Mehr über Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) erfahren
Was ist Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache, ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), trifft Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Textdaten. Diese Lernalgorithmen können in Anwendungen eingebettet werden, um automatisierte Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) bereitzustellen. Eine Verbindung zu einer Datenquelle ist notwendig, damit der Algorithmus im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen kann.
Verwertbare Erkenntnisse aus numerischen Daten, die in ERP-Systemen, CRM-Software oder Buchhaltungssoftware gespeichert sind, zu gewinnen, ist eine Sache, aber Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen, ist von unschätzbarem Wert. Ohne spezielle Software für diese Aufgabe müssen Unternehmen erhebliche Zeit und Ressourcen aufwenden, um Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen oder die Daten unkoordiniert zu untersuchen.
Diese Algorithmen können mit überwachten oder unüberwachten Lernmethoden entwickelt werden. Überwachtes Lernen beinhaltet das Training eines Algorithmus, um ein Muster der Schlussfolgerung zu bestimmen, indem ihm konsistente Daten zugeführt werden, um eine wiederholte, allgemeine Ausgabe zu erzeugen. Menschliches Training ist für diese Art des Lernens notwendig. Unüberwachte Algorithmen erreichen unabhängig ein Ergebnis und sind ein Merkmal von Deep-Learning-Algorithmen. Verstärkungslernen ist die letzte Form des maschinellen Lernens, die aus Algorithmen besteht, die verstehen, wie sie basierend auf ihrer Situation oder Umgebung reagieren sollen.
Endbenutzer intelligenter Anwendungen sind sich möglicherweise nicht bewusst, dass ein alltägliches Software-Tool einen maschinellen Lernalgorithmus verwendet, um eine Art von Automatisierung bereitzustellen. Darüber hinaus können maschinelle Lernlösungen für Unternehmen in einem Modell "Machine Learning as a Service" (MLaaS) angeboten werden.
Wofür steht NLU?
NLU steht für Natural Language Understanding, das ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist.
Welche Arten von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Maschinen im Wesentlichen, menschliche Sprache in gesprochener oder geschriebener Form zu verstehen. Es gibt zwei Hauptmethoden, wie dies erreicht werden kann.
Systeme auf Basis von maschinellem Lernen
Maschinelle Lernalgorithmen verwenden statistische Methoden. Sie lernen, Aufgaben basierend auf den ihnen zugeführten Trainingsdaten auszuführen und passen ihre Methoden an, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzwerken verfeinern Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ihre eigenen Regeln durch wiederholte Verarbeitung und Lernen.
Regelbasierte Systeme
Dieses System verwendet sorgfältig gestaltete linguistische Regeln. Dieser Ansatz wurde früh in der Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und wird immer noch genutzt.
Was sind die häufigsten Merkmale von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb der Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Benutzern helfen können, Textdaten besser zu verstehen:
Wortartenerkennung (POS-Tagging): Mit POS-Tagging können Benutzer Text nach Wortarten analysieren. Dies kann helfen, Sätze in ihre Bestandteile zu zerlegen, um sie zu verstehen.
Erkennung benannter Entitäten (NER): Sätze bestehen aus verschiedenen Entitäten, von Straßennamen bis zu Nachnamen, Orten und mehr. Mit NER kann man diese Entitäten extrahieren. Diese extrahierten Entitäten können dann automatisch in andere Systeme eingespeist werden.
Stimmungsanalyse: Sprache kann positiv, negativ oder neutral sein. Mit Techniken der Stimmungsanalyse kann man Text eingeben und die Stimmung (positiv oder negativ) dieses Textes erhalten.
Emotionserkennung: Ähnlich wie bei der Stimmungsanalyse kann die Emotionserkennung die Emotion der menschlichen Sprache erkennen, sei es in geschriebener oder gesprochener Form. Trotz der Forschung, die sie unterstützt, wurde diese Methode in Frage gestellt, und ihre Richtigkeit wurde angezweifelt.
Was sind die Vorteile von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in vielen verschiedenen Kontexten und Branchen nützlich.
Anwendungsentwicklung: NLU treibt die Entwicklung von KI-Anwendungen voran, die Prozesse optimieren, Risiken identifizieren und die Effektivität verbessern.
Effizienz: NLU-gestützte Anwendungen verbessern sich ständig aufgrund der Anerkennung ihres Wertes und der Notwendigkeit, in den Branchen, in denen sie eingesetzt werden, wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie erhöhen auch die Effizienz wiederholbarer Aufgaben. Ein herausragendes Beispiel dafür ist im Bereich eDiscovery zu sehen, wo maschinelles Lernen massive Fortschritte in der Effizienz erzielt hat, mit der juristische Dokumente durchsucht und relevante identifiziert werden.
