Haben Sie das Gefühl, dass Sie sich in einem Meer von Daten, das täglich größer wird, nicht zurechtfinden? Sind Sie nicht in der Lage, etwas Nützliches herauszufinden? Da sind Sie nicht allein. Unternehmen auf der ganzen Welt müssen einen Weg finden, um aus riesigen Datenmengen den größten Nutzen zu ziehen.
Hier kommt die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ins Spiel. Wahrscheinlich haben Sie in letzter Zeit viel über NLP gehört, aber es ist mehr als nur ein modisches Schlagwort. Laut einer globaler Forschungsbericht Die von IBM in Auftrag gegebene Studie zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen heute NLP-gestützte Anwendungen nutzen und weitere 25 % der Unternehmen planen, im kommenden Jahr NLP-Technologien einzusetzen.
Warum ist NLP eine ideale Lösung für den Zugriff auf Daten? Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen können Sie mit NLP tief in Ihre Daten eintauchen - sowohl in die von Erstanbietern als auch in die von Drittanbietern - und die relevanten, branchenspezifischen Informationen erhalten, die Ihr Unternehmen benötigt, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mithilfe von NLP-Techniken können Sie riesige Mengen an Textdaten in einem noch nie dagewesenen Umfang analysieren. Und Sie können diese Analyse automatisieren, so dass sie in Echtzeit und mit wenig bis gar keinem manuellen Eingriff abläuft.
Was ist natürliche Sprachverarbeitung?
NLP ist ein Zweig der KI, der Computerlinguistik mit Informatik verbindet. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen übersetzen NLP-Techniken menschliche Sprache in Sprache, die Computer verstehen können.
Computer "sprechen" im Binärcode. Das heißt, die Maschinensprache besteht aus 0en und 1en. Vergleicht man dies mit der Komplexität der menschlichen Sprache, werden die Herausforderungen bei der Übersetzung deutlich. Bevor ein NLP-Verfahren menschliche Sprache in eine Sprache übersetzen kann, die ein Computer verstehen kann, muss es dies tun:
- Mehrdeutigkeiten im Wortlaut zu beseitigen
- Kontext verstehen
- die Auswirkungen von Konzepten wie Geschlecht und Kultur erkennen
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens haben eine Reihe von NLP-Techniken hervorgebracht, die in der Lage sind, diese Herausforderungen frontal anzugehen. Die folgenden Techniken sind Beispiele für einige der beliebtesten NLP-Techniken, die heute verwendet werden.
Die fünf besten NLP-Techniken zur Gewinnung von Bedeutung aus Ihren Daten
1. Stimmungsanalyse
Sentiment-Analyse prüft Daten, um festzustellen, ob die Gefühle und Einstellungen der Kunden positiv, negativ oder neutral sind. Stellen Sie sich vor, Sie wären in der Lage, den Finger auf den Puls der Stimmung Ihres Marktes gegenüber Ihrer Marke zu legen. Sie wären in der Lage zu sehen, was die Menschen über Ihre Produkte denken, und Sie hätten wertvolle Informationen für verschiedene Abteilungen, vom Marketing über die Produktentwicklung bis hin zum Kundendienst.
2. Automatische Textzusammenfassung
Die automatische Textzusammenfassung erstellt eine komprimierte Version eines längeren Textes, wobei die Bedeutung des Textes erhalten bleibt. Auf diese Weise können Sie effizient die wichtigsten Punkte relevanter Informationen herausfiltern, die oft tief in längeren Inhalten verborgen sind. In der Vergangenheit mussten solche Informationen manuell extrahiert werden - ein Prozess, der bei einer großen Datenmenge nicht mehr tragbar ist.
