Die beliebtesten NLP-Anwendungsfälle

Natural Language Processing (NLP) ist eine wichtige Technologie, die heute von vielen Unternehmen eingesetzt wird. Es ermöglicht Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und als Daten zu verarbeiten. Aber wofür wird es genau verwendet? In diesem Artikel sehen wir uns einige Beispiele für Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache an und zeigen, wie NLP in verschiedenen Branchen angewendet wurde.

Beispiele für NLP-Anwendungsfälle

Mit Hilfe von NLP-Technologie, können Computer jetzt automatisch mit natürlichen menschlichen Sprachen wie Sprache oder Text umgehen, und obwohl dies an sich schon ziemlich faszinierend ist, liegt der wahre Wert hinter dieser Technologie in ihren Anwendungsfällen.

Lassen Sie uns einige reale Anwendungen der Natural Language Processing-Technologie durchgehen:

Spam-Erkennung

Die besten Spam-Erkennungstechnologien verwenden NLP-Funktionen, um E-Mails zu scannen und Junk-Mails zu identifizieren, dank einer Sprache, die oft auf Spam oder Phishing hinweist.

E-Mail-Klassifizierung

Wenn Sie Google Mail verwenden, werden Sie bereits bemerkt haben, dass unsere eingehenden E-Mails automatisch in unseren primären Posteingang, Werbeaktionen und Spam-Posteingang eingeordnet werden.

Dies geschieht dank NLP. Die KI ist darauf trainiert, E-Mails in diesen Kategorien zu identifizieren und zu klassifizieren, dank ihres Verständnisses des Inhalts der E-Mails. Wie wir bereits gesehen haben, enthalten Spam-Mails in der Regel unklare Nachrichten und irrelevante ausgehende Links. In ähnlicher Weise verwenden Werbe-E-Mails eine spezifische Sprache und enthalten in der Regel Werbeinhalte wie Coupons oder reduzierte Angebote.

Werkzeuge zur Grammatikkorrektur

Tools zur Grammatikkorrektur, wie z Grammarly, verwenden NLP-Techniken, um einen Text zu scannen, auf Sprachfehler zu prüfen und Vorschläge zu machen, welche Korrekturen vorgenommen werden sollten.

Laut Grammarly wird die Software von ihrem Team aus Linguisten und Deep-Learning-Ingenieuren mit Daten über Grammatikregeln und Rechtschreibung gefüttert, die Algorithmen entwickelt haben, die die Regeln und Muster guten Schreibens lernen, indem sie Millionen von Sätzen aus Forschungstexten analysieren. Es lernt auch mit Daten, denn jedes Mal, wenn ein Benutzer einen Vorschlag von Grammarly akzeptiert oder ignoriert, wird die KI schlauer. Dank dieses Wissens kann das Tool zwischen richtiger und falscher Verwendung unterscheiden und schlägt Änderungen oder Korrekturen vor.

Textzusammenfassung

Die Textzusammenfassung ist der Prozess der Kürzung eines Textes und der Erstellung einer prägnanten Zusammenfassung unter Beibehaltung der Kernidee und Botschaft des ursprünglichen Dokuments.

Auch hier sind NLP-Techniken am Werk, um riesige Mengen an digitalem Text zu „verdauen“, den Inhalt zu verstehen, die zentralsten Ideen zu extrahieren, irrelevante Informationen zu ignorieren und einen kürzeren Text zu erstellen, der dennoch alle wichtigen Punkte enthält.

Es gibt zwei Hauptmethoden, um Texte zusammenzufassen:

• Extraktive Methode
  Bei dieser Methode verwenden Algorithmen aussagekräftige Sätze und Wendungen aus dem Originaltext und kombinieren sie zu einer Zusammenfassung. Dazu nutzt der Algorithmus die Worthäufigkeit, die Relevanz von Phrasen sowie weitere Parameter.
• Abstraktive Methode
  Bei dieser fortgeschritteneren Methode muss der Algorithmus die allgemeine Bedeutung von Sätzen verstehen und den Kontext interpretieren, um neue Sätze basierend auf der Gesamtbedeutung zu generieren. Die Ausgabe ist daher ein neuer Text, der sich vollständig vom Quellinhalt unterscheidet.

