NLP-Technologie revolutioniert die Dokumentenverarbeitung

Das digitale Zeitalter hat nicht nur begonnen, wir sind mittendrin. Unternehmen müssen enorme Mengen an Dokumenten digital verarbeiten und es werden nicht weniger, sondern mehr – von E-Mails mit Anhängen über Rechnungen, Verträge und Bestellungen bis hin zu wissenschaftlichen Publikationen.

Die Bearbeitung durch Personen kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen und durch Ineffizienz sehr kostspielig sowie fehleranfällig sein. Mittels Natural Language Processing (NLP) lassen sich zahlreiche Prozesse rund ums Dokument automatisieren. Das spart Zeit, Ressourcen und damit Kosten. Gleichzeitig steigert es die Kundenzufriedenheit und ist ein wichtiger Hebel für Unternehmen, um im Wettbewerb zu bestehen oder sich Marktvorteile zu sichern.

Wir erklären die Hintergründe der KI-Technologie und geben Einblicke in deren Einsatzmöglichkeiten zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung in Unternehmen.

Automatisierung selbst komplexer Prozesse

Ein standardisiertes Rechnungsformat auslesen ist schon seit langem möglich. Bislang schwerer bis nicht möglich war es, unstrukturierte Texte, die nicht in standardisierter Form vorlagen, zu verarbeiten. Mittels Natural Language Processing lassen sich automatisch Informationen selbst in komplexen Texten identifizieren und strukturiert extrahieren.

Die Dokumentenverarbeitung mittels Natural Language Processing bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen – von Effizienzsteigerungen und Fehlerreduktion bis hin zu verbesserter Datenqualität und Kundenbetreuung. Durch den Einsatz der Technologie können Unternehmen ihre Prozesse am Dokument optimieren und so ihre Wettbewerbsfähigkeit und ihren geschäftlichen Erfolg steigern.

Die Technologie

Natural Language Processing ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen menschlicher Sprache und Computern beschäftigt. Es geht darum, Computer so zu programmieren, dass sie die menschliche Sprache verstehen, analysieren und generieren können. Natural Language Processing wird bereits in vielen Anwendungen wie Chatbots, zur Spracherkennung, zur Übersetzung, Informationsextraktion und Dokumentenanalyse eingesetzt. Insbesondere die automatisierte Informationsextraktion und Dokumentenverarbeitung sind ein großer Hebel bei der Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Dokumente jeglicher Art – von E-Mails mit Anhang über Verträge bis hin zu klinischen Dokumentationen – lassen sich auswerten und die enthaltenen Informationen als strukturierte Daten verarbeiten.

Die NLP-Modelle

Um strukturiert bestimmte Informationen extrahieren zu können werden beim Natural Language Processing Sprachmodelle eingesetzt, die anhand von Beispieldokumenten trainiert wurden. Dazu werden Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze verwendet. Die Modelle setzen hierbei Elemente eines Textes – die Textbausteine – miteinander in Verbindung bzw. analysieren diese im Kontext. Die Beziehungen zwischen den Daten/Elementen dient als Basis um deren Bedeutung im Zusammenhang zu verstehen. Das Modell „lernt“ so bestimmte Informationen zuverlässig zu erkennen.

Die NLP-Modelle werden in den Gesamtprozess bzw. die Software für Dokumentenverarbeitung integriert und sorgen dafür, dass die spezifischen, prozessrelevanten Informationen ausgelesen werden.

Die Herausforderungen

Komplexität von Sprache

Eine der größten Herausforderungen beim Natural Language Processing ist die Vielfalt und Komplexität menschlicher Sprache. Es gibt Dialekte, Slang-Ausdrücke, Redewendungen, Tippfehler und unterschiedlichste Formulierungen für die gleiche Botschaft. Natural Language Processing-Systeme nutzen Techniken wie Morphologie, Syntax und Semantik, um Text dennoch „verstehen“ zu können. Morphologie bezieht sich auf die Analyse von Wörtern und deren Strukturen, während Syntax sich auf die Beziehungen zwischen Wörtern bezieht. Semantik befasst sich mit der Bedeutung von Wörtern und Sätzen.

Mehrdeutigkeit

Polysemie bedeutet, dass ein Wort mehrere Bedeutungen hat. Ein Beispiel ist das Wort „Bank", das sowohl eine Sitzbank als auch ein Finanzinstitut bedeuten kann. Mehrdeutigkeiten können aber auch durch Homonyme und Homophone verursacht werden, wie zum Beispiel das Wort “Bank” (Finanzinstitut) und “Bänke” (Sitzgelegenheiten). Neueste Natural Language Processing-Technologie erkennt dennoch den Inhalt – durch Kontextualisierung.

Trainingsdaten

Ohne entsprechendes Training können Natural Language Processing-Modelle Informationen nicht zuverlässig erkennen. Ein NLP-Modell wird mit Beispieldaten trainiert. Es lernt, indem es die Struktur, die Grammatik und die Bedeutung von Wörtern und Sätzen in diesen Daten analysiert. Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für die Performance.