Wie automatisiert NLP den gesamten Textanalyseprozess für Unternehmen?

In einer Welt, in der wir 2,5 Trillionen erzeugen (Anzahl der Nullen = 18!) Da täglich Byte an Daten anfallen, ist die Textanalyse zu einem wichtigen Instrument geworden, um die Daten zu strukturieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Die organisierten und aufschlussreichen Daten sind im heutigen Szenario Millionen von Dollar wert, und es ist kein Geheimnis, dass Uber und Airbnb aufgrund ihres enormen Datenvorteils so erfolgreich sind. Durch die effektive Nutzung von Daten können Unternehmen nicht nur Kosten und Risiken kontrollieren, sondern auch effektiver konkurrieren und die Rentabilität steigern, indem sie ihre Endkunden effizient bedienen.

Es ist jedoch leichter gesagt als getan. Die meisten Unternehmen haben Schwierigkeiten, die unorganisierten Daten zu kategorisieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Nicht nur die Textdaten, sondern auch die Bilder, Audios und Videos sind in dieser digital gesteuerten Welt zu einem integralen Bestandteil des Informationsaustauschs geworden. Das Bereinigen, Markieren und Umwandeln dieser Daten in aussagekräftige Erkenntnisse hat die Art und Weise, wie Textanalysen heutzutage gehandhabt werden, um ein gewisses Maß an Raffinesse erhöht.

Früher war es für kleine Unternehmen fast unmöglich, diese Art der Textanalyse in die Hände zu bekommen, da entweder die auf dem Markt verfügbaren Tools zu überteuert waren oder sie auf Low-End-Text-Mining zurückgreifen mussten, um ihnen nur einen Teil des großen Kuchens zu geben. Aber die neuen Technologien und das ständige Bemühen der Menschen, alle Widrigkeiten zu überwinden, haben zu überraschenden Ergebnissen geführt. Das Aufkommen von NLP (Natural Language Processing) hat jedes Unternehmen mit den Mitteln ausgestattet, um eine Vielzahl von Daten zu analysieren, über die es verfügt. Es ermöglichte es ihnen, die meisten damit verbundenen Prozesse zu automatisieren, wodurch sie direkt verwertbare Informationen abrufen konnten, was sowohl Zeit als auch Personalkosten sparte.

Natural Language Processing (NLP) ist der maschinelle Umgang mit geschriebener und mündlicher menschlicher Kommunikation. Es besteht aus Methoden der Linguistik und Statistik in Verbindung mit maschinellem Lernen, um Sprache im Dienste der Automatisierung zu modellieren. NLP verwendet eine Vielzahl von Methoden, um die Ambiguitäten in der menschlichen Sprache zu interpretieren, darunter die folgenden: automatische Zusammenfassung, Markierung von Wortarten, Stimmungsanalyse, Merkmalsextraktion, Extraktion von Beziehungen sowie Emotionserkennung. Es berücksichtigt alle Arten von Daten, die gesammelt und eingegeben werden, seien sie so einfach wie Text oder so abstrus wie Videodateien.

Es gibt unzählige Anwendungen von NLP, wenn es mit Text Mining für Unternehmen (oder persönliche Bedürfnisse) kombiniert wird. Ob Sprache oder Text — Volumen, Geschwindigkeit oder Komplexität reichen aus, um Sie dazu zu bewegen, automatische Unterstützung in Anspruch zu nehmen — beide können von Natural Language Processing (NLP) profitieren. Stellen Sie sich vor, wie spezielle Algorithmen das Gesicht von 80% unstrukturierter geschäftsrelevanter Informationen um uns herum verändern können. In Zukunft werde ich versuchen, die grundlegende Implementierung und den Anwendungsfall verschiedener Facetten von NLP zu veranschaulichen und zu erläutern, wie es uns bei der Textanalyse helfen kann.

