Was Natural Language Processing (NLP) leisten kann

15.12.2021 | Johannes Humbert

Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem Whitepaper Funktionsweise und Einsatzgebiete von Natural Language Processing. Lesen Sie das vollständige Whitepaper hier.

  • Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Konvertierung - die Umwandlung von Sprachbefehlen in Computeraktionen oder schriftlichen Text und vice versa. Diktierprogramme oder sprachgesteuerte Systeme sind bekannte Beispiele dafür. 
  • Maschinelle Übersetzung - Google Translate ist das wohl bekannteste Beispiel. Die automatische Übersetzung von geschriebenem oder gesprochenem Text von einer Sprache in eine andere. Auch Übersetzungs-Apps auf Smartphones basieren darauf, ebenso Apps, die per Smartphone fotografierte Textobjekte automatisch übersetzen (Speisekarten in anderen Sprachen als Beispiel).
  • Sentimentanalyse - Das ist die Erkennung von Stimmungen oder subjektiven Meinungen in Texten. So können beispielsweise E-Mails sofort als Beschwerde oder Support-Anfrage identifiziert, kategorisiert und entsprechend verarbeitet werden. 
  • Inhaltliche Kategorisierung - eine linguistisch basierte Dokumentenzusammenfassung. Das schließt eine Suche und Indizierung von Inhalten, Inhaltswarnungen und Erkennung von Duplikaten ein.
  • Kontextuelle Extraktion - automatisches Extrahieren strukturierter Informationen aus textbasierten Quellen – zum Beispiel in Verträgen unterschiedliche Entitäten wie Name, Vertragsdauer, Kündigungsfrist, Konditionen, Sonderklauseln etc.
  • Dokumentenzusammenfassung - umfangreiche Texte werden automatisch zusammengefasst.
  • Prognoseerstellung - auf Basis analysierter Dokumente wie Verträge, Kundenkommunikation per E-Mail oder mittels OCR erfasster Daten können Vorhersagen für kommende oder sich ändernde Verhaltensmuster von Kunden erstellt werden.



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