Aus Sprache Wert generieren: Vorteile von NLP 

Natural Language Processing (NLP) ist ein leistungsfähiges Werkzeug der heutigen digitalen Welt, das es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP besteht aus zwei sich überschneidenden Teilbereichen: Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG). NLU konzentriert sich auf die semantische Analyse bzw. die Ermittlung der Bedeutung von Texten. NLG konzentriert sich hingegen auf die automatische Generierung von kohärenten und kontextuell passenden Texten.

NLP hat eine Ähnlichkeit zu Textmining: Beide zielen darauf ab, Informationen aus Texten zu extrahieren. Beim Textmining geht es jedoch eher um das Erkennen von Mustern und Schlüsselwörtern, während NLP auch die Feinheiten der Sprache interpretiert, z. B. den genauen Kontext und das Sentiment.

In unserem Alltag ist NLP an vielen Stellen anzutreffen. Es bildet die Grundlage für die Technologien hinter Suchmaschinen, Chatbots, Spamfiltern oder automatischen Übersetzungsdiensten. In der Geschäftswelt kann NLP die Betriebsabläufe verbessern: Routineaufgaben werden automatisiert, die Produktivität gesteigert und die Interaktion mit Kunden durch personalisierten Support und Empfehlungen verbessert. Ob bei der Analyse von Kundenfeedback, der Erkennung von Betrugsversuchen in Echtzeit oder der Überwachung von Marktentwicklungen anhand von Nachrichtenberichten – NLP hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich rasch an Veränderungen in einem dynamischen digitalen Umfeld anzupassen.

Wie funktioniert Natural Language Processing?

NLP kann in eine Vielzahl von Funktionen unterteilt werden, wie z. B. Named Entity Recognition, Named Entity Linking, Sentimentanalyse , Textzusammenfassungen, Textklassifizierung, maschinelle Übersetzung und Spracherkennung. Einige dieser Funktionen bauen aufeinander auf, und jede Funktion hilft dabei, aus unstrukturiertem Text verwertbare Erkenntnisse zu extrahieren. Die Technologie dahinter basiert auf verschiedenen Ansätzen, die sich im Laufe der Zeit immer weiter entwickelt haben. Jeder Ansatz bringt seine individuellen Stärken und Schwächen mit sich.

Regelbasierte/symbolische Ansätze

Diese frühen NLP-Methoden basieren auf vordefinierten linguistischen Regeln zur Verarbeitung von Sprache. Die Hauptvorteile regelbasierter Ansätze bestehen darin, dass sie sehr gut interpretierbar sind, keine Trainingsdaten benötigen und einen geringen Rechenaufwand haben. Außerdem sind sie in hohem Maße anpassbar und eignen sich gut für domänenspezifische Aufgaben. Allerdings funktionieren sie hauptsächlich bei einfachen, klar definierten Aufgaben gut. Sie sind aber weniger effektiv, wenn es um die Komplexität natürlicher Sprache geht. Regelbasierte Systeme sind auch nicht in der Lage, automatisch aus neuen Daten zu lernen oder sich an unbekannte Beispiele anzupassen, z. B. an neue Wörter oder sich entwickelnde Sprachmuster. Das macht es schwierig, sie zu pflegen und im Laufe der Zeit zu erweitern.

Statistische Methoden/Maschinelles Lernen (ML)

Mit steigenden Rechenleistungen und dem Aufkommen des Internets, das eine noch nie dagewesene Menge an Daten lieferte, gewannen statistische Methoden zur Sprachverarbeitung an Beliebtheit. Diese analysieren große Datenmengen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, was ihnen mehr Flexibilität und Genauigkeit im Vergleich zu regelbasierten Methoden verleiht. Sie sind robuster gegenüber unbekannten und fehlerhaften Eingaben und können durch Training an verschiedene Domänen oder eine sich verändernde Sprache und Welt angepasst werden. Allerdings haben diese Methoden auch einige Nachteile: Sie erfordern eine große Menge an gelabelten Trainingsdaten, die für einige Sprachen oder Bereiche schwer zu beschaffen und teuer sein können. Darüber hinaus sind sie oft rechenintensiv und benötigen viel Zeit zum Training, insbesondere bei komplexen oder umfangreichen Aufgaben. Statistische Methoden erfordern außerdem umfangreiches Feature Engineering, das Fachwissen voraussetzt und zeitaufwändig sein kann.

Deep Learning/Neuronale NLP-Verfahren

Die jüngsten Fortschritte in der Sprachverarbeitung stammen aus den Bereichen Deep Learning und Neuronale Netze. Insbesondere zu nennen sind hier Transformer-Modelle, die auch in der generativen KI (GenAI) verwendet werden. Diese Modelle können die syntaktischen und semantischen Merkmale von Wörtern und deren Umgebung erfassen und sind daher in der Lage, auch komplexere Texte mit bemerkenswerter Genauigkeit zu verstehen und zu generieren. Sie können sowohl aus gelabelten als auch aus ungelabelten Daten lernen und das Wissen aus vortrainierten Modellen nutzen. Zu den Nachteilen dieser Modelle gehört, dass für das Training viel Rechenaufwand erforderlich ist und es deswegen kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Außerdem kann es schwierig sein, die Entscheidungen der Modelle zu interpretieren oder zu erklären, was ethische und rechtliche Fragestellungen aufwirft.

