Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der KI (Künstliche Intelligenz), der es Computern ermöglicht, Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch zu verarbeiten und zu erzeugen, ähnlich wie Menschen es tun. Ein Paradebeispiel ist, wie der Algorithmus von Google funktioniert, um relevante Ergebnisse zu liefern, wenn Menschen bestimmte Suchbegriffe eingeben.
Heutzutage nimmt die Verwendung von Prozessen natürlicher Sprache in der Wirtschaft weiterhin schnell zu, wobei Unternehmen aller Größenordnungen und aus allen Sektoren von ihrer Fülle an Vorteilen profitieren.
Was ist NLP? Ein kurzer Überblick für Unternehmen
Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der KI, der speziell für den Umgang mit Kommunikation zuständig ist – mit dem Hauptzweck:
Wie können wir diesen Computer so programmieren, dass er Sprache „natürlich“ wie ein Mensch versteht, verarbeitet und erzeugt?
Obwohl der Begriff NLP ursprünglich die Fähigkeit und Kapazität eines Systems zum Lesen bezeichnete, ist er heute eher zu einer Umgangssprache für so ziemlich den gesamten Computerjargon geworden.
Klingt das nach Stoff für Science-Fiction-Filme? Nun, das ist es nicht wirklich – denn die Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es schon seit vor den 1990er Jahren. Haben Sie sich jemals gefragt, wie es funktioniert?
Der Prozess, der NLP antreibt, ist bekannt als maschinelles Lernen oder ML. Mehrere ML-Systeme sind für das Speichern von Wörtern und eine Vielzahl von Möglichkeiten verantwortlich, wie diese Wörter zusammen verwendet werden können, ähnlich wie bei anderen Arten von Daten. Sätze, Phrasen und manchmal ganze Bücher werden in maschinelle Lernsysteme eingespeist, wo sie gemäß grammatikalischen Regeln, den tatsächlichen Sprachgewohnheiten der Menschen oder oft beidem verarbeitet werden. Der Computer wird sich dann auf diese Daten verlassen, um gemeinsame Muster zu finden und zu bestimmen, was als nächstes kommen könnte.
Die Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache für Unternehmen
Die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, und zwar in mehrfacher Hinsicht – von der Gesprächsanalyse und dem Kundenservice bis hin zu Bewertungssystemen, Bestellungen und Kostensenkungen. Wenn Sie bereits einen Chatbot verwenden, um mit Ihren Stakeholdern oder Kunden zu interagieren, verstehen Sie vielleicht den Wert, den NLP Ihrem Unternehmen bringt.
Wir glauben, dass NLP wirklich vorteilhaft ist, solange es Ihrem Unternehmen lukrativere Daten und Lösungen bietet, als es tatsächlich kostet. Nicht überraschend, rund 85% der jüngsten Big-Data-Projekte sind gescheitert, größtenteils aufgrund falsch ausgerichteter KI-Initiativen.
Sie sollten sich von diesem Bericht jedoch nicht einschüchtern lassen, denn wenn Sie darüber nachdenken, bieten sowohl KI als auch NLP ein vielversprechendes Potenzial – viele Unternehmen neigen dazu, übereifrig zu handeln und sich selbst zu überstürzen, da sie nicht wissen, wie sie die Technologie richtig zu ihrem Vorteil nutzen können .
Aus diesem Grund ist es für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sich auf bestimmte Bereiche zu konzentrieren, in denen NLP dazu beitragen kann, echte, positive Veränderungen in Bezug auf Kostensenkung, Produktivitätssteigerung, Gewinnsteigerung und mehr herbeizuführen:
Verbessern Sie das Serviceangebot, indem Sie die Angebotskurve verkürzen
Wenn es um das Management größerer Lieferketten geht, ist ein gewisses Maß an Missmanagement nur eine Frage des „Wann“ und nicht des „Ob“. Und das ist verständlich, denn unter anderem kann es schwierig sein, Materialien richtig zuzuordnen und logische Bestandseinkäufe zu tätigen – es gibt mehr als eine Handvoll beweglicher Teile in einer Lieferkette, die normalerweise folgen. Es ist praktisch unmöglich, das alles gleichzeitig effizient zu tun.
Nun – praktisch unmöglich für eine Person oder ein Team, aber nicht für ein Computerprogramm.
