NLP als Teilgebiet der KI wird hauptsächlich für Aufgaben angewendet, die sich auf das Erkennen, Verstehen, Übersetzen und Erstellen von menschlichen Sprachmodellen beziehen.
Jeder hat von ChatGPT und seinen Fähigkeiten gehört, strukturierte und umfassende Antworten auf komplexe Benutzeranfragen zu generieren. Es ist auch ein Beispiel für NLP, basierend auf einem LLM (Large Language Model) System, und die Bereiche der NLP-Nutzung gehen weit über die grundlegende Chatbot-Funktionalität hinaus.
Um zu verstehen, wie eine NLP-Lösung Ihrem Unternehmen helfen kann, werfen wir einen Blick auf die tatsächliche schrittweise Arbeit von NLP.
Zum Beispiel möchten wir ein NLP-Modell erstellen, das in der Lage sein wird, Antworten oder nützliche Erkenntnisse aus der Textanalyse zu liefern. Der erste Schritt, unabhängig von Art oder Bereich der NLP-Nutzung, besteht darin, eine Datenmenge bereitzustellen, die es dem zukünftigen NLP-Modell ermöglicht, sie zu verarbeiten und umfassende Ergebnisse zu liefern. Beispielsweise dienen Unternehmensdokumente oder Benutzeranfragen als Grundlage für die weitere Arbeit. Silk Data kann Lösungen anbieten, die nur die wichtigsten Dokumententypen sammeln, anstatt Hunderte von separaten Texten.
Wenn die Datensammlung abgeschlossen ist, müssen die Texte für die Analyse vorbereitet werden. Dies wird als Datenvorverarbeitung bezeichnet. Bei der Arbeit mit Texten umfasst diese Phase normalerweise Tokenisierung (wenn der Text in Wörter unterteilt wird), Lemmatisierung und Stemming (ein Prozess, bei dem das Wort auf seine ursprüngliche Stammform reduziert wird, basierend auf sowohl logischer als auch morphologischer Analyse) und Satzsegmentierung (Aufteilung des langen Textes oder Abstracts in Sätze).
Wenn der Text und seine Teile analysiert sind, müssen sie in einer Form präsentiert werden, die für die Maschine geeignet ist, um mit ihnen zu arbeiten. Der Prozess wird als Merkmalsextraktion bezeichnet und basiert im letzten Jahrzehnt üblicherweise auf Word Embeddings, bei denen alle Wörter und ihre Kombinationen in Listen von Zahlen (Vektoren) dargestellt werden. Dadurch versteht das Modell nicht nur die Schreibweise, sondern auch die semantische Bedeutung der menschlichen Spracheinheiten.
Wenn die Daten numerisch repräsentiert sind, geht der Prozess zur Lernphase über, in der wir das NLP-Modell trainieren. Dies impliziert statistische Analyse der transformierten numerischen Daten und das Lernen ihrer Beziehungen, Muster und Struktur mit der anschließenden Möglichkeit, die Modellparameter zu optimieren. Das Verständnis der Beziehungen zwischen den Datenteilen ermöglicht es dem Modell auch, die Bedeutung der Texte (z.B. die grammatikalische und stilistische Struktur oder die Durchführung einer Entitätsanalyse) zu verstehen, die wir in der Anfangsphase verwenden. Es ist erwähnenswert, dass ein ordnungsgemäßes Modelltraining am effizientesten mit großen Datenmengen durchgeführt werden kann.
Die letzte Stufe ist, dass das System die erforderlichen Antworten, Vorhersagen, Erkenntnisse oder Lösungen in einer menschlichen Sprachform generiert. Die Qualität des Ergebnisses hängt jedoch direkt von der Qualität aller vorherigen Schritte ab.
So funktioniert NLP und verwandelt Roh-Textdaten in nützliche, umfassende Erkenntnisse. Wie gesagt, die Vielfalt der Funktionen ist zahlreich, daher können Sie bei der Arbeit mit Texten um Informationsextraktion, Strukturierung, Übersetzung und vieles mehr bitten.
Silk Data kann eine breite Palette von NLP-Dienstleistungen anbieten, die darauf abzielen, verschiedene Geschäftsprobleme zu lösen. Hier sind die beliebtesten davon.
Wenn Sie nach einer Marketing-bezogenen Workflow-Optimierung suchen, kann die NLP-Entwicklungsexpertise von Silk Data helfen. Wir haben bereits eine Geschichte erfolgreicher KI-Chatbot-Bereitstellung, bei der das System nahtlos in die Publishing-Plattform des Kunden implementiert wurde.
Wir haben auch einen Fall erfolgreicher On-Prem-LLM (Large Language Model) Bereitstellung, bei der die von uns erstellte Lösung in die interne Marketing-Plattform einer Agentur implementiert wurde, um den Agenturkundensupport zu verbessern.
Beide Lösungen reduzieren die Anzahl manueller Operationen im Bereich Lead-Generierung und Kundensupport, während die lokale Implementierung Datensicherheit und Kosteneffizienz sowie ein höheres Maß an Kontrolle über die Modellkonfiguration gewährleistet.
