Potenzial von Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) – Einfach erklärt für Einsteiger

Was ist NLP?

Stellen Sie sich vor, Sie könnten mit Ihrem Computer sprechen, ihm detaillierte oder fachliche Fragen stellen und sinnvolle Antworten erhalten. Genau das ist das Ziel von Natural Language Processing (NLP), einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). NLP befasst sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Maschine durch natürliche Sprache, also die Sprache, die wir im Alltag verwenden.

Wie funktioniert NLP?

NLP-Systeme nutzen verschiedene Techniken, um menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Dazu gehören:

• Linguistik: Die Analyse der Grammatik, Syntax und Semantik von Sprache.
• Maschinelles Lernen: Algorithmen, die aus Daten lernen und Muster erkennen.
• Statistik: Die Analyse von Wahrscheinlichkeiten und Häufigkeiten von Wörtern und Redewendungen.

Welche Aufgaben kann NLP lösen?

NLP hat ein breites Anwendungsspektrum. Hier einige Beispiele:

• Digitalisierung von Prozessen: Automatisierung der Datenerfassung und Klassifizierung von Dokumenten
• Maschinelle Übersetzung: Automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen.
• Textgenerierung: Automatische Erstellung von Texten, z. B. von Nachrichtenartikeln oder Werbetexten.
• Chatbots: Virtuelle Assistenten, die mit Menschen in Dialog treten können.
• Spracherkennung: Umwandlung von gesprochener Sprache in Text.
• Sentimentanalyse: Erkennung der Stimmung und Meinung in Texten, z. B. in Kundenbewertungen.

NLP in der Praxis

Wir haben NLP bereits in einigen Projekten erfolgreich eingesetzt, mehr dazu erfahren Sie hier: NLP bei uns

Wir haben außerdem einige Problemstellungen aus der Praxis zusammengestellt und erläutern, wie der Einsatz von NLP hier helfen kann: Anwendungsbeispiele

Warum ist NLP wichtig?

NLP ermöglicht es uns, mit Computern auf eine natürlichere und intuitivere Weise zu interagieren. Dies kann zu einer Vielzahl von Vorteilen führen, z. B.:

1. Verbesserte Effizienz: NLP automatisiert die Verarbeitung von Texten, was zu einer schnelleren und effizienteren Durchführung von Aufgaben führt.
2. Besseres Verständnis von Kundenbedürfnissen: NLP ermöglicht die Analyse von Kundenfeedback und -kommunikation, um Bedürfnisse und Präferenzen besser zu verstehen und darauf einzugehen.
3. Automatisierte Klassifizierung und Tagging: NLP kann Texte automatisch in Kategorien einteilen und mit relevanten Tags versehen, was die Organisation und Durchsuchbarkeit von Informationen verbessert.
4. Fehlerreduktion: Durch den Einsatz von NLP können menschliche Fehler bei der manuellen Verarbeitung von Texten minimiert werden.
5. Neue Erkenntnisse: NLP ermöglicht die Extraktion von Erkenntnissen und Informationen aus großen Textmengen, die sonst schwer zugänglich wären, und trägt so zur Verbesserung der Datenanalyse und Entscheidungsfindung bei.
   1.  

FAQ

• Wie genau funktionert die Technologie? 
• Wie hängen NLP, LLM und Maschinelles Lernen zusammen?
• Was benötige ich für den Einsatz der Technologie?

Die Antworten auf diese und weitere häufige Fragen finden sie hier: FAQ

Kontaktieren Sie uns

Sie haben noch weitere Fragen zur Funktionsweise und den Einsatzmöglichkeiten? Sie haben ein konkretes Problem und möchten wissen, wie die Technologie Ihnen dabei helfen kann?

Problem:

In vielen Unternehmen lagern unzählige Dokumente in analoger Form. Diese müssen mühsam von Hand erfasst und anschließend manuell klassifiziert werden. Das ist zeitaufwändig, fehleranfällig und bindet wertvolle Ressourcen. Auch bereits digital vorhandene Dokumente müssen oft noch manuell nachbearbeitet werden.

Lösung:

Der Einsatz eines Large Language Models (LLM) mit Natural Language Processing (NLP) kann diese Prozesse automatisieren. Mit einem LLM und NLP können die Rechnungen automatisch erfasst und klassifiziert werden. Das LLM kann den Text der Dokumente lesen und verstehen und sie dann automatisch in die richtige Kategorie einordnen. Das dauert nur wenige Minuten. Das LLM kann sowohl eingescannte als auch digitale Dokumente automatisch erfassen und klassifizieren. So werden Zeit und Kosten gespart, und die Fehlerquote sinkt deutlich.

Vorteile:

• Zeitersparnis: Die automatische Erfassung und Klassifizierung von Dokumenten spart viel Zeit, die Mitarbeiter für andere Aufgaben nutzen können.
• Reduzierte Fehlerquote: Das LLM kann Dokumente mit einer deutlich höheren Genauigkeit klassifizieren als menschliche Mitarbeiter.
• Effizienzsteigerung: Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung führt zu einer Steigerung der Effizienz und Produktivität.
• Verbesserte Compliance: Die automatische Klassifizierung von Dokumenten kann dazu beitragen, die Compliance mit gesetzlichen und behördlichen Vorgaben zu verbessern.