Themen, Grammatik und Gemeinsamkeiten

Unter Verwendung verschiedener statistischer Algorithmen werden verschiedene Kategorien bestimmt, die technischer ausgedrückt als „Ähnlichkeitsklassen“ bezeichnet werden können. Klassifikation kann als der Prozess erklärt werden, bei dem verschiedene Instanzen auf der Grundlage verschiedener Attribute zu verschiedenen Klassen (oder Gruppen) zusammengefasst werden. Im Allgemeinen kann es zwei Arten von Gruppierungen geben. Zum einen handelt es sich um konzeptionelle Klassen, z. B. „Smartphone-Unternehmen“ von Samsung, Nokia, Apple, Xiaomi usw. Eine andere Klasse beinhaltet die Koreferenzierung, d. h. die Gruppierung ähnlicher Instanzen in verschiedene Kategorien verschiedener Klassen. Zum Beispiel: „Lionel Messi ist der Kapitän des FC Barcelona. Er wurde in Argentinien geboren. „kann sich auf eine andere Untergruppe beziehen. Es kann nach Geschlecht, Rolle, Nationalität und Millionen verschiedener Klassen klassifiziert werden. Sogar das Wort „Er“, das für Lionel Messi verwendet wird, ist ebenfalls eine Information. Eine der wichtigsten Methoden zur Erkennung von Beziehungen zwischen Entitäten ist das syntaktische Parsen.

Ein weiteres Glück, das NLP-Feature in der Welt der Textanalyse zu haben, sind die Funktionen zur Rechtschreib- und Grammatikprüfung. Im Gegensatz zur in Microsoft Word (oder Google Docs) integrierten Rechtschreibprüfung sind NLP-basierte Grammatik- und Rechtschreibprüfungen nicht auf die Erkennung einzelner Fehler beschränkt. Bei der normalen Rechtschreibprüfung werden beispielsweise zwei Fehler in „Ich war um drei Uhr dort“ nicht erkannt. Versuchen Sie es andererseits mit Stylus, einer der bekanntesten interaktiven Benutzeroberflächen zum Korrekturlesen. Ein linguistischer Ansatz zur Grammatikprüfung könnte das Auflösen von Wortarten beinhalten. Der Prozess umfasst Schritte wie das Erstellen von Satzdiagrammen, das Markieren von Wortarten und das Studium syntaktischer Beziehungen.

Was ist, wenn es eine Möglichkeit gibt, aus erster Hand eine Meinung zu Ihrem Schreibstil einzuholen? Ratet mal, in heutigen Szenarien stehen mehrere Korrekturlese-Tools zur Verfügung, die Ihnen bei der Analyse Ihrer Schreibfähigkeiten helfen. Zwei weitere Kategorien stilistischer Analysen sind Lymbix, das die Stimmung in E-Mails analysiert, und eine weitere ist die automatische Moderation sozialer Kommentare, eine weitere, weniger erforschte Anwendung von NLP. Text Mining und NLP werden häufig Hand in Hand für die Überwachung sozialer Medien eingesetzt. Die Analyse wird anhand eines Pools von nutzergenerierten Inhalten durchgeführt, um Stimmung, Emotionen und Bewusstsein zu einem beliebigen Thema zu verstehen.

Zusammenfassung und Übersetzung von NLP

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Ein Summarizer ist nicht nur die Identifizierung von Schlüsselzeilen oder Schlüsselwörtern. Ein Summarizer muss in der Lage sein, eine verkürzte Version zu erstellen, die die gesamte Bedeutung des Textes vermittelt. Dies ist eines der Merkmale von NLP, das von Marktforschern häufig verwendet wird. Die Logik dahinter ist nicht völlig unverständlich. Die Maschine berechnet das relative Maß für die Signifikanz von Wörtern und Sätzen, indem sie statistische Daten wie Worthäufigkeit, Verteilung und viele andere Attribute berücksichtigt. Sätze mit den besten Signifikanzwerten werden extrahiert und als „Zusammenfassung“ zusammengefasst.

