Texte verstehen und Informationen extrahieren (Named Entity Recognition)
Named Entity Recognition (NER) ist eine KI-Technologie, die bestimmte Begriffe in einem Text automatisch erkennt und klassifiziert. Dazu gehören Personennamen, Orte, Unternehmen oder Datumsangaben. Semantisches Textverstehen geht darüber hinaus und analysiert nicht nur einzelne Begriffe, sondern auch deren Bedeutung im Kontext. Dadurch versteht die KI Zusammenhänge und Beziehungen zwischen Wörtern und kann Texte intelligent interpretieren.
Beispiel:
Ein System liest den Satz „Apple wurde 1976 von Steve Jobs gegründet.“
- NER erkennt: „Apple“ (Unternehmen), „1976“ (Datum), „Steve Jobs“ (Person)
- Semantisches Verstehen erkennt zusätzlich: „Apple“ ist kein Obst, sondern eine Firma, und „Steve Jobs“ ist der Gründer.
Praxisbeispiel: Automatisierte Analyse von Kundenfeedback mit KI-gestütztem Textverstehen
Ein E-Commerce-Unternehmen erhält täglich hunderte Kundenbewertungen und Support-Anfragen per E-Mail, Chat und Social Media. Diese enthalten wertvolle Informationen über Kundenzufriedenheit, Produktqualität und mögliche Probleme.
Herausforderung
- Kundenanfragen liegen in unstrukturierter Form vor (E-Mails, Rezensionen, Support-Tickets).
- Manuelle Analyse der Texte relativ zeitaufwendig und ineffizient.
- Fehlende Strukturierung erschwert die Identifizierung von Trends und häufigen Problemen.
Lösung: KI-gestützte Named Entity Recognition (NER) und Semantisches Textverstehen
Das Unternehmen setzt eine KI-Lösung ein, die automatisch relevante Begriffe und deren Bedeutung im Kontext erkennt.
So funktioniert es:
- NER identifiziert wichtige Begriffe wie Produktnamen, Kundennamen, Kaufdatum, Beschwerdegrund oder Fehlerbeschreibung
- Informationen werden in die Felder des Ticket- oder CRM-Systems übertragen
Ergebnis
✔ Entlastung der Experten – Informationen werden automatisch erkannt, extrahiert und dem Support-Team strukturiert zur Verfügung gestellt
✔ Homogenisierung der Informationen – Tippfehler oder Varianten werden homogenisiert und ermöglichen so eine einfachere Zuordnung
✔ Sprachübergreifende Verarbeitung – KI-Modell kann einfach und schnell für wenige bekannte Begriffe oder Spezialwissen trainiert werden
Dank der automatisierten Textanalyse mit KI kann das Unternehmen die Kundenzufriedenheit steigern, Trends besser erkennen und seine Produkte und Services optimieren.
Typische Beispiele für Semantisches Textverstehen und Named Entity Recognition (NER)
Kundenfeedback & Support-Tickets
Einsatzgebiet: Kundenservice, Produktmanagement, Marketing
- Automatisierte Verarbeitung von E-Mails, Chatverläufen und Bewertungen, um Kundenzufriedenheit und häufige Probleme zu erkennen.
- Automatische Themenanalyse (z. B. „Produktfehler“, „Versandverzögerung“).
- Extraktion relevanter Entitäten wie Produktnamen, Kundenstandorte oder Servicezeiten.
Beispiel:
Eine E-Mail mit „Mein iPhone 13 hat einen Defekt und die Garantie ist abgelaufen“ wird automatisch analysiert:
- NER erkennt: „iPhone 13“ als Produkt, „Garantie“ als Vertragsbezug
- Semantisches Verstehen erkennt: Bei dieser Störungsmeldung handelt sich um keinen Garantiefall
Verträge & rechtliche Dokumente
Einsatzgebiet: Compliance, Rechtsabteilungen, Vertragsmanagement
- Automatische Erkennung von Parteien, Fristen, Vertragsgegenständen und Zahlungsbedingungen.
- Semantische Analyse zur Bewertung von Risiken und Verpflichtungen.
- Vergleich ähnlicher Klauseln in Verträgen zur Konsistenzprüfung.
Beispiel:
Ein Unternehmen verarbeitet eine Vielzahl von Wartungsverträgen. Ein KI-System soll erkennen, bei welchen Kunden Wartungen durchgeführt werden und ob im Falle eines Garantieanspruchs die Bedingungen erfüllt wurden.
Nachrichten & Presseartikel
Einsatzgebiet: Medien, Marktanalysen, Reputationsmanagement
- Erkennung von Personen, Unternehmen, Orten und Ereignissen in Nachrichtenquellen.