Beispiele aus der Praxis

Wie das Ganze in der Praxis funktioniert, können Sie auf der Seite des Mittelstand-Digital Zentrums Ruhr-OWL nachlesen. Hier wird das Transferprojekt unter Leitung unserer Mitarbeiters Maurice Vogel im Detail beschrieben: Link zur Webseite

Doch nicht nur bei der Klassifikation von Dokumenten kann NLP eine große Hilfe sein, auch beim Vergleichen spezifischer komplexer Informationen innerhalb verschiedener Dokumente, zeigt die Technologie ihre Vorteile. Gemeinsam mit der Abteilung Informationslogistik und Assistenzsysteme ist das Projekt Sustainalyze entstanden, in dem Daten aus Nachhaltigkeitsberichte schnell und einfach miteinander verglichen werden können. Wie das genau funktioniert und wie auch Sie davon profitieren könnten, erfahren Sie hier: Projektseite Sustainalyze

Unser Angebot

Stehen Sie vor einer ähnlichen Herausforderung? Kontaktieren Sie uns! Gemeinsam können wir die Situation in Ihrem Unternehmen analysieren und herausfinden, wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Form eines LLM bei Ihnen gewinnbringend eingesetzt werden kann!

Die häufigsten Fragen

Wie genau funktioniert ein LLM?

Einfach und kompakt erklärt:

Ein LLM (Large Language Model) ist ein riesiges neuronales Netz, das mit sehr vielen Daten trainiert wird. Stellen Sie sich ein neuronales Netz wie ein riesiges Puzzle vor, das aus vielen kleinen Teilen besteht.

Die Daten:

• Bücher
• Artikel
• Websites
• Code
• und vieles mehr

Das Training:

• Das LLM lernt aus den Daten, wie Sprache funktioniert.
• Es lernt, Wörter und Sätze zu verstehen.
• Es lernt, neue Texte zu generieren.

Die Anwendung:

• Sie können dem LLM Fragen stellen.
• Sie können dem LLM Aufgaben geben.
• Das LLM kann Ihnen helfen, Texte zu verstehen und zu generieren.

Ein Beispiel:

Sie fragen das LLM: "Wie funktioniert ein LLM?".

Das LLM durchsucht seine Datenbank und findet die relevanten Informationen. Es verarbeitet die Informationen und generiert eine Antwort.

Die Antwort:

• Die Antwort ist einfach und verständlich.
• Die Antwort ist korrekt und relevant.
• Die Antwort ist in einem flüssigen und grammatikalisch korrekten Deutsch geschrieben.
• Die Antwort ist der Text, den Sie gerade gelesen haben.

Wie hängen NLP, LLM und Maschinelles Lernen zusammen?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen befasst, die aus Daten lernen und sich selbst verbessern können.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. NLP-Algorithmen können Text lesen, verstehen und generieren.

Large Language Models (LLM) sind eine besondere Art von NLP-Algorithmen, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden. LLMs können komplexe Aufgaben wie Textübersetzung, Textgenerierung und Beantwortung von Fragen ausführen.

Zusammenfassend:

• Maschinelles Lernen ist der übergeordnete Begriff.
• Natural Language Processing ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der sich auf die Verarbeitung menschlicher Sprache spezialisiert hat.
• Large Language Models sind eine besondere Art von NLP-Algorithmen, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden und besonders komplexe Aufgaben ausführen können.

Was benötige ich für den Einsatz der Technologie?

Hardware:

• Computer mit leistungsstarker CPU und GPU: Die Rechenleistung spielt eine wichtige Rolle, da NLP- und LLM-Modelle sehr komplex sind. Moderne CPUs und GPUs bieten die nötige Rechenleistung, um diese Modelle effizient zu trainieren und auszuführen.
• Ausreichend Speicherplatz: Die Modelle benötigen viel Speicherplatz, um die trainierten Daten zu speichern. Je nach Größe und Komplexität des Modells können mehrere Gigabyte oder sogar Terabyte an Speicherplatz benötigt werden.

Software:

• Software-Framework für NLP: Es gibt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder spaCy, die die Entwicklung von NLP-Anwendungen erleichtern. Diese Frameworks bieten Funktionen zur Datenvorverarbeitung, Modellentwicklung, Modelltraining und Modellbewertung.
• Trainierte Modelle: Sie können entweder eigene Modelle trainieren oder vorgefertigte Modelle aus dem Internet herunterladen. Vorgefertigte Modelle können eine gute Option sein, wenn Sie schnell mit NLP-Anwendungen experimentieren möchten oder wenn Sie nicht die Ressourcen haben, um eigene Modelle zu trainieren.
• Programmierkenntnisse: Um NLP- und LLM-Technologien zu nutzen, sind Grundkenntnisse in Programmierung erforderlich. Sie müssen in der Lage sein, Code zu schreiben, um die Modelle zu laden, zu konfigurieren und mit ihnen zu interagieren.

Zusätzliche Ressourcen:

• Daten: Um NLP-Modelle zu trainieren, benötigen Sie große Datenmengen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Textdokumenten, Websites oder sozialen Medien. Die Qualität und Größe der Daten hat einen großen Einfluss auf die Leistung der trainierten Modelle.
• Expertenwissen: Für die Entwicklung und Nutzung von NLP- und LLM-Technologien ist es hilfreich, Expertenwissen in den Bereichen Linguistik, Informatik und Mathematik zu haben. Expertenwissen kann Ihnen helfen, die richtigen Modelle auszuwählen, die Daten effizient vorzuverarbeiten und die Modelle optimal zu trainieren.