Es kann für ein Unternehmen sehr frustrierend sein, zu wissen, dass es die Dinge hätte besser machen und sich viele unnötige Kopfschmerzen und Mängel im Prozess ersparen können. Mit einem trainierten KI-Programm, das Ihre Lieferkette steuert, sind die Ergebnisse jedoch durchweg positiver – Qualitätswaren zu niedrigeren Kosten und geben Ihrem Unternehmen beispielsweise mehr Spielraum, um noch anspruchsvollere Produkte zu entwickeln, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Verbraucher gerecht zu werden .
Interne Abläufe optimieren
Viele Unternehmen fragen sich von Zeit zu Zeit oft, ob sie die richtigen Entscheidungen treffen, wenn es beispielsweise um Kundenservice, Produktentwicklung oder Vertrieb geht.
Mit der Analyse der Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Verdächtigungen ausgeräumt oder bestätigt werden, indem ein KI-System integriert wird, das riesige unstrukturierte Daten durchforstet, um die genauen Bereiche zu finden, in denen Schlüsselprobleme bestehen und Verbesserungen möglich sind.
Reduzieren Sie den Verwaltungsaufwand
Die Dateneingabe, das Ausfüllen von Formularen und andere alltägliche Verwaltungsaufgaben erfordern eine Menge Personal, Zeit und Geld. Aber wenn Sie all dies in ein KI-System umwandeln, können Sie viel Zeit und Kosten sparen, ganz zu schweigen von der erforderlichen menschlichen Arbeit und Aufmerksamkeit. Stattdessen können Sie die Stärken Ihrer Mitarbeiter auf wichtigere Angelegenheiten umlenken, während eine maßgeschneiderte NLP-Lösung den gesamten Verwaltungsaufwand für Sie übernimmt und dabei auch die Bürokratie reduziert.
Optimieren und rationalisieren Sie den Kundenservice
NLP kann den Kundenservice auf zwei Arten grundlegend optimieren. Erstens ermöglicht es Ihrem Unternehmen, den Servicewert zu erhöhen, indem es viel schneller Antworten liefert, als es ein menschlicher Vertreter könnte (z. B. über Chatbots oder Sprach-Apps) – während Sie mit mehreren Sprachen arbeiten, um Benutzern auf der ganzen Welt zu helfen und komplexe Probleme zu lösen verschiedene Level.
Zweitens können Sie durch die Verarbeitung natürlicher Sprache viel weniger Zeit mit Büroräumen, Telefonen, Kundendienstmitarbeitern, der allgemeinen Infrastruktureinrichtung und anderen damit verbundenen Kosten verbringen. Mit NLP war es nie einfacher und kostengünstiger, einen rundum fantastischen Kundenservice zu bieten.
Bessere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
NLP kann Verwaltungsfunktionen in vielerlei Hinsicht transformieren. Maschinen sind jetzt in der Lage, Aufgaben zu erledigen, für die früher ein menschliches Auge erforderlich war, wie z. B. die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Anstatt Compliance-Beauftragte zu bitten, Datenhaufen durchzuwühlen, um potenzielle Verstöße zu lokalisieren, können Computer mit installierten NLP-Programmen automatisch Überprüfungen in festgelegten Intervallen einleiten und potenzielle Unregelmäßigkeiten oder Verstöße an Compliance-Beauftragte eskalieren. Als zusätzlichen Bonus benötigt dieser Vorgang viel weniger Zeit und ist im Allgemeinen genauer als ein Paar menschliche Augen.
Erweitern Sie textintensive Routinen (Spam-E-Mail)
Textintensive Aufgaben erfordern mehrere Durchgänge, um bestimmte Informationen zu extrapolieren, und durch NLP-gestützte Anwendungen können diese Aufgaben vollständig automatisiert werden. Tatsächlich wurde dies bereits erfolgreich zur Erkennung von Spam in E-Mails implementiert, zusätzlich zu anderen Anwendungen in Unternehmen.
Eine dieser Anwendungen ist für Personalvermittler, die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden können, um ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren, indem sie Stapel von Lebensläufen intelligent kategorisieren und sortieren.
