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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.

Menschen brauchen Jahre, um sprechen zu lernen. Nuancen und unzählige Unregelmäßigkeiten machen es schwer, diese zu erkennen und zu unterscheiden. Das erschwert es NLP-Lösungen, unstrukturierte Sprache in strukturierte Daten zu konvertieren. Wie es dennoch geht?

Daten sind das Fundament jeglicher moderner IT-Lösungen. Wo früher noch die Abbildung von Prozessen im Vordergrund stand, geht es heute oftmals darum, ganze Heuristiken an Algorithmen auszulagern. Die gute Nachricht: Die Wege zur Datengewinnung werden einfacher.

Sobald Dokumente digitalisiert und intelligent ausgewertet sind, ergeben sich vielfältige Möglichkeiten, wissensbasierte Prozesse zu optimieren. Bei kritischen Prozessen sorgt eine fallbasierte Qualitätsschleife für optimale Resultate.