Wenn Sie täglich mit der Analyse einer großen Anzahl von Dokumenten zu kämpfen haben, wird ein gut trainiertes NLP-Modell ein großer Vorteil sein. Basierend auf OCR und fortschrittlichen Dokumentenverarbeitungstechnologien ermöglichen es unsere Lösungen, Ihre Arbeit mit Texten zu optimieren und die Kosten für Datensammlung und -verarbeitung erheblich zu reduzieren.
Ihre Personalabteilung kann mit Hunderten von Lebensläufen, die jede Woche eingehen, nicht umgehen? Wir können ein Werkzeug bereitstellen, das diese verarbeitet, die benötigten Schlüsselwörter und Qualifikationen findet und es Ihren Personalvermittlern ermöglicht, schnell die geeignetsten Kandidaten zu finden.
Vielleicht finden Sie den Prozess der Vertragserstellung, -überprüfung und -unterzeichnung langwierig und mühsam? Wir haben bereits eine KI-Lösung implementiert, die es ermöglicht, den Vertragstyp zu identifizieren und die wichtigsten Teile davon zu finden.
Wenn Sie Forschung zu einem Thema betreiben müssen, verstehen Sie, wie viel Zeit der Prozess der Suchanalyse in Anspruch nehmen kann. Auch dies ist eine Aufgabe für NLP.
Als Beispiel haben wir erfolgreich ein Werkzeug für die automatisierte Analyse von Nachrichtenartikeln implementiert, das eine Chrome-Browser-Erweiterung bereitstellt. Es ermöglicht den Vergleich des gewählten Nachrichtenartikels mit verwandten Veröffentlichungen im gesamten Internet, clustert semantisch ähnliche Artikel und klassifiziert sie nach denselben Mustern und Kernpunkten.
Dies ist sehr nützlich für Content-Autoren, Verlage und Journalisten, die jetzt schnell durch das Thema suchen und die wertvollsten Informationen extrahieren können.
Die traditionelle, auf Schlüsselwörtern basierende Suchpraxis kann in einigen Fällen ineffizient sein. Benutzer haben zunehmend Bedarf an einem fortschrittlichen System, das ihre Suchabsichten berücksichtigt.
Unser KI-gestütztes Suchwerkzeug ermöglicht es beispielsweise, Ihre unternehmensinternen Suchprozesse durch das Verstehen und Analysieren von Dokumenteninhalten und -semantik zu verbessern. Dadurch können Sie die genauesten, umfassendsten und wertvollsten Daten zu Ihrer Anfrage erhalten.
Durch Jahre der Arbeit mit verschiedenen Projekten haben wir ein System von NLP-Lösungen entwickelt, die helfen, auch die kompliziertesten und anspruchsvollsten Aufgaben zu erfüllen.
Nützliche Erkenntnisse gewinnen, verbesserte Entscheidungsfindung und die Suche nach neuen Möglichkeiten sind die Hauptaufgaben für modernes Marketing, aber es erfordert Hunderte von Arbeitsstunden und die Beteiligung Dutzender Spezialisten. NLP macht es durch fortschrittliche Datenanalyse einfacher.
Fortschrittliche Analyse, basierend auf Natural Language Processing Techniken und ihren Fähigkeiten, spart wertvolle Zeit und bewahrt Sie vor manueller Datenanalyse.
Die Arbeit mit einer großen Anzahl von Dokumenten ist ein weiteres Problem, das Ihre Zeit verschlingt und den Workflow Ihres Teams hemmt. Ob es sich um die Verwaltung einer Wissensdatenbank oder Plagiatsprüfung handelt, Ihre Fachleute verbringen jeden Tag Stunden mit monotonen Operationen. Wir bieten eine Lösung basierend auf ML- und NLP-Algorithmen; ein KI-Textvergleichs-Werkzeug mit anpassbaren Verarbeitungskriterien.
Beispielsweise können Sie zwei Dokumente vergleichen, und das System zeigt die Unterschiede zwischen ihnen, was sehr nützlich ist, wenn Sie mit Änderungen von Bedingungen und Richtlinien zu tun haben. Sie können auch zwei verschiedene Texte vergleichen und die Teile sehen, die semantisch identisch sind, sodass die Plagiatserkennung zu einer Aufgabe von wenigen Minuten wird.
Viele Bereiche, wie Bildung, erfordern die Arbeit mit einer großen Anzahl von Textdaten – Artikeln, Rezensionen oder ganzen Büchern. Das Lesen all dieser Materialien und das Extrahieren der wertvollsten Teile ist eine komplizierte Aufgabe, und manche Menschen können Stunden mit einem Artikel verbringen und ihn dennoch nicht verstehen.
Eine weitere Aufgabe für NLP. Unsere Textzusammenfassungs-Lösung verwendet die aktuellsten KI-Algorithmen, um den benötigten Text zu „lesen“ und Daten zu extrahieren, die umfassend genug sind, um sein Thema und seinen Kontext abzudecken.