- Semantische Verknüpfung, um Zusammenhänge und Trends zu erkennen.
- Automatische Kategorisierung von Themen für gezielte Berichterstattung.
Beispiel:
Ein Nachrichtenportal analysiert täglich hunderte von Artikeln. Die KI erkennt automatisch, wenn ein Unternehmen mit einer Kontroverse in Verbindung gebracht wird und alarmiert die Redaktion.
Medizinische & wissenschaftliche Texte
Einsatzgebiet: Gesundheitswesen, Pharma, Forschung
- Extraktion von Diagnosen, Medikamenten, Behandlungsmethoden und Studienergebnissen.
- Automatische Kategorisierung medizinischer Berichte nach Symptomen und Erkrankungen.
- Unterstützung bei der automatisierten Patientenakte-Analyse.
Beispiel:
Ein Krankenhaus scannt Arztberichte. Die KI erkennt automatisch die Begriffe „Diabetes Typ 2“ und „Metformin“ und ordnet diese den Feldern innerhalb des Patienteninformationssystems zu.
Social Media & Online-Kommentare
Einsatzgebiet: Marketing, Marktforschung, Trendanalysen
- Identifikation von Unternehmen, Marken und Influencern in Social-Media-Posts.
- Sentiment-Analyse zur Erkennung von positiven und negativen Trends.
- Automatische Einordnung von Themen in Produktkategorien oder Marktsegmente.
Beispiel:
Ein Unternehmen möchte wissen, wie Kunden über eine neue Produktlinie denken. Die KI analysiert Social-Media-Posts und erkennt, über welche Produkte, Ereignisse und Unternehmen gesprochen wird.
Produkt- und Materialstammdaten
Einsatzgebiet: Einkauf, Logistik, E-Commerce
- Automatische Extraktion von Produktinformationen aus Produktbildern, wie z.B. Volumen, Produktname oder Inhaltsstoffe
- Extraktion von Produktinformationen aus Produktbeschreibungen innerhalb von Excel-Dateien, die Lieferanten bereitgestellt haben
- Identifikation und Extraktion von Informationen aus öffentlichen Quellen, wie z.B. Webseiten, Vorschriften oder Datenbanken
Beispiel:
Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt KI, um aus Produktbeschreibungen automatisch Markennamen, technische Spezifikationen und Kategorien zu extrahieren.
Hauptmerkmale NER und semantisches Textverstehen
Multilinguale Verarbeitung: Mit der KI-Plattform MDM Booster lassen sich effizient, einfach und schnell KI-Modelle für eine Vielzahl von Sprachen trainieren.
MDM Booster
Automatisierte Textanalyse mit Künstlicher Intelligenz
Der MDM Booster ermöglicht eine automatisierte und präzise Analyse von Texten, um Schlüsselbegriffe, Entitäten und Zusammenhänge zuverlässig zu identifizieren und zu extrahieren. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erkennt das System relevante Begriffe für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen, wie z.B. dem Kundenservice, der Verwaltung von Verträgen oder der Stammdatenverwaltung.
Nahtlose Integration und maßgeschneiderte Modelle
Dank offener Standards und einer Vielzahl von Schnittstellen (APIs) lässt sich der MDM Booster problemlos in bestehende MDM-, ERP-, PIM- oder CRM-Systeme integrieren. Unterstützt werden Standardformate wie z.B. SQL, CSV, Excel, OpenAPI und S3, sodass eine reibungslose Weiterverarbeitung über Systemgrenzen hinweg problemlos möglich ist.
Individuelle KI-Modelle für maßgeschneiderte Texterkennung
Der MDM Booster erlaubt das Training individueller KI-Modelle, die speziell auf unternehmensspezifische Anforderungen zugeschnitten sind – ohne jegliche KI-Expertise. Die Experten aus dem Produkt- und Prozessbereich werden so in die Lage versetzt, ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren und Innovation in Ihrem Unternehmen voranzutreiben.
Mit der KI-gestützten Textanalyse des MDM Boosters sparen Unternehmen Zeit, erhöhen die Datenqualität und nutzen ihre Textdaten effizient für optimierte Prozesse.
Anwendungsfälle für NER und semantisches Textverstehen
Demo Termin
Lernen Sie den MDM Booster im Kontext semantischen Textverstehens und Erkennung von Eigennamen kennen. Unternehmen erhalten mit dem MDM Booster eine leistungsfähige KI-Software, mit der sich Texte automatisiert verarbeiten, Informationen extrahieren und Funktionen wie semantisches Textverstehen optimal umsetzen lassen.
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