Unternehmen generieren jeden Tag in nahezu allen Geschäftsbereichen Unmengen von unstrukturierten Daten. Damit sie auf Grundlage dieser fundierte Entscheidungen treffen können, müssen sie die Daten klassifizieren, analysieren und auswerten. Wie wichtig das ist, zeigt beispielsweise die Datenflut, die Unternehmen über Kundensupport-Tickets erhalten. Im Durchschnitt bearbeiten sie 777 Tickets pro Monat (Studie von Zendesk). Um aus den Erfahrungen der Kunden zu lernen, ist es unverzichtbar, diese Daten gründlich auszuwerten. Manuell ist das nicht möglich.
Hier kommen NLP Tools ins Spiel. NLP steht für Natural Language Processing (natürliche Sprachverarbeitung).
Mit einem NLP Toolkit können Unternehmen eine eigene KI entwickeln, die unstrukturierte Daten automatisiert verarbeitet und auswertet.
Diese kann – um zurück zu unserem Beispiel zu kommen – Supportanfragen nach Themen sortieren und anschließend analysieren. Auf diese Weise können Unternehmen die Prozesse aufdecken, die sie optimieren müssen.
Wir zeigen, welche NLP Open Source Tools am Markt zur Verfügung stehen, wie sie diese einsetzen und davon profitieren können. Und: Wir erklären, welche NLP Toolbox sich insbesondere für den Aufbau eigener Dokumentenprozesse eignet.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Definition von NLP Tools
NLP Tools sind Anwendungen und Softwaresysteme, die die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache durch Maschinen ermöglichen. Sie bilden die Grundlage für viele moderne Technologien und Anwendungen, die auf Textverständnis, Sprachanalyse und Kommunikation mit Computern basieren.
NLP Software Tools sind darauf ausgerichtet, menschliche Sprache in eine Form zu übersetzen, die von Computern verstanden und verarbeitet werden kann.
Sie nutzen eine Vielzahl von Techniken, darunter maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und linguistische Modelle, um Texte zu analysieren, Muster zu erkennen und sinnvolle Informationen zu extrahieren.
Anwendungsbereiche von NLP Tools
NLP Toolkits finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie
- Textklassifizierung, wo sie Texte automatisch in Kategorien einteilen können,
- Sentimentanalyse, um die Stimmung oder Meinung in Texten zu erkennen, sowie
- Named Entity Recognition, um Entitäten wie Personen, Orte und Organisationen zu identifizieren.
Entwickler verwenden NLP Tools unter anderem
- um intelligente Chatbots zu erstellen, die natürliche Gespräche mit Benutzern führen können,
- für automatisierte Übersetzungsdienste, die Texte zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen, sowie
- für Zusammenfassungsprogramme, die lange Texte in kompaktere Formen bringen.
In der Praxis spielen NLP Tools heute eine immer wichtigere Rolle in Bereichen wie Datenanalyse, Kundeninteraktionen, Suchmaschinenoptimierung und automatisierter Informationsverarbeitung. Sie tragen dazu bei, natürliche Sprache und Kommunikation für Maschinen zugänglich zu machen.
NLP Tools – 12 klassische Use Cases
In der Praxis können Unternehmen NLP Software Tools nutzen, um eine eigene KI für die folgenden Funktionen zu entwickeln:
Sentimentanalyse
Analysiert den emotionalen Ton in Texten, um Stimmungen wie positiv, negativ oder neutral zu identifizieren.
Named Entity Recognition (NER)
Erkennt und extrahiert benannte Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen und Datumsangaben aus Texten.
Textklassifikation
Weist Texte automatisch Kategorien zu, wie z.B. E-Mails in Spam und Nicht-Spam.
Sprachübersetzung
Übersetzt Texte von einer Sprache in eine andere, um Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg zu ermöglichen.
Textgenerierung
Erzeugt automatisch Texte, wie Produktbeschreibungen oder Artikel, basierend auf gegebenen Eingaben oder Kontext.
Frage-Antwort-Systeme
Extrahiert Antworten aus Texten, um auf gestellte Fragen verwertbare Informationen zu liefern.
Chatbots
Führt Gespräche mit Nutzern, um ihnen bei Anfragen oder Problemen zu helfen.
Sprachkommandoerkennung
Erkennt gesprochene Kommandos und wandelt sie in Aktionen um, z.B. in Sprachassistenten wie „Hey Google“.
