Im Rahmen vieler Geschäftsprozesse fallen textuelle Daten an, sowohl bei unternehmensinternen als auch bei kundenbezogeneProzessen. Beispiele sind verschickte Nachrichten wie E-Mails oder Dokumente wie Bestellungen, technische Handbücher, Verträge oder Urlaubsanträge. Dabei spielt es keine Rolle, ob diese Prozesse kundenbezogen sind, z.B. eine Supportanfrage, oder unternehmensintern sind, wie z.B. ein Urlaubsantrag. Bei all diesen Unternehmensprozessen werden große Mengen an unstrukturierten, textuellen Daten erzeugt und gespeichert.

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Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing (NLP) kombiniert Techniken (aus den Bereichen) der Linguistik, Informatik und Künstlichen Intelligenz (KI) mit dem Ziel, Sprachdaten computergestützt zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten, um daraus Mehrwert und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Weitere Teilbereiche sind die Generierung natürlicher Sprache und die Implementierung von Konversationsschnittstellen (Chatbots). In letzter Zeit hat insbesondere die Anwendung von Deep-Learning-Techniken die NLP-Forschung vorangetrieben und neue Anwendungsmöglichkeiten für NLP eröffnet.

Welche Bereiche transformiert und optimiert Natural Language Processing (NLP)?

Mit Natural Language Processing (NLP) können wertvolle, bisher schwer zugängliche Informationen - aus Textdaten extrahiert und zur Verbesserung der Prozessqualität und -effizienz oder zur Bereitstellung ganz neuer Dienstleistungen genutzt werden:

  • E-Mail-Anfragen können automatisch an die zuständige Abteilung weitergeleitet werden. Reaktionszeiten werden somit verkürzt und unzureichende Bearbeitungen von Kundenanfragen reduziert.

  • Unzufriedenen Kunden sowie Produktprobleme können durch die Analyse von Social Media-Daten automatisch identifiziert werden. Entsprechende Gegenmaßnahmen können frühzeitig ergriffen werden.

  • Mit Chatbots kann der Kundensupport automatisiert werden. Der Kundenservice wird optimiert und ein neues Kundenerlebnis geschaffen.

Haben diese Beispiele Sie neugierig gemacht? Auf den folgenden Seiten finden Sie detailliertere Informationen zu den verschiedenen Aspekten und Techniken des Natural Language Processing.

Natural-Language-Processing-Bereiche

NLP Trends

Neue NLP Trends sind die Anwendung von Deep Learning, Word Embeddings und Universalmodelle, wie z.B. BERT und GPT-2.

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NLP Tools

Die Zahl der NLP-Tools und Bibliotheken wächst ständig. Zwei der am häufigsten verwendeten Bibliotheken sind NLTK und spaCy.

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NLP Building Blocks

Textklassifikation, Sentimentanalyse und Ähnlichkeitsmaße von Texten und sind bekannte NLP Building Blocks, die häufig kombiniert werden.

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NLP Anwendungsbereiche

Natural Language Processing kommt bereits heute in vielen Bereichen zum Einsatz und wird zukünftig eine unverzichtbare Rolle einnehmen.

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Wie funktioniert NLP?

Methoden aus den Sprachwissenschaften, große Datenmengen und KI ermöglichen das Erkennen und Verarbeiten natürlicher Sprache.

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