Skalierbarkeit: Menschen sind großartig in der Analyse, aber ihre Analysefähigkeiten können zusammenbrechen, wenn die Datenmenge riesig ist und sie Ergebnisse in Rekordzeit liefern müssen. NLU-gestützte Technologie wird nicht gestresst, unter Druck gesetzt oder müde. Sie kann eine (relativ) kleine Datenmenge oder ein großes Textkorpus mit Leichtigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit analysieren. Dies kann über die Textdatensätze eines Unternehmens und verschiedene Anwendungsfälle hinweg skaliert werden.
Trends entdecken: NLU kann großartige Arbeit leisten, um Trends und Muster in Textdaten zu finden. Durch Wortwolken, Grafiken und Diagramme und mehr kann NLU den Benutzern tiefe Einblicke in das geben, was unter der Oberfläche passiert.
Nicht-technische Benutzer befähigen: Viel NLU-Technologie auf dem Markt ist No-Code oder Low-Code, was es nicht-technischen Benutzern ermöglicht, von der Technologie zu profitieren. Die Zeiten sind vorbei, in denen man zu einem Datenwissenschaftler oder IT-Experten gehen musste, um Sprachdaten zu verstehen.
Wer nutzt Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
NLU hat Anwendungen in nahezu jeder Branche. Einige Branchen, die von NLU-Anwendungen profitieren, sind Finanzdienstleistungen, Cybersicherheit, Personalbeschaffung, Kundenservice, Energie und Regulierung.
Marketing: NLU-gestützte Marketinganwendungen helfen Vermarktern, Inhaltstrends zu identifizieren, Content-Strategien zu gestalten und Marketinginhalte zu personalisieren.
Finanzen: Finanzdienstleistungsinstitute erhöhen ihre Nutzung von NLU-gestützten Anwendungen, um mit anderen in der Branche, die dasselbe tun, wettbewerbsfähig zu bleiben. Einige Beispiele können das Durchsuchen von Tausenden von Versicherungsansprüchen und das Identifizieren von solchen mit hohem Betrugspotenzial umfassen. Der Prozess ist ähnlich, und der maschinelle Lernalgorithmus kann die Daten verarbeiten, um das gewünschte Ergebnis schneller zu erzielen.
Personalwesen: Lebensläufe sind lang und voller Wörter. Daher kann die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache Personalvermittlern helfen, große Mengen an Lebensläufen und anderen Textdaten zu durchsuchen, um Kandidaten besser zu verstehen.
Was sind die Alternativen zur Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
Alternativen zur Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Maschinelle Lernsoftware: Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) ist speziell mit Textdaten verbunden und wird dafür verwendet. Wenn jemand nach allgemeineren maschinellen Lernalgorithmen sucht, wäre Maschinelle Lernsoftware eine gute Kategorie, die man verfolgen sollte.
Textanalyse-Software: NLU-Software ist darauf ausgerichtet, NLU-Fähigkeiten in andere Anwendungen oder Systeme zu integrieren. Textanalyse-Software hingegen ist eine Allzwecklösung, die entwickelt wurde, um beliebige Textdaten zu analysieren. Unternehmen, die sich auf die Analyse ihrer Textdaten konzentrieren möchten, wie z. B. aus Umfragen, Bewertungsseiten, sozialen Medien und Kundenservicetools, können Textanalyse-Software nutzen, um dieses Ziel zu erreichen. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, ihre Textdaten auf einer einzigen Plattform zu konsolidieren und zu analysieren.
Software im Zusammenhang mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden können, umfassen:
Chatbot-Software: Unternehmen, die nach einer sofort einsatzbereiten Konversations-KI-Lösung suchen, können Chatbots nutzen. Tools, die speziell auf die Erstellung von Chatbots ausgerichtet sind, helfen Unternehmen, Chatbots sofort einsatzbereit zu verwenden, mit wenig bis gar keiner Entwicklungs- oder Programmiererfahrung.
Bot-Plattformen-Software: Unternehmen, die ihren eigenen Chatbot erstellen möchten, können von Bot-Plattformen profitieren, die Tools zum Erstellen und Bereitstellen interaktiver Chatbots bieten. Diese Plattformen bieten Entwicklungstools wie Frameworks und API-Toolsets für die anpassbare Bot-Erstellung.