Automatische Zusammenfassungen
Erstellt kompakte Zusammenfassungen von längeren Texten, um relevante Informationen hervorzuheben.
Sprachanalyse in sozialen Medien
Analysiert öffentliche Meinungen und Trends in sozialen Medien, um Einblicke in die Stimmung der Nutzer zu gewinnen.
Rechtschreibprüfung und Grammatikprüfung
Identifiziert und korrigiert Fehler in geschriebenen Texten, um die Qualität der Kommunikation zu verbessern.
Text-to-Speech (TTS)
Wandelt Text in gesprochene Sprache um, was für Barrierefreiheit und multimediale Inhalte wichtig ist.
NLP Toolkit – 8 wichtige Benefits in der Praxis
Unternehmen profitieren von der Entwicklung ihrer eigenen KI mithilfe von NLP-Tools auf verschiedene Weise:
Verbesserter Kundenservice
Unternehmen können KI-gestützte Chatbots einsetzen, um Kundenservice rund um die Uhr anzubieten. Diese Bots können Kundenanfragen schnell beantworten und Lösungen für häufig auftretende Probleme bieten.
Personalisierte Marketingkampagnen
Durch die Analyse von Kundenbewertungen und Social-Media-Posts können Unternehmen die Stimmung der Kunden besser verstehen und personalisierte Marketingkampagnen entwickeln, die gezielt auf die Bedürfnisse und Interessen der Kunden eingehen.
Effiziente Datenanalyse
NLP-Modelle können unstrukturierte Daten, wie z.B. Texte aus sozialen Medien, analysieren und relevante Informationen extrahieren. Das hilft Unternehmen, Einblicke in Trends, Meinungen und Marktentwicklungen zu gewinnen.
Automatisierte Berichterstellung
Unternehmen können NLP nutzen, um automatisch Berichte und Analysen zu erstellen. Das spart Zeit und Ressourcen, die anderweitig für manuelle Berichterstellung aufgewendet würden.
Effiziente Content-Erstellung
NLP kann bei der Erstellung von Textinhalten unterstützen, indem es Informationen zusammenfasst, Texte umschreibt und relevante Quellen analysiert, um qualitativ hochwertigen Inhalt zu generieren.
Fehlererkennung und Qualitätssicherung
KI-Modelle können Texte auf Rechtschreibfehler, Grammatikprobleme und Inkonsistenzen überprüfen, um die Qualität von Dokumenten und Kommunikation zu gewährleisten.
Detaillierte Marktanalysen und Wettbewerbsanalysen
NLP kann dazu beitragen, relevante Informationen über den Markt und die Wettbewerber zu sammeln, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Frühzeitige Erkennung von Problemen
Durch die Überwachung von Kundenrückmeldungen und sozialen Medien können Unternehmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und proaktiv darauf reagieren, um ihren Ruf zu schützen.
10 NLP Open Source Tools, die Unternehmen kennen sollten
Unternehmen finden am Markt eine Vielzahl von NLP Open Source Tools. Welches das Richtige ist, entscheidet der konkrete Anwendungsfall. Besonders gängig sind die folgenden NLP Open Source Tools:
TensorFlow
TensorFlow ist ein weit verbreitetes Deep-Learning-Framework, das auch für NLP-Aufgaben genutzt werden kann. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen und Modellen, darunter vortrainierte Modelle für Textklassifikation und Übersetzung. TensorFlow eignet sich besonders für Entwickler, die maßgeschneiderte NLP-Modelle erstellen möchten.
PyTorch
PyTorch ist ein weiteres beliebtes Deep-Learning-Framework, das stark auf Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ausgerichtet ist. Es kann für verschiedene NLP-Aufgaben genutzt werden, einschließlich Textklassifikation, Named Entity Recognition und maschinelles Übersetzen. PyTorch eignet sich gut für Forscher und Entwickler, die ein einfaches, dynamisches Framework bevorzugen.
NLTK (Natural Language Toolkit)
NLTK ist ein NLP Toolkit basierend auf Python für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es bietet Funktionen wie Tokenisierung, POS-Tagging, Stemming und Sentimentanalyse. NLTK eignet sich gut für Bildungszwecke und Grundlagenforschung.
spaCy
spaCy ist eine effiziente NLP-Bibliothek, die schnell und genau arbeitet. Sie bietet Tokenisierung, Named Entity Recognition (NER) und Abhängigkeitsanalyse. Sie ist gut geeignet für industrielle Anwendungen und schnelle Textverarbeitung.