Am Ende kann ein Text von 2, 3 oder 5 Tausend Wörtern auf einen Artikel von 200–300 Wörtern reduziert werden, was das Verständnis und die Arbeit damit erleichtert.
Die Fähigkeiten von NLP ermöglichen es, große Mengen von Textdaten (Berichte, Rezensionen, Statistiken) zu verarbeiten und zu analysieren und die wertvollsten Informationen zu extrahieren und zusammenzufassen. Diese Fähigkeit ist sehr nützlich für Marketing- und Publishing-Branchen, da sie den Prozess der Namensgebung, Nutzererlebnisanalyse und weiteren Strategieplanung beschleunigt und verbessert.
NLP-basierte Chatbots können Standard-Kundensupportoperationen erfolgreich durchführen, Benutzerfragen beantworten, die benötigten Informationen bereitstellen und den Bedarf an menschlichem Eingreifen auf ein Minimum reduzieren.
Der Einsatz von NLP führt zur Automatisierung vieler Prozesse, von der Überprüfung von Studentenarbeiten in der Bildung bis zur Lebenslaufansicht und Vertrags- oder Antragsanalyse im Recruiting und Fintech. Es reduziert die Überlastung der Organisation und ermöglicht es den Spezialisten, sich auf andere wichtige Fragen zu konzentrieren.
Manuelle Arbeit führt oft zu Fehlern, die entscheidend sein können, insbesondere für Bereiche wie Bankwesen oder Recht. Ein ordnungsgemäß trainiertes NLP-Modell ermöglicht es, die Anzahl der Fehler, die auf menschliche Unaufmerksamkeit oder Müdigkeit zurückzuführen sind, auf ein Minimum zu reduzieren.
Obwohl jedes Projekt seine einzigartige Planungs-, Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsphasen erfordert, hat Silk Data ein relativ stabiles System von Regeln und Konzepten geschaffen, das es uns ermöglicht, die bestmöglichen Lösungen bereitzustellen.
Der erste und einer der wichtigsten Teile jedes NLP-Projekts ist die Analysephase. Unsere Arbeit ist der Analyse der von Ihnen bereitgestellten Daten und Anfragen gewidmet, sowohl aus technischer als auch geschäftlicher Sicht. Dies bietet ein klares Verständnis, sowohl für uns als auch für den Kunden, ob ihre Idee und Ressourcen zu signifikanten Ergebnissen führen können und ob die Ergebnisse die Kosten decken.
Wir möchten Sie vor unnötigen Geld- und Zeitverlusten bewahren. Wenn Sie sich also nicht sicher sind, ob das Ergebnis Ihre Geschäftsanforderungen erfüllen wird, bieten wir die Möglichkeit, das Konzept zu testen. Daher können Sie um die Entwicklung eines PoC (Proof of Concept) oder MVP (Minimal Valuable Product) bitten, um eine echte Demonstration der grundlegenden Funktionalität der zukünftigen vollständigen Lösung zu sehen.
Bei Silk Data folgen wir einer strengen Politik in Bezug auf persönliche und Unternehmensdaten der Kunden. Alle unsere NLP-Lösungen entsprechen allen gesetzlichen und geschäftlichen Vorschriften und sind mit zusätzlichen Sicherheitsfunktionen wie Zugriffsverwaltung, Authentifizierung und Datenverschlüsselung ausgestattet.
"Unser NLP-Entwicklungsteam vereint sowohl praktische als auch akademische Expertise, um einzigartige Lösungen zu schaffen, die spezifische Kundenbedürfnisse abdecken. Unter der Leitung von PhD-Experten erstellen unsere Entwickler Produkte basierend auf umfassender wissenschaftlicher, technologischer und geschäftlicher Analyse, erstellt mit Hilfe der effizientesten und aktuellsten Technologien und Praktiken."
Yuri Svirid, PhD – CEO Silk Data
Es ist wirklich schwer, genaue Zahlen zu nennen, da der NLP-Entwicklungsprozess von vielen Faktoren abhängt, einschließlich der Kundenbedürfnisse, der Menge der für das NLP-Modelltraining erforderlichen Ausgangsdaten und der Notwendigkeit, die Lösung in der internen Arbeitsinfrastruktur des Kunden zu implementieren. Es gibt jedoch immer noch einige Kostenrahmen für die NLP-Entwicklung.
Obwohl kein KI-Projekt vor unerwarteten Schwierigkeiten bewahrt werden kann, sind die häufigsten Herausforderungen, denen wir begegnen können, die unzureichende Menge und Qualität der Ausgangsdaten. Dieser Aspekt ist entscheidend für das NLP-Modelltraining, da er die Qualität der Datenverarbeitungs- und Analyseergebnisse beeinflusst.
Tatsächlich. ChatGPT ist eines der fortschrittlichsten und bekanntesten NLP-Modelle, das die Aufgaben des Textverständnisses und der -generierung mit zusätzlichen Deep-Learning-Funktionen lösen kann.
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