Automatisierte Übersetzung

Einer der wichtigsten Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Übersetzung. Seit ihrer Einführung in den 1950er Jahren hat die automatisierte Übersetzung einen langen Weg zurückgelegt.

Eine effektive Übersetzung ist mehr als nur das Ersetzen von Wörtern, sie muss die Bedeutung und den Ton der Eingabesprache genau erfassen, um sie mit der gleichen Bedeutung und der gewünschten Wirkung in eine andere Sprache übersetzen zu können.

Automatisierte Übersetzungsdienste wie z Google Translate or DeepL Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von NLP, um globale Sprachen in Text- oder sogar Sprachformaten zu verstehen und eine genaue Übersetzung zu erstellen. Bei Inbenta nutzen wir die Leistungsfähigkeit von NLP für die automatische Übersetzung in unseren mehrsprachigen Chatbots, um sicherzustellen, dass unsere Benutzer die Antworten, die sie suchen, in ihrer bevorzugten Sprache erhalten.

Stimmungsanalyse

Die Sentimentanalyse versucht, die Gesamtstimmung eines Textes oder Dokuments einzuschätzen, indem sie die in diesen Inhalten verwendete Sprache analysiert. Es kann für Social-Media-Beiträge, Antworten, Rezensionen und mehr verwendet werden, um das Gefühl, die Meinung oder den Glauben einer Aussage zu identifizieren, und liefert so viele Informationen über die Entscheidungen der Kunden und ihre Entscheidungsgründe.

Virtuelle Agenten und Chatbots

Dank der NLP-Technologie sind Chatbots menschlicher geworden. Conversational AI-Lösungen Gefällt mir KI-gestützte intelligente Chatbots Verwenden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Bedeutung hinter den Anfragen des Benutzers verstehen und beantworte sie genau.

Chatbots haben zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen, da sie Gespräche mit Kunden erleichtern und verschiedene regelbasierte Aufgaben automatisieren, wie z. B. das Beantworten von FAQs oder Flüge buchen. Sie sind kostengünstig und an jedem Tag des Jahres rund um die Uhr verfügbar, sodass Benutzer selbst Antworten auf ihre Fragen finden und so die Benutzererfahrung verbessern können.

Beispiele für branchenspezifische NLP-Anwendungsfälle

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in den letzten Jahren so leistungsfähig geworden, dass sie nun den Geschäftsbetrieb in verschiedenen Branchen beeinflusst. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle von NLP in verschiedenen Branchen.

NLP-Anwendungsfälle für Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhändler können NLP verwenden, um Kundendaten zu analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, um fundiertere Entscheidungen in ihren Prozessen zu treffen, vom Produktdesign und Bestandsmanagement bis hin zu Vertriebs- und Marketinginitiativen.

Marktinformationen
Vermarkter können Daten aus verschiedenen Quellen wie Rezensionen, Kommentaren, Posts in sozialen Medien usw. extrahieren und sie mit NLP-Funktionen kombinieren, um die Verbraucherstimmung zu analysieren, Markttrends zu erkennen und ihre Marketingstrategien zu optimieren.

Semantische Suche
NLP-gestützte semantische Suchmaschinen Ermöglichen Sie es Online-Einzelhandelsgeschäften und E-Commerce-Websites, die Absicht der Käufer zu verstehen, selbst wenn sie Long-Tail-Suchen wie „schwarze Frauen Kleidergröße 10“ verwenden, um passende Antworten vorzuschlagen und die Sichtbarkeit von Produkten zu erhöhen. Nutzung der semantischen Suche ermöglicht es E-Commerce-Websites, die Konversionsraten zu erhöhen und die Rate der Warenkorbabbrüche zu verringern.

