Natural Language Processing - Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen

Erwartungen und Chancen mit Sprachverarbeitung

09.12.2020

Die KI-gestützte Verarbeitung von Sprache ist bereits allgegenwärtig - vielleicht fällt es Ihnen schon gar nicht mehr als KI auf: Diktat, Navigation im Auto, Sprachausgabe , Autokorrektur und Sprachsteuerung haben unlängst unser aller Alltag erobert.
Natural Language Processing kann viel mehr leisten als nur die Erleichterungen in Form z.B. der Erleuchtung des Alltags.

In Textdaten liegt in vielen Unternehmen ein Wissensschatz, der große Mehrwerte heben kann: "Wenn unser Unternehmen wüsste, was unser Unternehmen weiß".

Naheliegende Beispiele sind oft Sentiment-Analyse oder Verschlagwortung und Suche. Natural Language Processing ermöglicht Unternehmen, ihre Textbestände neu zu ordnen, bisher unbekannte Zusammenhänge zutage zu fördern oder auch öffentliche Texte strukturiert für das Unternehmen verfügbar zu machen (z. B. Mitbewerber- oder Marktanalyse).

Natural Language Processing Systeme sind oft sichtbar im Endkundenkontakt, wie bei Hotelbuchungen oder im Frist-Level-Support. Weniger bekannt sind die Mehrwerte in den Bereichen Compliance, Legal und Finance. Gerade hier liegt ein enormes Potential wie z.B. Akteuere und Entitäten über den Kontext eindeutig zuzuordnen (Enitity Recognotion), Erstellung automatisierter Zusammenfassungen von Texten, Erfassung von KPIs udn anderer Signale aus Bilanzen und andere Reports automatisert.

Der Vortrag gab einen Überblick über die Möglichkeiten KI-gestützter Sprachverarbeitung jenseits der alltäglichen Anwendung. wie man sie schon aus dem Smartphone kennen mag. Er zeigt auf, wie Computer Sprache verarbeiten bis hin zu den neusten Technologien wie ELMO, BERT oder Transformer – die alles andere als ins Kinderzimmer gehören. Anhand eines Beispiel-Projekts zeigt er auf, welche Mehrwerte Natural Language Processing heute in Unternehmen schaffen kann und wo Stärken und Schwächen liegen.

Key Takeaways & Use Case Presented

Use Case: Making Enterpise Knowdege Accessible Scalably

Unser Kunde verfügt über ein umfangreiches Archiv von Forschungsdokumenten, die in Format und Qualität sehr unterschiedlich sind. Leider war das gesammelte Wissen nicht strukturiert zugänglich, gängige Suchmethoden lieferten nur Teilergebnisse. Wertvolles Wissen konnte nicht abgehoben werden, die Gefahr, erneut Geld für die Recherche bereits vorhandenen Wissens ausgeben zu müssen, war enorm.

Unsere Lösung bestand darin, eine Benutzerschnittstelle zu schaffen, die es dem Benutzer ermöglicht, die Dokumentenbasis nach verschiedenen Themen zu durchsuchen.
Schlüsselwörter wurden automatisch aus den vorhandenen Textdaten extrahiert und in einen Kontext gestellt.
Einzelne Cluster können leicht in beliebiger Tiefe untersucht werden.

Zusammenfassungen der Dokumente wurden automatisch generiert und dem Benutzer bei der Suche zur Verfügung gestellt.

Die Umsetzung erfolgte ausschliesslich mit Open Source Software: Python, Scikit-Learn, SpaCy, Neuralcoref, Pyarrow, Matplotlib.

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Alexander Hendorf -
Managing Partner

Alexander Hendorf is a renowned IT professional and expert in Big Data, Data Mining, Machine Learning and Artificial Intelligence. He is a frequent speaker at international conferences like PyData, PyCons or MongoDB World NYC.
After founding an independent label, Hendorf recognized the potential of digitalization for the music industry and began programming trading platforms and databases.
This combination of entrepreneurship and digitization is reflected in his consulting concepts. With a high level of expertise, he specializes in particular in process optimization through Agile Data Analytics and Data Value Assessments.

Hendorf is a Python Software Foundation Fellow, one of the chair persons of PyConDE and PyData Berlin, chair person of the German Python Softwareverband e.V and one of the 25 MongoDB Masters worldwide. Through his commitment to open source and his membership in corresponding global organizations, he also has an excellent international IT network.

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