Gensim
Gensim ist auf Themenmodellierung und Vektorraummodellierung spezialisiert. Es kann große Textkorpora analysieren und Themen in Dokumenten extrahieren. Es eignet sich besonders für die Verarbeitung von großen Textdatenmengen.
Stanford NLP
Die Stanford NLP-Bibliothek ist eine intelligente Lösung mit einer breiten Palette an NLP-Funktionalitäten, darunter Tokenisierung, POS-Tagging, NER und Parsing. Sie ist bekannt für ihre Genauigkeit und ist in verschiedenen Sprachen verfügbar.
OpenNLP
Apache OpenNLP ist eine Sammlung von Java-basierten NLP Tools mit Werkzeugen wie Tokenisierung, Sentimentanalyse und Chunking. Es eignet sich gut für Java-Entwickler und die Integration in Java-Projekte.
TextBlob
TextBlob ist eine einfache NLP-Bibliothek, die auf NLTK und Pattern basiert. Sie bietet Funktionen wie Sentimentanalyse und POS-Tagging in einer benutzerfreundlichen Schnittstelle. TextBlob eignet sich gut für Einsteiger in NLP.
CoreNLP
Stanford CoreNLP ist ein leistungsstarkes Tool, das mehrere NLP-Aufgaben in über 50 Sprachen unterstützt. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen wie NER, Sentimentanalyse und Koreferenzauflösung. Es eignet sich für eine breite Palette von Anwendungen.
MALLET (MAchine Learning for LanguagE Toolkit)
MALLET ist eine intelligente Plattform, die sich auf maschinelles Lernen im NLP-Bereich konzentriert, einschließlich Themenmodellierung und Klassifikation. Es ist besonders nützlich für diejenigen, die fortschrittliche NLP-Modelle entwickeln möchten.
Vor- und Nachteile der NLP Tools
Die genannten NLP Open Source Tools weisen diese Vor- und Nachteile auf:
| Tool | Vorteile | Nachteile |
| TensorFlow | – Unterstützt NLP durch TensorFlow Text | – Einstieg kann steil sein |
| – Große Community und Ressourcen | – Komplexität bei manchen Aufgaben | |
| – Unterstützt neuronale Netze | – NLP-spezifische Abstraktionen fehlen manchmal | |
| PyTorch | – Flexibel und dynamisch | – Geringere Standard-Library im Vergleich zu TensorFlow |
| – Ermöglicht schnelles Prototyping | – Möglicherweise weniger optimierte Modelle | |
| – Beliebt in der Forschung | – Dokumentation nicht immer so umfassend wie bei anderen | |
| NLTK | – Umfassende Sammlung von Textverarbeitungsfunktionen | – Einige Teile möglicherweise veraltet |
| – Große Community und umfangreiche Ressourcen | – Performance möglicherweise langsamer als bei neueren Tools | |
| SpaCy | – Hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit | – Weniger konfigurierbar im Vergleich zu anderen Tools |
| – Vorgefertigte Modelle für verschiedene Aufgaben | – Evtl. weniger anpassbar an spezifische Szenarien | |
| – Einfache API und Dokumentation | – Begrenztere Auswahl an vorgefertigten Modellen | |
| Gensim | – Starke Tools für Textvektorisierung | – Fokus liegt mehr auf Themenmodellierung als NLP an sich |
| – Implementiert beliebte Embedding-Algorithmen | – Weniger Vielseitigkeit im Vergleich zu umfassenderen Tools | |
| Stanford NLP | – Reichhaltige Palette an NLP-Funktionalitäten | – Keine einfache Installation und Konfiguration |
| – Unterstützt viele Sprachen | – Ressourcenintensiv und langsam | |
| OpenNLP | – Solide Grundlage für NLP-Aufgaben | – Aktive Entwicklung möglicherweise eingeschränkt |
| – Relativ einfache Integration in Java-Anwendungen | – Weniger erweiterte Funktionen im Vergleich zu anderen | |
| TextBlob | – Einfache API für grundlegende NLP-Aufgaben | – Begrenzte Unterstützung für komplexere Aufgaben |
| – Gut geeignet für Einsteiger | – Möglicherweise weniger leistungsfähig als spezialisierte Tools | |
| CoreNLP | – Umfassende Sammlung von NLP-Tools | – keine einfache Installation |
| – Unterstützt eine Vielzahl von Sprachen | – Speicher- und ressourcenintensiv | |
| Mallet | – Fokussiert auf Themenmodellierung | – Weniger breite NLP-Funktionalitäten |
| – Gute Wahl für Textkategorisierung | – Möglicherweise weniger benutzerfreundlich |
Konfuzio als effizientes NLP Tool zum Aufbau eigener Dokumentenprozesse
Konfuzio ist ein leistungsstarkes und flexibles NLP Toolkit, mit dem Unternehmen eine KI für den Aufbau eigener Dokumentenprozesse entwickeln können. Es ermöglicht ihnen, jede Form der Datenerfassung, -analyse und -auswertung zu automatisieren. Dafür verfügt das Konfuzio SDK über diese Funktionen und Features:
Textextraktion
Das SDK ermöglicht die Extraktion von Text aus verschiedenen Arten von Dokumenten, einschließlich PDFs und Bildern. Es nutzt optische Zeichenerkennung (OCR), um Text in maschinenlesbaren Inhalt umzuwandeln.