E-Commerce-Chatbot
Chatbots im E-Commerce Verwenden Sie NLP, um die Fragen der Käufer zu verstehen und sie so genau wie möglich zu beantworten. Sie können sogar Transaktionsfunktionen anbieten, die es Benutzern ermöglichen, die gesuchten Produkte zu finden, verwandte Produkte vorzuschlagen, Angebote zu bewerben und sogar Verkäufe abzuschließen, ohne den Chatbot verlassen zu müssen.

NLP-Anwendungsfälle im Bank- und Finanzwesen

Banken und Finanzinstitute können NLP verwenden, um Marktdaten zu analysieren und diese Erkenntnisse zu nutzen, um Risiken zu reduzieren und bessere Entscheidungen zu treffen. NLP kann diesen Institutionen auch helfen, illegale Aktivitäten wie Geldwäsche und andere betrügerische Verhaltensweisen zu erkennen.

Kreditwürdigkeit
Banken und Finanzinstitute verwenden Kredit-Scoring, um die Risiken zu bestimmen, die mit der Kreditvergabe an eine Einzelperson oder ein Unternehmen verbunden sind. NLP kann bei der Kreditwürdigkeitsprüfung helfen, indem es relevante Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Kreditunterlagen, Einkommen, Investitionen, Ausgaben usw.

Entdeckung eines Betruges
In Kombination mit künstlicher Intelligenz kann NLP dabei helfen, Betrug anhand unstrukturierter Finanzdokumente zu erkennen.

NLP-Anwendungsfälle für Versicherungen

Versicherungen kann NLP verwenden, um die Kundenkommunikation zu analysieren, um Betrugsindikatoren zu identifizieren und diese Behauptungen für eine tiefere Analyse zu markieren.

NLP-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

NLP kann die Patientenkommunikation aus E-Mails, Chat-Anwendungen und Patienten-Hotlines und -Hilfen analysieren medizinische Fachkräfte Priorisieren Sie Patienten basierend auf ihren Bedürfnissen, verbessern Sie die Patientendiagnose und -behandlung und erzielen Sie bessere Ergebnisse.

Diktat
Ärzte verwenden Diktiergeräte, um klinische Verfahren und Ergebnisse zu dokumentieren. NLP kann verwendet werden, um Sprachaufzeichnungen zu analysieren und sie in Text zu transkribieren, um sie den Patientenakten zuzuführen.

Chatbot für das Gesundheitswesen
Chatbots für das Gesundheitswesen Verwenden Sie NLP-Funktionen, um die Fragen der Patienten zu verstehen, und können Sie ihnen bei der Terminplanung, der Suche nach Gesundheitsdiensten, der Beurteilung von Symptomen, der Einstellung von Impferinnerungen und sogar der Bereitstellung von psychologischer Unterstützung oder Informationen zu Covid oder anderen Problemen der öffentlichen Gesundheit helfen.

HR-NLP-Anwendungsfälle

NLP wird auch in großem Umfang von verwendet HR-Abteilungen um verschiedene Aufgaben zu automatisieren.

Auswertung fortsetzen
NLP kann verwendet werden, um die Lebensläufe von Kandidaten zu überprüfen, indem relevante Schlüsselwörter (Bildung, Fähigkeiten, frühere Rollen) extrahiert werden, und um Kandidaten basierend darauf zu klassifizieren, wie ihr Profil zu einer bestimmten Position passt. Es kann auch verwendet werden, um die Lebensläufe von Kandidaten zusammenzufassen, die bestimmten Rollen entsprechen, um Personalvermittlern dabei zu helfen, Lebensläufe schneller zu überfliegen.

Rekrutierungs-Chatbot
Chatbots für Rekrutierungszwecke werden verwendet, um die Kommunikation zwischen Recruitern und Kandidaten zu automatisieren. Sie nutzen in der Regel NLP-Funktionen, um Vorstellungsgespräche zu planen, Fragen der Kandidaten zur Position oder zum Rekrutierungsprozess zu beantworten oder sogar das Onboarding zu erleichtern.

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