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Komplexe Themen, Hightech-Support: KI-Technologie ersetzt keinen Underwriter, kann aber bei der täglichen Arbeit mit langen, komplexen Texten unterstützen und Prozesse massiv beschleunigen.

Die Einsatzgebiete von Natural Language Processing (NLP) sind vielfältig. Was genau ist möglich? „NLP“ wird gerne als Schlagwort oder Oberbegriff verwendet. Doch genau wie KI nicht gleich KI ist, so verhält es sich auch mit NLP.

Der Unterschied zwischen einer schnellen, erfolgreichen Umsetzung und einem nie enden wollenden Proof of Concept liegt nicht im Modelltraining, sondern in der Auswahl, Konvertierung, Bereinigung, Erstellung und Annotation von Trainingsdaten.

Beim Natural Language Processing (NLP) geht es darum, dass Maschinen Sprache verstehen. Dafür muss sowohl Syntax als auch Semantik analysiert werden. Moderne NLP-Modelle lernen diese beiden Analysen aus Millionen von Beispieltexten.