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Neue Unternehmensperspektiven durch Natural Language Processing
Mit Natural Language Processing (NLP) sind Computer in der Lage, natürliche Sprache automatisiert zu verarbeiten, zu erzeugen und als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu fungieren.
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Als Anwendungsbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) kommt NLP immer dann zum Einsatz, wenn monotone Prozesse bzw. häufig wiederkehrende Aufgaben in der Textverarbeitung automatisiert, anschließend optimiert und in ein übergeordnetes System eingegliedert werden sollen. Dadurch können in verschiedenen Bereichen Fehler minimiert, Prozesse (teil)automatisiert und Einsparungen (durch verringerten Personalaufwand) erzielt werden.
Immer mehr Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen setzen auf NLP-Lösungen, um die angehäuften, unterschiedlichen Textformen in einer Vielzahl an Bereichen besser managen und nutzen zu können. Egal ob Störmeldungen in Fertigungsprozessen analysiert, Arztbriefe strukturiert abgelegt oder Produkte automatisiert vorgeschlagen werden sollen, NLP bietet ein breites Spektrum an branchenspezifischen und -übergreifenden Einsatzmöglichkeiten zum Wissensgewinn aus unstrukturierten Textdaten.
Trends mit Potenzial für den Unternehmensalltag:
Informationsextraktion – Textdokumente enthalten jede Menge an Informationen, doch nicht alles ist dabei relevant. Gezielt besonders wichtige Informationen aus Texten zu extrahieren und strukturiert abzulegen kann dabei helfen, ein besseres Textverständnis zu gewinnen.
Dokument-Klassifikation – Manuelles Sortieren von Dokumenten kann sehr zeit- und personalaufwändig sein. Durch die Automatisierung des Klassifikationsvorgangs können Dokumente in die zuvor definierten Kategorien automatisch einsortiert werden.
Sentimentanalyse – Das Erkennen und Klassifizieren von positivem und negativem Feedback in Texten (z.B. Kundenrezensionen) kann dabei helfen, Reaktionszeiten auf Anfragen zu verkürzen und schnell bzw. gezielter auf die Bedürfnisse von Kund:innen einzugehen.
Die RISC Software GmbH unterstützt ihre Kund:innen nicht nur bei der Entwicklung von spezifischen Lösungen, sondern beim Durchlauf der gesamten digitalen Prozesskette. Dies beginnt bereits bei der Konzeptionierung der Gesamtarchitektur und der Toolauswahl und schließt sowohl die Anbindung an Datenquellen als auch die Aufbereitung der Daten mit ein, um eine sichere Anwendung von Analysemethoden aus dem NLP-Umfeld zu ermöglichen.
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