Verbesserte Suche
Die Mehrheit der Unternehmen verwendet veraltete Suchtechnologien, die auf Keyword-Matching basieren, um etwas für ihre Mitarbeiter, Kunden und Partner zu finden. Dies führt jedoch häufig zu suboptimalen Ergebnissen. Durch die Anwendung von NLP auf Suchen können Ergebnisse basierend auf einem genauen Verständnis der zugrunde liegenden Bedeutung der Abfrage erzeugt werden, anstatt nur eine Reihe von Schlüsselwörtern abzugleichen.
Unternehmen verwenden NLP-Chatbots
Reduzieren Sie Kosten und Ineffizienzen
Ein Unternehmen erfolgreich zu führen, hat viel damit zu tun, Kosten wo immer möglich zu minimieren. Während das allgemeine Ziel jedes Unternehmens darin besteht, die Gewinne zu steigern, tun viele oft wenig, um bestehende Abläufe durch Optimierung der Gesamteffizienz zu rationalisieren – etwas, das für Ihre Jahresgewinnabrechnung wahre Wunder bewirken kann.
NLP-geschulte Chatbots können beispielsweise erheblich dazu beitragen, die Kosten zu senken, die normalerweise mit sich wiederholenden und manuellen Aufgaben verbunden sind. Auch wenn es andere Möglichkeiten gibt, Kosten zu senken, werden Unternehmen enorm davon profitieren, wenn maschinelles Lernen die Chatbot-Kapazität weiter verbessert und die Menschen sich im Allgemeinen mit der Verwendung dieser Systeme wohler fühlen.
Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit
In Bezug auf NLP-spezifische Chatbots gibt es auch andere Vorteile – wie z. B. die Verbesserung des Kundenservice-Erlebnisses.
In der Welt von Big Data, globalen Netzwerken und sofortiger Kommunikation fordern Verbraucher fast immer sofortiges und relevantes Feedback von jeder nichtmenschlichen Interaktion, die sie haben. Ein statisches Bestellformular oder eine Support-Seite reichen einfach nicht aus, da der moderne und gebildete Kunde zumindest Echtzeit-Feedback erwartet.
Kunden sind heute sehr an Such- und Abfragetechnologien gewöhnt – um mit ihren Anforderungen Schritt zu halten, muss Ihre Kundendienstsoftware praktisch wie ein Webbrowser reagieren. Hier kommen NLP-Chatbots ins Spiel, da sie problemlos mehrere Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten können, sodass Sie sich nicht mit frustrierten Kunden aufgrund langer Wartezeiten auseinandersetzen müssen. Dies allein kann einen großen Unterschied in Ihrem Unternehmen ausmachen, da Ineffizienzen und Engpässe im Zusammenhang mit dem Kundenservice eine wichtige Quelle für entgangene Einnahmen sein können.
Darüber hinaus haben NLP-geschulte Chatbots die Fähigkeit, Kundenfragen basierend auf Kontext und Absicht zu verstehen, zu analysieren und zu priorisieren. Dadurch können sie schnell und genau auf Anfragen reagieren, und das auch deutlich schneller als ein normaler Kundendienstmitarbeiter. Im Laufe der Zeit kann dies viel Vertrauen, Wert und Glaubwürdigkeit für Ihr Unternehmen aufbauen.
Fördern Sie natürlichere Gespräche
Es ist verständlich, dass Chatbots im Allgemeinen Schwierigkeiten haben, die Funktionsweise menschlicher Sprache zu verstehen, da unsere Sprache voller struktureller Konventionen, komplexer Muster und seltsamer Redewendungen sein kann.
Bevor Sie einen Chatbot dazu bringen können, einem Gespräch einen echten Mehrwert zu verleihen, muss er zunächst verstehen, was bestimmte einzelne Wörter bedeuten, und auch den zugrunde liegenden Kontext dieser Wörter in einem Satz verstehen. Zwei Schlüsseltechniken kommen ins Spiel, um diesen Prozess zu ermöglichen:
- Maschinelles Lernen (ML): Entwickler verwenden ML, um NLP-basierte Gespräche zwischen Chatbots und Kunden zu ermöglichen. Auch wenn dies etwas zeitaufwändig sein kann, sind Chatbots dennoch sehr effizient darin, aus laufenden Sitzungen zu lernen und neue Sprachsätze zu lernen.
