachgesteuerter Systeme (z. B. GPS), Sprache-zu-Text-Diktate oder Chatbots. Darüber hinaus gibt es Anwendungen, bei denen es darum geht, auf gesprochene Befehle zu reagieren und große Textmengen möglichst schnell zusammenzufassen.

Vorteile von NLP

Programmierlösungen spielen eine immer wichtigere Rolle bei der Bewältigung von Unternehmensherausforderungen. Sie helfen Organisationen, Geschäftsabläufe zu rationalisieren, die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu steigern und strategische Geschäftsprozesse zu vereinfachen.

Der Marktwert für die Verarbeitung natürlicher Sprache wird bis 2025 schätzungsweise 43 Milliarden Dollar erreichen, wie aus dem NLP-Artikel von Avenga hervorgeht. Ob zur Verbesserung des Kundenerlebnisses im E-Commerce oder zur Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung - Unternehmen können sich mit dieser Technik, die qualitativ hochwertige Ergebnisse und eine Menge Zeitersparnis liefert, einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Wie kann eine Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache dazu beitragen, die Effizienz Ihres Unternehmens zu verbessern?

Werfen wir einen Blick auf 7 der nützlichsten Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Unternehmen:

1. Maschinelle Übersetzung

Die maschinelle Übersetzung (MÜ) ist eine der wichtigsten Anwendungen von NLP, da sie dank neuer neuronaler Netze und großer Datenmengen zunehmend in der Lage ist, Kontext zu verstehen und die Bedeutung ganzer Sätze zu erfassen.

Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, ein breiteres Publikum über Landesgrenzen hinweg anzusprechen und eine effektive Kommunikation sowohl intern als auch extern auf schnelle und kostengünstige Weise zu ermöglichen.  

2. Zusammenfassungen

Durch die Extraktion der wichtigsten Informationen aus großen Mengen von Quellen vereinfacht NLP den Prozess der Zusammenfassung von Daten, um eine verkürzte Version eines Dokuments zu erstellen, ohne dabei die wichtigsten Punkte zu vernachlässigen.

Es gibt zwei allgemeine Ansätze für die Zusammenfassung: extraktionsbasiert und abstraktionsbasiert. Im ersten Fall extrahiert das NLP-Modell Phrasen und Sätze aus dem vorhandenen Text, ohne zusätzliche Informationen hinzuzufügen. Im zweiten Fall fügt es einen Mehrwert hinzu, indem es eine völlig neue Zusammenfassung erstellt, die neue Phrasen enthält und dabei gleichzeitig die ursprüngliche Quelle paraphrasiert.

3. Suche

Ob In-Text-Suche oder On-Site-Suche - NLP-Algorithmen identifizieren spezifische Elemente in Datenquellen und ermöglichen so eine semantische Suchmethode, die auch bei einer kontextbezogenen Abfrage genaue Ergebnisse liefert.

So kann es entschlüsseln, was die Nutzer wirklich meinen, wenn sie ihre Suche formulieren und erkennt falsch geschriebene Wörter, ähnliche Eingaben und Verwechslungen, um ein nahtloses Sucherlebnis zu bieten. Dies ist besonders im E-Commerce nützlich, wo komplexe Suchfunktionen unwirksame Ergebnisse eliminieren und mittels Data Mining die Gewohnheiten und Tendenzen der Kunden ermittelt werden.

4. Informationsextraktion und Gruppierung

Strategische Entscheidungen, von Marktprognosen bis hin zu Finanzinvestitionen, werden weitgehend von Nachrichten und Berichten beeinflusst, die überwiegend in englischer Sprache verfasst sind. NLP ist in der Lage, Informationen aus Textmeldungen in ein Format zu extrahieren, das in eine algorithmische Entscheidungsfindung umgewandelt werden kann.

Darüber hinaus kann die Gruppierung und Textklassifizierung schriftliches und mündliches Material nach bestimmten Merkmalen wie Dokumenttyp, Zeit, Autor oder Sprache klassifizieren, was den Einsatz bei strategischen Entscheidungen erleichtert.

5. Beantwortung von Fragen

Unternehmen können NLP-Anwendungen auf zwei Arten nutzen, nämlich zum Verstehen von Anfragen und zum Verstehen von Inhalten, um sowohl die Benutzerfreundlichkeit als auch die Erkenntnisgewinnung zu verbessern. Durch das Verstehen der Eingaben des Benutzers in natürlicher Sprache können bessere und gezieltere Antworten auf spezifische Anfragen gegeben werden. .

Die Fähigkeit, auf erwartete oder nicht erwartete Fragen genau zu antworten, erhöht den Nutzen von Chatbots und virtuellen Assistenten bei der Kundenbetreuung. NLP übertrifft herkömmliche Systeme zur Beantwortung von Standardfragen; es lernt aus Interaktionen, verbessert sich mit der Zeit und beschleunigt die Antworten.

6. Dokumentensuche und -abgleich

Unternehmen speichern riesige Mengen an Dokumenten, daher ist es von entscheidender Bedeutung, Dokumente mit verwandten Themen (nicht nur Schlüsselwörter) schnell und genau zu identifizieren und abzugleichen. ML-basiertes NLP erhöht den Wert für die Personalabteilung durch die automatische Analyse und Identifizierung von Übereinstimmungen aus allen Quellen.

Nehmen wir als Beispiel die Personalbeschaffungs- und -vermittlungsbranche: Personalvermittler befinden sich in einem Wettlauf, um den richtigen Bewerber zu finden, bevor die Konkurrenz sie dabei überholt. NLP bietet statistische und linguistische Fähigkeiten, um die bestmöglichen Kandidaten zu identifizieren und eine Liste der am besten geeigneten und aktuell verfügbaren Stellen zu erstellen.

7. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse, auch bekannt als Opinon Mining, nutzt NLP, um den Prozess der Meinungserfassung zu einem bestimmten Thema zu automatisieren. Mit der KI-gesteuerten Stimmungsanalyse kann jeder Nutzer die Meinungen oder Gefühle der Menschen zu einem Thema erkennen und verwertbare Erkenntnisse gewinnen, die sonst nicht zugänglich wären.

NLP-Algorithmen können die positiven, negativen oder neutralen Konnotationen eines Textes bestimmen. Die Anwendungen reichen von der Analyse des Kundenfeedbacks bis zur Erkennung von Trends und der Durchführung verschiedener Arten von Marktforschung durch die Analyse von Beiträgen, Bewertungen und allen Arten von Reaktionen.

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