Die Übersetzung ist eine weitere wunderbare NLP-Anwendung. Jede Sprache hat ihre eigene Grammatik, Redewendungen und Syntax. Das Hauptmotiv eines Übersetzers besteht nicht nur darin, die Sprache zu konvertieren, sondern sie auch so zu ändern, dass der resultierende Text Sinn macht. Wie bei der Zusammenfassung beinhaltet die maschinelle Übersetzung die Generierung natürlicher Sprache. Der Google-Übersetzer ist bis heute eines der besten Beispiele für NLP-basierte Übersetzungen.

Stimmungs- und Spracherkennung

Eine weitere beliebte Anwendung von NLP ist die Stimmungsanalyse (auch bekannt als Opinion Mining). Die Stimmungsanalyse ist der automatisierte Prozess, bei dem eine Meinung zu einem bestimmten Thema in geschriebener oder gesprochener Sprache verstanden wird. Dies ist einer der vielversprechendsten Bereiche im Bereich Natural Language Processing (NLP), bei dem ein System zur Identifizierung und Extraktion von Meinungen innerhalb eines Textes aufgebaut wird. Das Hauptmotiv dieses Systems beinhaltet:

1. Polarität: Ob ein Positiv oder Negativ Stellungnahme wird verabschiedet
2. Betreff: Das Thema der Konversation oder des Kontextes.
3. Meinungsinhaber: Person oder Quelle von dem aus die Meinung generiert oder geäußert wird.
4. und natürlich die Meinung sich selbst.

Mithilfe von Systemen zur Sentimentanalyse werden heutzutage alle im Internet verfügbaren Informationen (soziale Medien, Bewertungsseiten, Foren, Blogs und viele andere meinungsgenerierende Plattformen) in strukturierte Daten über Meinungen und Gefühle gegenüber Produkten, Menschen, Dienstleistungen, Marken und sogar der Politik umgewandelt. (Trump sagt das auch: P). Nicht nur das, das Geschäftsmodell vieler großer Unternehmen stützt sich bei der Marktanalyse, beim Kundenservice und sogar bei der Produktentwicklung auf diese Technologie. Es gibt unzählige Echtzeitanwendungen der Sentimentalanalyse im Bereich des Marken- und Social-Media-Marketings, der Marktforschung, der Produktanalyse sowie des Kundendienstes.

JETZT, WO DU ES WEISST

Nachdem wir nun ein wenig über die Wunder wissen, die NLP im Bereich des Text-Mining und der Textanalyse bewirken kann und getan hat, wollen wir die Geschäftskontexte zusammenfassen. NLP wird in Verbindung mit der Erfassung, Integration und Analyse unterschiedlicher Formen von Online-, Sozial- und Unternehmensdaten verwendet. In der heutigen Welt heterogener Big Data funktionieren nicht alle Funktionen, die Text und Sprache extrahiert werden können, von alleine. Natural Language Processing (NLP) muss für Geschäftsanalysen und auch für Aktivitäten wie die Internetsuche verwendet werden, bei denen keine nichttextuellen oder sprachlichen Quellen verwendet werden.

Komprehend ist mächtig Textanalyse-APIs kann eine riesige Menge an unstrukturiertem Text verstehen, um verschiedene Produkte und Unternehmen zu unterstützen. Es ermöglicht Marktforschern auch, alltägliche und zeitaufwändige Datenanalyseaufgaben zu automatisieren und ihnen aufschlussreiche und verwertbare Daten zur Verfügung zu stellen. Derzeit stellt Komprehend 11 verschiedene Textanalyse-APIs für verschiedene Textanalyseaufgaben zur Verfügung und verändert die Art und Weise, wie Textanalysen bisher durchgeführt wurden. Sie bieten auch KI-Beratungsdienste an, um herauszufinden, „was, warum und wie“ der Einsatz von KI in Unternehmen ist.

Finden Sie eine Liste der kostenlosen Ressourcen zum Erlernen von NLP heraus hier.

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