- Grundlegendes Lernen: Maschinelles Lernen wird fast immer in Verbindung mit grundlegendem Lernen verwendet, das erforderlich ist, um die Gesamteffizienz von Chatbots beim Erlernen einer Sprache zu verbessern. Während grundlegendes Lernen nirgendwo so fortschrittlich oder revolutionär ist wie ML, hilft es Chatbots, einzelne Wörter zu verstehen. Sobald sie darin geschult sind, jede Konversation Wort für Wort aufzuschlüsseln, können sie verstehen, was der Benutzer möchte und welche Art von Output erforderlich ist, um Wert zu schaffen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt sowohl ML als auch grundlegende Bedeutungen, sodass nützliche Ergebnisse maximiert und der Weg für natürliche Konversationen geebnet werden können. Letztendlich können Unternehmen Kundendienstkosten sparen und kurz- und langfristig einen enormen Mehrwert schaffen.
Verbessern Sie die Produktivität durch eine bessere HR-Zuweisung
Je nach erforderlicher Anwendung können Chatbots genutzt werden, um lange fließende Gespräche oder sich wiederholende Aufgaben zu erleichtern. Auch wenn der wahre Wert darin liegt, den idealen Punkt zwischen diesen beiden Extremen zu finden, scheinen Chatbots sehr gut für sich wiederholende Aufgaben geeignet zu sein. Tatsächlich zeichnen sich NLP-geschulte Chatbots, abgesehen von der Erleichterung natürlicher Gespräche, besonders dadurch aus, dass sie jeden Tag kleine sich wiederholende Aufgaben erledigen, damit Ihre Mitarbeiter ihre Stärken auf unternehmenskritischere Ziele umlenken können.
Unabhängig davon, in welcher Branche Ihr Unternehmen tätig ist, können Sie sich wahrscheinlich darauf beziehen, dass fast sinnlos sich wiederholende Aufgaben im Mittelpunkt der meisten täglichen Abläufe stehen. Von der Rechnungsbearbeitung bis zum Kundenservice können NLP-Chatbots den menschlichen Aufwand für manuelle und sich wiederholende Aufgaben drastisch reduzieren. Dies wird die allgemeine betriebliche Effizienz und Produktivität steigern und Ihrem Unternehmen ermöglichen, im Laufe der Zeit besser zu wachsen, indem Sie Mitarbeiter wichtigeren Aufgaben zuweisen.
Bessere Marktforschung und -analyse
NLP-Chatbots spielen eine wichtige Rolle in der Marktforschung und -analyse. Marketingexperten haben zwar umfangreiche Datenmengen zur Hand, um wichtige Entscheidungen zu treffen, aber die Auswertung all dieser Daten kann zeitaufwändig sein und viele Ressourcen erfordern. Social-Media-Kommentare, Kundenrezensionen, interne und externe Suchanfragen, das Entschlüsseln von Rohinformationen, das Zuordnen bestimmter Informationssätze usw. – all dies kann mühelos von einem NLP-Chatbot gehandhabt werden.
Verbesserte Markenbekanntheit
Wenn Sie die Kundenstimmung rund um Ihre Unternehmensmarke nicht kennen und verstehen, werden Sie es schwierig finden, umsetzbare Wachstumsstrategien zu entwickeln. NLP-basierte Software kann Social-Media-Inhalte analysieren, zu denen Kundenkommentare und Bewertungen gehören, und sie in äußerst aufschlussreiche und aussagekräftige Daten umwandeln. Indem Sie die Stimmungsanalyse auf diese Weise nutzen und Zugriff auf den Kontext haben, in dem Ihre Marke sowohl negative als auch positive Kommentare erhält, können Sie Ihre Stärken ausbauen und gleichzeitig Schwächen reduzieren, basierend auf brauchbarer Marktforschung.
Sehr zielgerichtete Werbung
Unternehmen suchen immer nach einer Möglichkeit, die maximale Anzahl an Zuschauern zu erreichen, um die meisten Leads zu generieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann eine hervorragende Möglichkeit sein, Anzeigen intelligent auszurichten und zu platzieren – das heißt, am richtigen Ort und zur richtigen Zeit und für die richtige Zielgruppe. Dies wird durch die Analyse von E-Mails, Social-Media-Plattformen, Browsing-Mustern, Suchbegriffen und E-Mails erreicht, um die richtigen Zielbenutzer zu finden.