Intelligente virtuelle Assistenten (IVAs): Unternehmen, die eine Konversations-KI mit starken Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache wünschen, sollten IVAs in Betracht ziehen. IVAs verstehen eine Vielzahl unterschiedlicher Absichten aus einer einzigen Äußerung und können sogar Antworten verstehen, die sie nicht explizit programmiert haben, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden. Mit der Nutzung von maschinellem Lernen und Deep Learning können IVAs intelligent wachsen und ein breiteres Vokabular und umgangssprachliche Sprache verstehen sowie präzisere und korrektere Antworten auf Anfragen geben.
Herausforderungen mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.
Datenvorbereitung: Ein potenzielles Problem ist die Vorbereitung der Daten, die vom NLU-Tool aufgenommen werden sollen. Die Daten müssen ordnungsgemäß gespeichert werden, sei es in einer Datenbank oder einem Data Warehouse. Benutzer benötigen möglicherweise IT oder einen dedizierten Administrator, um sicherzustellen, dass das Textanalysetool die Daten verarbeiten kann.
Automatisierungswiderstand: Eines der größten potenziellen Probleme mit maschinell lernenden Anwendungen wie NLU besteht darin, Menschen aus Prozessen zu entfernen. Dies ist besonders problematisch, wenn man aufkommende Technologien wie selbstfahrende Autos betrachtet. Indem man Menschen vollständig aus dem Produktentwicklungszyklus entfernt, wird Maschinen die Macht gegeben, in lebensbedrohlichen Situationen Entscheidungen zu treffen.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen.
Welche Unternehmen sollten Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache kaufen?
Mustererkennung kann Unternehmen in verschiedenen Branchen helfen. Effektive und effiziente Vorhersagen können diesen Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wie z. B. dynamische Preisgestaltung basierend auf einer Reihe von Datenpunkten.
Einzelhandel: Eine E-Commerce-Website kann eine NLU-Programmierschnittstelle (API) nutzen, um für jeden Benutzer reiche, personalisierte Erlebnisse zu schaffen.
Unterhaltung: Medienorganisationen können NLU nutzen, um ihre Skripte und andere Inhalte zu durchsuchen, um ihr Material zu katalogisieren und zu kategorisieren.
Finanzen: Finanzinstitute können Verträge analysieren und Stimmungsanalysen und die Erkennung benannter Entitäten durchführen, um diese Dokumente besser zu verstehen und die Abläufe zu skalieren.
Wie kauft man Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste NLU-Software kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste maschinelle Lernsoftware für sie auszuwählen.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer maschinellen Lernplattform benötigt wird.
Vergleich von Softwareprodukten zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem die Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es ratsam, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Preise auf der Preisseite eines Unternehmens sind nicht immer fest (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache?
NLU-Software ist in der Regel in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere werden normalerweise weniger Funktionen haben und möglicherweise Nutzungsbeschränkungen aufweisen. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt.
Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.
Return on Investment (ROI)
Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von maschineller Lernsoftware mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinholen möchten, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist.
Mehr Benutzer werden natürlich in mehr Lizenzen übersetzt, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Einnahmen. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben.
Trends in der Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Automatisierung
Mit der Einführung von NLU und der Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben können Unternehmen ihre menschliche Belegschaft für kreativere Projekte einsetzen. Wenn beispielsweise ein maschineller Lernalgorithmus automatisch personalisierte Anzeigen basierend auf dem Text eines Benutzers anzeigt, kann das menschliche Marketingteam an der Erstellung kreativer Materialien arbeiten.
Sprachtechnologie
Sprache ist eine grundlegende Methode der Interaktion mit anderen. Es ist nur natürlich, dass wir jetzt mit unseren Maschinen mit unserer Stimme kommunizieren und dass die Plattformen für diese Sprachbots großen Erfolg haben. Sprache lässt Technologie menschlicher wirken und ermöglicht es Menschen, ihr mehr zu vertrauen. Sprache wird sich als entscheidende natürliche Schnittstelle erweisen, die die menschliche Kommunikation und Beziehungen zu Geräten in einer KI-gesteuerten Welt vermittelt.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal vieler, wenn nicht der meisten Softwaretypen. Mit maschinellem Lernen können Endbenutzer Muster in Daten erkennen, die es ihnen ermöglichen, Inhalte zu verstehen und ihnen zu helfen, zu verstehen, was sie sehen. Diese Mustererkennung treibt den Aufstieg leistungsfähigerer, kontextbewussterer Chatbots an.