GenAI-Modelle, wie das allgemein bekannte GPT-4-Modell, das hinter ChatGPT steht, sind auch in der Lage, NLU-Aufgaben zu erfüllen, da sie die Bedeutung und den Kontext von Texten hervorragend interpretieren können. Sie können sogar dazu verwendet werden, synthetische Trainingsdaten zu generieren, mit denen andere Modelle verbessert werden können. Es gibt jedoch auch Modelle wie BERT mit einer anderen Modellarchitektur, die explizit auf bestimmte NLU-Aufgaben abgestimmt werden können. Diese Modelle sind für Aufgaben optimiert, die ein tiefes Verständnis des Kontexts erfordern, wie z. B. Sentimentanalyse, Named Entity Recognition oder Textklassifizierung. Für Aufgaben, bei denen keine Textgenerierung erforderlich ist, können sie effizienter, kostengünstiger und genauer als GenAI-Modelle sein.

Welcher Ansatz ist also „der b este“? Darauf gibt es keine pauschale Antwort. Die Wahl zwischen regelbasierten, statistischen und neuronalen Modellen hängt von der jeweiligen NLP-Aufgabe und den spezifischen Anforderungen ab. Eine weitere Entscheidung, die bei der Implementierung von NLP in Ihrem Unternehmen getroffen werden muss, ist die zwischen Cloud-basierten Diensten und maßgeschneiderten Lösungen. Cloud-basierte Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud bieten schnellen Zugriff auf vorgefertigte NLP-Funktionen und sind daher ideal für Standardaufgaben. Allerdings bieten sie möglicherweise nicht die Flexibilität, die für speziellere oder domänenspezifische Anforderungen erforderlich ist. Maßgeschneiderte NLP-Lösungen hingegen sind so konzipiert, dass sie die individuellen Anforderungen eines Unternehmens erfüllen und damit eine höhere Genauigkeit und bessere Ausrichtung auf die Unternehmensziele bieten.

Anwendungsfälle und Anwendungen in verschiedenen Branchen

Die Flexibilität von NLP ermöglicht den Einsatz in verschiedenen Branchen und bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Hier sind einige Beispiele:

Finanzdienstleister haben oft mit einer großen Menge an unstrukturierten Daten zu tun, z. B. mit Forschungs- und Analyseberichten , Kundeninteraktionen und regulatorischen Dokumenten. NLP-Methoden helfen bei der Analyse dieser Quellen und können z. B. potenziellen Betrug erkennen, verdächtige Aktivitäten aufzeigen und die Einhaltung gesetzlicher Standards sicherstellen.

Im Einzelhandel verbessert NLP das Kundenerlebnis durch den Einsatz von Einkaufsassistenten, die Analyse von Kundenfeedback und die Bereitstellung von automatisiertem Support. NLP-Modelle helfen Einzelhändlern dabei, Kundenwünsche zu verstehen, Produktempfehlungen zu verbessern und den Kundenservice zu optimieren.

In der Rechtsbranche hilft NLP bei der Organisation und Zusammenfassung von juristischen Dokumenten, der Analyse von Präzedenzfällen und der Vorhersage von Rechtsentscheidungen, wodurch Anwälte effizienter arbeiten können.

Auch im Gesundheitswesen können die Fortschritte im Bereich NLP erhebliche Vorteile bringen. NLP verbessert die Patientenversorgung und unterstützt die Forschung. Medizinische Aufzeichnungen, Forschungsartikel und Patientenfeedback können verarbeitet werden, um Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungen vorzuschlagen und die medizinische Forschung voranzutreiben.

Was kann CID für Sie tun?

Wir bei CID bieten maßgeschneiderte NLP-Lösungen an, die über Standlösungen von der Stange hinausgehen. Unser Expertenteam verfügt über weitreichende Erfahrung im Bereich NLP und stellt sicher, dass unsere Lösungen nicht nur auf dem neuesten Stand der Technik sind, sondern auch auf Ihre speziellen Bedürfnisse zugeschnitten werden. Wenn Cloud-basierte NLP-Dienste wie die von AWS oder Azure für Ihr Problem (oder einen Teil davon) die richtige Lösung sind, helfen wir Ihnen bei der Auswahl des passenden Dienstes und bei der Integration in Ihre bestehenden Systeme. Dabei steht immer die beste Lösung für Ihr Unternehmen im Vordergrund.

Wir können alle Unternehmen nur dazu ermutigen, ihre Textdatenbestände zu bewerten und zu überlegen, wie die neuesten NLP-Techniken zu Wertsteigerungen führen und das Wachstum fördern können. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie unsere Lösungen Ihnen helfen können, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen und Ihr Unternehmen mit Erfolg im digitalen Zeitalter zu positionieren.

Autorin © 2024: Ruth Schreiber – www.linkedin.com/in/ruth-schreiber-0565742ba/