Gezielte Werbung funktioniert auf der Prämisse des Keyword-Matchings und zu diesem Zweck werden Text-Mining-Tools und Textanalysen verwendet, die beide NLP stark ins Spiel bringen.
Weniger Zeitaufwand für die Berichterstellung
Berichterstattung und Dokumentation sind in der Tat zwei der zeitaufwändigsten Aspekte bei der Führung eines Unternehmens. Glücklicherweise können unstrukturierte Textinformationen durch spezifische NLP-Techniken in Berichte umgewandelt werden, indem formulierte Dateneingabe und Sprache-zu-Text-Diktat angewendet werden.
Nicht nur das, sondern es ist auch möglich, ein tiefes und intuitives Lernmodell zu entwerfen, das die gewünschten Informationen aus unstrukturierten Textdaten identifiziert und sie zu spezifischen Berichten kombiniert. Fortschrittliche Lösungen wie diese können fehlende Daten identifizieren und anfordern, sodass Sie den gesamten Berichtsprozess automatisieren können.
Wettbewerbsanalyse
Die meisten Geschäftsinhaber neigen dazu, eine gründliche Wettbewerbsanalyse und Recherche durchzuführen, wenn sie ein neues Unternehmen gründen. Dies ist ein wichtiger Schritt, da sie den Markt, in dem sie tätig sind, die Konkurrenten, mit denen sie es zu tun haben, und die Benutzer, die sie ansprechen müssen, sowie andere wichtige Details über ihren Sektor besser verstehen können.
Spezifische Engines zur Verarbeitung natürlicher Sprache können einem Unternehmen helfen, seine Konkurrenten zu überwachen und den Prozess zum Aufbau einer Wettbewerbslandschaft zu vereinfachen. Wenn Ihre NLP-Wettbewerbsanalyse-Engine beispielsweise Rohdaten betrachtet, erstellt sie eine Liste von Unternehmen und ordnet sie von null bis eins. Dieses Rankingsystem zeigt durch ein multimodales Bedeutungsfeld, wie eng die verschiedenen Unternehmen miteinander verbunden sind.
Der Algorithmus erstellt dann eine endgültige Liste von Unternehmen, indem er das Internet nach Artikeln durchsucht und das Datum in ein bestimmtes NLP-Modul einfügt, das semantische Beziehungen zwischen verschiedenen Unternehmen herstellt.
Wie vielseitig ist NLP für Unternehmen? Beispiele und Anwendungsfälle
Social-Media-Überwachung
Sind Sie überrascht, dass dies das erste Anwendungsbeispiel ist, das wir ans Licht bringen?
Wenn Sie jemals die Gelegenheit hatten, ein Social-Media-Monitoring-Tool wie Buffer oder Hootsuite zu verwenden, dann basieren diese im Wesentlichen auf NLP-Technologie – hochentwickelte Tools, mit denen Sie Ihre geschäftlichen Social-Media-Kanäle jedes Mal überwachen können, wenn jemand Ihre Marke erwähnt. Wenn Leute anfangen, über Ihre Marke zu sprechen, erhalten Sie eine sofortige Benachrichtigung.
Wie Geschäftsinhaber und Vermarkter bereits wissen, kann sogar eine einzige negative Bewertung in den sozialen Medien ausreichen, um Ihren Ruf fast über Nacht zu zerstören. Vor diesem Hintergrund ist es für jedes Unternehmen wichtig, sich an Social Listening zu beteiligen, um sicherzustellen, dass potenzielle Krisen frühzeitig angegangen werden, bevor sie zu ausgewachsenen Problemen eskalieren können, die Ihren Ruf gefährden. Die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache bringt alles zusammen.
Textanalyse
Textanalysen haben oft mehrere Kategorien wie grammatikalische, morphologische, semantische und syntaktische Analysen.
Durch die Analyse dieses Textes und das Extrahieren verschiedener Arten von Kernelementen wie Personen, Daten, Themen, Orte, Unternehmen usw. können Unternehmen ihre Daten viel besser organisieren und nützliche Erkenntnisse sowie Muster für die Zukunft identifizieren.