3. Erkennung von benannten Entitäten
Mit ihrer Fähigkeit, aussagekräftige Informationen aus den Textbergen der Daten zu gewinnen, sind NLP-Techniken leistungsstarke Werkzeuge, um Ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Erkennung benannter Entitäten (NER) ist eine überwachte Lerntechnik, bei der Sie die Art der Informationen, die Sie extrahieren möchten, im Voraus festlegen. Um NER zu verwenden, trainieren Sie Ihr NER-Modell zunächst mit einem Datensatz vordefinierter Entitätskategorien - z. B. Datum, Person, Ort, Beruf und Organisation -, um dem Modell beizubringen, bestimmte Entitäten im Text zu identifizieren und sie den entsprechenden Kategorien zuzuordnen. Dies ahmt die Art und Weise nach, wie Menschen lesen: Wir identifizieren automatisch alle benannten Entitäten im Text, während unsere Augen die Wörter überfliegen.
4. Thema Modellierung
Durch die Kombination von Mustererkennung und maschinellem Lernen, Themenmodellierung leitet aus dem zu analysierenden Text Themen ab. Auf der Grundlage der identifizierten Themen wird der Text dann mit anderen Texten gruppiert, die ähnliche Themencluster enthalten. Im Gegensatz zu NER ist die Themenmodellierung eine unüberwachte NLP-Technik. Unüberwachte Techniken sind in der Regel schneller und einfacher zu verwenden, da Sie Ihr Modell nicht erst trainieren müssen.
5. Lemmatisierung und Stemming
Lemmatisierung und Stemming sind Datenbereinigungstechniken, bei denen Wörter auf ähnliche Weise gruppiert werden:
- Die Lemmatisierung gruppiert Wörter auf der Grundlage der Wörterbuchdefinition oder des Kontexts. Zum Beispiel würde die Lemmatisierung sits, sat und sitting unter der gemeinsamen Wurzel sit zusammenfassen.
- Beim Stemming werden Wörter durch Abschneiden von Präfixen oder Suffixen zu einem Stamm zusammengefasst. Auf würden zum Beispiel die Wörter walking, walked und walks mit Stemming unter walk zusammengefasst werden. Die Wörter sits, sat und sitting würden jedoch nicht unter sit zusammengefasst werden, da die Wortstämme nicht denselben Wortstamm ergeben.
Wie Sie die Macht der NLP-Techniken für Ihr Unternehmen nutzen können
NLP ist ein nützliches Werkzeug, weil es Ihnen ermöglicht, nützliche Informationen aus Ihren Daten zu extrahieren. Hier finden Sie Möglichkeiten, wie Sie diese Leistung nutzen können:
- Datenqualität: Durch den Einsatz von Textbereinigungstechniken wie der Lemmatisierung können Sie Ihre Daten so aufbereiten, dass sie einen Text ergeben, den Maschinen besser verstehen können.
- Kundensegmentierung: Mithilfe von NLP-Techniken können Sie wichtige Kundeninformationen aus Ihren Rohdaten extrahieren. Zum Beispiel nutzt ShareThis NLP, um Schlüsselattributdaten - wie Marke und Lebensstil - zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre Daten in geeignete Kundensegmente zu filtern.
- Allgemeine Nutzerbindung: Ohne die Hilfe des maschinellen Lernens wäre die Arbeit mit großen Datensätzen ein Ding der Unmöglichkeit. NLP bietet KI-gesteuerte Tools, die Ihnen dabei helfen, die gezielten Informationen zu extrahieren, die Sie zur Förderung der Kundenbindung benötigen.
NLP-Techniken sind in der Lage, aussagekräftige Informationen aus den Unmengen von Text in den Daten zu gewinnen, und stellen somit ein leistungsfähiges Instrument dar, mit dem Sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. ShareThis So nutzt z. B. das Unternehmen NLP, um aus den großen Datenmengen, die es täglich sammelt, eine Bedeutung zu gewinnen. Wenn Sie mit ShareThis zusammenarbeiten, können Sie die Leistung von NLP nutzen, um die für Sie wichtigen Erkenntnisse zu gewinnen.
