Natural Language Processing (NLP), das Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen, basiert auf vielen linguistischen und syntaktischen Verfahren sowie auf Machine Learning-Methoden. Gerade im beruflichen Alltag spielt es seine Stärken aus, und so lässt sich nicht nur viel Zeit, sondern auch bares Geld sparen. Die Attraktivität des weiten Feldes der digitalen Sprachverarbeitung demonstriert Enterprise Search-Spezialist IntraFind anhand dreier praktischer Anwendungen aus dem Unternehmensbereich.
1. Intelligente natürlichsprachliche und dialogbasierte Suche. Natürlichsprachliche Sucheingaben in Enterprise Search-Systemen sind ein Paradebeispiel für den Einsatz von NLP. Fragen wie „Welcher Geschäftspartner brachte 2020 den größten Umsatz?“ liefern bereits Ergebnisse, die sich sonst erst durch mühsames manuelles Auswerten mehrerer Suchanfragen herauskristallisieren. Im Vergleich mit der Suche per Keywords gelangt der Nutzer schneller und intuitiver an die gewünschte Auskunft. Viele Unternehmen bieten vor allem im Support-Bereich via Chatbots eine natürlichsprachliche und dialogbasierte Suche an. Virtuelle Assistenten können Anfragen aufnehmen, mit FAQ-Datenbanken abgleichen und beantworten.
2. Textklassifikation und Verschlagwortung von Dokumenten. NLP-Verfahren sind gerade bei Anwendungen hilfreich, deren Zweck die Bewertung (Klassifikation) von Texten ist. Natural Language Processing automatisiert den Prozess, indem es Dringlichkeit, Stimmung (Sentiment) oder den Inhalt (technisches Problem, Kündigung, Abrechnungsfragen) automatisch erkennt. Im nächsten Schritt generiert das Programm gewöhnlich eine passende Antwort oder leitet die Anfrage an einen geeigneten Experten im Unternehmen weiter. Ein Praxisbeispiel dafür ist die automatische Sortierung des Posteingangs. Das Optimierungspotential liegt vor allem bei Unternehmen, in denen die manuelle Vorsortierung von eingehenden Texten zur weiteren Bearbeitung eine große Rolle spielt. Viele Abteilungen haben Sammelpostfächer, deren Inhalte eine NLP-gestützte Software ohne weiteres menschliches Zutun klassifizieren kann. Dieser Prozess ist natürlich auch auf Briefe oder Faxe anwendbar, die die Poststelle via OCR (Optical Character Recognition) digitalisiert.
3. Analyse großer Textmengen. Auch die inhaltliche Auswertung umfangreicher Dokumentsammlungen geht mit einer NLP-Lösung leichter von der Hand. Unter Einsatz linguistischer Regeln, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens extrahiert eine solche Software das Wesentliche aus Hunderten von mehrseitigen Texten. Juristen, die sich beispielsweise mit Gesetzesänderungen oder Firmenübernahmen beschäftigen, können so große Bestände von Verträgen mühelos auswerten. Wichtige Datenpunkte und Klauseln erkennt das Programm dank Natural Language Processing automatisch und spielt sie dem Anwender zur gezielten Ansicht, Kommentierung und Bearbeitung zu. Die Zeitersparnis ist enorm und der Jurist kann sich wieder mehr den wesentlichen Aufgaben seines Berufes widmen, etwa dem Prüfen der Rechtsgültigkeit der auf diese Weise ausgewerteten Verträgen. Auch das Risiko, relevante Klauseln zu übersehen, hält sich so in Grenzen.
„Die Praxistauglichkeit von Natural Language Processing zeigt sich schon heute“, sagt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. „NLP-Software minimiert den vielfach hohen Zeitaufwand, den Mitarbeiter für oft völlig ergebnislose Informationsrecherchen betreiben. Nutzer können komplexe, natürlichsprachliche Fragen stellen und erhalten sehr viel bessere Suchergebnisse. Das Anwendungsspektrum ist wie gezeigt sehr vielseitig: Egal ob Internet- oder Enterprise-Search, ob Wissensmanagement-Lösung oder Digitaler Arbeitsplatz, Natural Language Processing wertet suchgetriebene Anwendungen deutlich auf. Doch auch im Bereich User Helpdesk, bei Self-Services und Chatbots kann NLP sehr hilfreich sein.“
