Was Natural Language Processing (NLP) leisten kann
15.12.2021
Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem Whitepaper Funktionsweise und Einsatzgebiete von Natural Language Processing. Lesen Sie das vollständige Whitepaper hier.
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- Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Konvertierung - die Umwandlung von Sprachbefehlen in Computeraktionen oder schriftlichen Text und vice versa. Diktierprogramme oder sprachgesteuerte Systeme sind bekannte Beispiele dafür.
- Maschinelle Übersetzung - Google Translate ist das wohl bekannteste Beispiel. Die automatische Übersetzung von geschriebenem oder gesprochenem Text von einer Sprache in eine andere. Auch Übersetzungs-Apps auf Smartphones basieren darauf, ebenso Apps, die per Smartphone fotografierte Textobjekte automatisch übersetzen (Speisekarten in anderen Sprachen als Beispiel).
- Sentimentanalyse - Das ist die Erkennung von Stimmungen oder subjektiven Meinungen in Texten. So können beispielsweise E-Mails sofort als Beschwerde oder Support-Anfrage identifiziert, kategorisiert und entsprechend verarbeitet werden.
- Inhaltliche Kategorisierung - eine linguistisch basierte Dokumentenzusammenfassung. Das schließt eine Suche und Indizierung von Inhalten, Inhaltswarnungen und Erkennung von Duplikaten ein.
- Kontextuelle Extraktion - automatisches Extrahieren strukturierter Informationen aus textbasierten Quellen – zum Beispiel in Verträgen unterschiedliche Entitäten wie Name, Vertragsdauer, Kündigungsfrist, Konditionen, Sonderklauseln etc.
- Dokumentenzusammenfassung - umfangreiche Texte werden automatisch zusammengefasst.
- Prognoseerstellung - auf Basis analysierter Dokumente wie Verträge, Kundenkommunikation per E-Mail oder mittels OCR erfasster Daten können Vorhersagen für kommende oder sich ändernde Verhaltensmuster von Kunden erstellt werden.
Das KI-System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung
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