Entitätserkennung
Mit Hilfe von NLP kann das SDK automatisch wichtige Entitäten wie Namen, Daten und Orte in Dokumenten identifizieren. Dies hilft bei der Klassifizierung und Organisation von Informationen.
Klassifizierung von Dokumenten
Das SDK ermöglicht die automatische Klassifizierung von Dokumenten in vordefinierte Kategorien. Dadurch können Unternehmen Dokumente effizienter organisieren und bearbeiten.
Schlüsselworterkennung
Es erkennt spezifische Schlüsselwörter oder Phrasen in Dokumenten. Dies kann genutzt werden, um bestimmte Informationen gezielt zu extrahieren oder zu kennzeichnen.
Anpassbare Workflows
Unternehmen können die Funktionen des SDK in maßgeschneiderten Workflows kombinieren. Das ermöglicht die Automatisierung komplexer Dokumentenprozesse, angepasst an die individuellen Anforderungen.
Datenvalidierung
Das SDK kann Texte auf bestimmte Muster oder Kriterien prüfen und so die Qualität der Daten in den Dokumenten sicherstellen.
Integration in bestehende Systeme
Entwickler können die SDK-APIs nahtlos in vorhandene Software und Anwendungen einbinden, um die Funktionalität zu erweitern.
Echtzeitverarbeitung
Die Funktionen des SDK können in Echtzeit auf Dokumente angewendet werden, was besonders in situationskritischen Anwendungen von Vorteil ist.
Skalierbarkeit
Das SDK kann für die Verarbeitung großer Mengen von Dokumenten skaliert werden, um den Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden.
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FAQ
NLP-Tools sind Softwareprogramme, die menschliche Sprache mit künstlicher Intelligenz in digitaler Form analysieren, verstehen und verarbeiten. Die Tools spielen eine bedeutende Rolle bei der Umwandlung von geschriebenem oder gesprochenem Text in strukturierte Daten. Eine NLP Toolbox unterstützt unter anderem maschinelles Übersetzen, Textanalyse, Sentimentanalyse und die Erstellung von interaktiven Chatbots. Bekannte NLP-Tools umfassen Bibliotheken wie NLTK und SpaCy sowie fortschrittliche KI-Modelle wie Konfuzio.
Es gibt zahlreiche NLP Open Source Tools wie NLTK, SpaCy, Gensim und Transformers. Sie bieten vielseitige Funktionen, zum Beispiel für Tokenisierung, POS-Tagging und Named Entity Recognition. Die verfügbaren Tools unterstützen die NLP-Entwicklung und Forschung durch ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Unternehmen können sie verwenden, um ihre eigene KI zu entwickeln.
Das Konfuzio SDK eignet sich besonders für den Aufbau eigener Dokumentenprozesse. Das NLP Toolkit bietet eine effiziente Textverarbeitung, Entitäts- und Schlüsselwortextraktion sowie ein ausgeprägtes Sprachverständnis. Seine leistungsstarken Funktionen optimieren die Dokumentenanalyse und ermöglichen eine präzise Verarbeitung von unstrukturierten Daten.
