Immer mehr Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen setzen auf NLP-Lösungen, um Textformen besser managen und nutzen zu können. Was hinter dieser Form der künstlichen Intelligenz steckt.
Eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die den Dialog zwischen Menschen und Maschinen ermöglicht und somit nutzbares Wissen generiert, ist Natural Language Processing, kurz NLP. Auf NLP bauen eine Vielzahl an Diensten und Funktionen, die im Alltag bereits bestens vertraut sind. Die Palette reicht von Übersetzungsprogrammen von einer Sprache in eine andere, Rechtschreibkorrektur-Systemen und Suchvervollständigungen bei Suchmaschinen bis hin zu digitalen Sprachassistenten. Auch die überall auf dem Vormarsch befindlichen Chatbots, Callbots und anderen Messaging-Bots beziehen das Verständnis für ihre Aufgaben aus der NLP-basierten Informationsverarbeitung. NLP-Algorithmen erlauben es, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und wiederzugeben und befähigen die virtuellen Gesprächsagenten, schriftlich wie mündlich zu kommunizieren.
„Die aktuell vielversprechendsten Modelle bzw. State-of-the-Art-Ergebnisse für Aufgaben aus dem NLP-Bereich werden mit Deep-Learning-Algorithmen erzielt, die eine komplexere Modellierung erlauben als herkömmliche Machine-Learning-Modelle“, sagt Sandra Wartner, Data Scientist beim Linzer Forschungs- und Entwicklungsunternehmen RISC Software.
»"Deep Learning wurde von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und setzt vielschichtige neuronale Netze ein. Durch die hochgradig verknüpften Strukturen wird ,tiefgehendes Lernen‘ ermöglicht, das gerade für das komplexe Konstrukt der Sprache essenziell ist.“ «
Sandra Wartner
NLP-Use-Cases
Dass künftig immer mehr Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen auf NLP-Lösungen setzen werden, um Textformen besser managen und nutzen zu können, steht für Wartner außer Zweifel. An beispielhaften Use Cases herrscht kein Mangel, etwa wenn es für Controller um die automatisierte Dokumentenklassifikation oder in der Warenannahme um die Extraktion von Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen oder Lieferscheinen geht. Im Bereich Costumer Support können Onlineversandhändler die Reaktionszeiten des Kundenservice durch die automatisierte Verarbeitung und Beantwortung von Kundenanfragen verkürzen. Marketern wird durch die maschinelle Bewertung von Kundenfeedback dabei geholfen, auf Social Media einen Überblick über die Reaktionen in Bezug auf neue Werbemaßnahmen zu bekommen. Als Anwendungsgebiet der Zukunft gilt auch die Unterstützung in der klinischen Dokumentation und Organisation, etwa wenn Ärzte die wichtigsten Informationen aus umfangreichen Anamnesen von Patienten zusammengefasst haben wollen, um einen Gesamtblick auf die Krankheitsgeschichte zu bekommen.
»„Der Fortschritt im NLP-Bereich ist nicht aufzuhalten und stellt kontinuierlich neue und bessere Lösungen für ein breites Spektrum an Problemen bereit. Spannend bleibt auf alle Fälle, welche weiteren Durchbrüche die kommenden Jahre mit sich bringen werden – klar ist, sie werden kommen“«
Sandra Wartner
Personalisierter Nachrichtendienst
Wie ein KI-gestütztes System, das NLP verwendet, den Konsum von Nachrichten zu einem individuellen Erlebnis umgestalten kann, zeigt das österreichische Start-up Newsadoo, das von der Jury der renommierten MTL Tech Awards 2020 in Montreal als eines der weltweit 27 besten Technologieprojekte ausgewählt wurde. Die App Newsadoo aus Oberösterreich stellt die Leser und ihre Interessen in den Vordergrund und generiert aus verschiedenen Medienquellen personalisierte Tageszeitungen, die auf die Interessen der Leser maßgeschneidert werden. „Der User kann seine ganz persönliche digitale Tageszeitung mit wenigen Klicks erstellen, indem er seine Lieblingsquellen auswählt, sich mit der Funktion Topics einen Themenpool erstellt und über bestimmte Ereignisse von unterschiedlichen Medien informieren lässt“, erläutert Gründer David Böhm. Die Philosophie dahinter:
»„Aus unserer Sicht ist die Zukunft der Medienlandschaft einfach und klar: Wir brauchen einen eigenen, digitalen, europäischen Presse-Grosso. Einen, der sich weniger nach den Bedürfnissen der Verlage richtet und mehr nach denen der User.“ «
David Böhm
Abgleich von 650.000 Einzelparametern
Technologisch betrachtet kommen Algorithmen zur Anwendung, die täglich ca. 650.000 Einzelparameter abgleichen und mittels KI aus Qualitätsmedien die relevanten News für die jeweilige Person herausfiltert. Im Detail: Um aus Tausenden von Websites und anderen elektronischen Medienkanälen Updates zu sammeln und deren Aufnahme in den Newsadoo-Nachrichtenpool sicherzustellen, wurden Push-und-Pull-Mechanismen entwickelt. In der Folge kommen Algorithmen zur Informationsextraktion zum Einsatz, um Themen-Tags, Orte, Stimmungen und mehr zu erfassen. Für die automatische Zuordnung zu Nachrichtenkategorien werden die Artikel in maschinenverständliche Vektordarstellungen umgewandelt und Machine-Learning-Modelle angewandt. Damit User sich nicht durch repetitive Inhalte durcharbeiten müssen, werden inhaltlich ähnliche Artikel mittels Natural-Language-Processing-Vergleichen gruppiert und gebündelt.