Beispielsweise können insbesondere E-Commerce-Unternehmen die Textanalyse von Produktbewertungen nutzen, um besser zu verstehen, was Kunden an ihren Produkten besonders mögen und nicht mögen oder wie sie diese Produkte gerne verwenden.
Stimmungsanalyse
Stimmungsanalyse ist eine kleinere Teilmenge von Social Listening oder Social Media Monitoring.
Während sich Social Listening auf das Mithören von Gesprächen bezieht, die Menschen rund um Ihre Marke im Allgemeinen führen, geht es bei der Stimmungsanalyse darum, Meinungen zu identifizieren und dann festzustellen, ob die Person, die Kommentare gepostet hat, eine negative, positive oder neutrale Meinung zu Ihrem Unternehmen hat.
Wie zuvor kommt NLP auf intelligente und versierte Weise ins Spiel. Sentimentanalyse-Tools, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, können leicht emotional aufgeladene Wörter auswählen, die beispielsweise zur Beschreibung der Dienstleistungen einer Marke oder der Erfahrung eines Kunden mit dieser Marke verwendet werden.
Um Ihnen ein Beispiel zu geben: Wenn ein Beitrag oder eine Bewertung viele positive Konnotationen wie „brillant“, „fantastisch“ oder „fantastisch“ hat, dann schließt das Tool die Gesamtstimmung als ab positiv.
Mit NLP-gestützter Stimmungsanalyse können Unternehmen besser einschätzen, ob ihre Kunden positiv oder negativ auf ein bestimmtes Produkt/eine bestimmte Dienstleistung reagieren oder wie sie auf eine Änderung der kürzlich eingeführten Markenbotschaften wie Geschäftsbedingungen oder Support reagieren könnten Politik.
E-Mail-Spam-Filter und -Klassifizierung
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie groß ein Problem ist Spam Dann bedenken Sie Folgendes: Laut Statistiken aus dem Jahr 2019 entfielen 451 TP3T aller gesendeten E-Mails auf Spam; Täglich wurden etwa 14,5 Millionen Spam-Nachrichten verschickt.
Aber wenn Sie sich das oben Gesagte ansehen, haben Sie sich vielleicht gefragt: „Ich bekomme nicht so viele Spam-E-Mails, also was ist die große Idee?“
Das liegt daran, dass Sie einige außergewöhnlich gut programmierte Spam-Filter in Ihren bevorzugten E-Mail-Client integriert haben – Filter, die dazu dienen, zu verhindern, dass dubios aussehende Nachrichten jemals Ihren Posteingang erreichen.
Aber wie funktionieren sie? Warum natürlich NLP-Technologie, die verwendet wird, um Betreffzeilen und Körperinhalte zu analysieren. Von hier aus können Sie sich leicht vorstellen, warum Ihr E-Mail-Client leicht entscheiden kann, ob es sich um Spam handelt oder nicht – E-Mails mit viel fettgedrucktem Text und Wörtern wie „Jetzt kaufen“, „begrenztes Angebot“, „Aktion“ usw. haben ein hohe Wahrscheinlichkeit, in Ihrem Junk-Ordner zu landen.
Ganz in die gleiche Richtung läuft die E-Mail-Klassifizierung – etwas, mit dem Sie vielleicht vertraut sind, wenn Sie Google Mail verwenden.
Sehen Sie sich Ihren Posteingang an, und Sie sehen Nachrichten, die nach Primär, Sozial und Werbeaktionen kategorisiert sind. Gmail setzt auf Natural Language Processing, um zunächst zu erkennen und dann auszuwerten, welche Inhalte in welchem Ordner landen.
Abschließende Gedanken
Die Verarbeitung natürlicher Sprache durchdringt jedes Unternehmen, das in Bezug auf Kostensenkung, höhere Gewinngenerierung, gesteigerte Effizienz und vieles mehr vorankommen möchte.
Unternehmen, die bereits NLP-Technologien einsetzen, gewinnen einen immer größeren Wettbewerbsvorteil, und wenn Sie nicht bereits einige der oben genannten Anwendungsfälle nutzen, dann ist jetzt der beste Zeitpunkt, um auf den NLP-Zug aufzuspringen.
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