Ist die Verarbeitung natürlicher Sprache die Zukunft der Business ...
In einem Zeitalter, in dem Daten das Wichtigste sind, scheint die Konvergenz von natürlicher Sprachverarbeitung und Business Intelligence nicht ...
natürlicher Sprachverarbeitung
Hier ist ein anschaulicher Dialog zwischen einem CFO und einem Finanz-Bot mit dem treffenden Namen „FinBot“. Dieses Gespräch unterstreicht das Potenzial der Integration <anchor>natürlicher Sprachverarbeitung</anchor> in Business Intelligence und bietet hochrangigen Entscheidungsträgern Echtzeiteinblicke und Datenvisualisierung. Tauchen Sie ein und sehen Sie, wie nahtlos ein CFO die von FinBot präsentierten Daten abrufen, interpretieren und auf ihrer Grundlage Strategien entwickeln kann.
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# Verarbeitung natürlicher Sprache

## Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse

12-Fastdatascience-Blog-Natural-Language-Processing

Unser Hauptaugenmerk liegt auf [der Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/was-ist-nat%C3%BCrliche-sprachverarbeitung-mit-beispielen/) (NLP). Der Manager, Thomas Wood, hat 2008 an der Universität Cambridge einen Master in [Computersprache, Text und Internettechnologie](https://www.cl.cam.ac.uk/admissions/cstit/) gemacht und arbeitet seitdem [ausschließlich im Bereich maschinelles Lernen und hauptsächlich in NLP](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/experte-f%C3%BCr-nat%C3%BCrliche-sprachverarbeitung/) . 2018 gründete er [Fast Data Science](https://fastdatascience.com/de/fast-data-science-unternehmen/) , um [Data-Science-Beratung](https://fastdatascience.com/de/data-science-beratung/) mit Schwerpunkt auf [NLP](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/nlp-berater/) anzubieten.

Wir haben [NLP-Pipelines](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/leitfaden-zur-verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache-%28nlp%29/) von Grund auf neu erstellt und an [Dialogsystemen in natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/wie-sieht-die-zukunft-von-chatbots-aus/) , Dokumentklassifizierern und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Techniken wie neuronale Netzwerke verwendet. Normalerweise verwenden wir [Python](https://www.python.org/) für unsere NLP-Arbeit.

## NLP-Beispiele

* * *

Zu [den Anwendungsbeispielen für die Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/gesch%C3%A4ftsanwendungen-nlp/) gehören:

- [Verstehen natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/was-ist-nat%C3%BCrliches-sprachverst%C3%A4ndnis-nlu-und-wie-wird-es-in-der-praxis-verwendet/) – Interpretieren eines von Menschen geschriebenen Textes und Konvertieren in eine strukturierte Form, z. B. [Ermitteln der Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie anhand eines einfachen Textdokuments](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-analyse-klinischer-studien/) .
- [Natürlichsprachliche Dialogsysteme](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/wie-sieht-die-zukunft-von-chatbots-aus/) wie Chatbots oder [große Sprachmodelle (LLMs)](https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model) wie GPT-4 oder Google BARD.
- [Textanalyse](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/der-stand-der-textanalyse-im-jahr-2023-trends-und-f%C3%A4higkeiten/) : Analyse [großer Dokumentkorpora](https://naturallanguageprocessing.com/nlp-text-corpora) .
- Themenanalyse, Themenmodellierung oder Clustering (z. B. das [Ermitteln häufiger Fehler in Fabrikfehlerberichten](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-nlp-clustering-factory-fehlerberichte/) : _Welches sind, wenn man die Fehlerprotokolle von sechs Monaten in einfachem Englisch betrachtet, die häufigsten Defekte, die zu einer Produktionsunterbrechung in der Fabrik geführt haben?_ )
- Dokumentklassifizierung, wie etwa [E-Mail-Triage](https://fastdatascience.com/de/ico-e-mail-klassifizierungsmodell/) ( _hat diese eingehende E-Mail eine hohe oder niedrige Priorität?_ ), oder [das Suchen nach ähnlichen Dokumenten (NLP](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/suche-nach-%C3%A4hnlichen-dokumenten-nlp/) ) und [semantischer Ähnlichkeit mit Satzeinbettungen](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/semantische-%C3%A4hnlichkeit-mit-satzeinbettungen/) .
- Vorhersagemodelle, bei denen die unabhängige Variable Text ist (z. B. [Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Baumängel zu einer Eskalation hin zu einer Gebäudeinspektion oder einem Rechtsstreit führt](https://fastdatascience.com/de/tarion-nlp-zur-vorhersage-einer-kundeneskalation/) ).
- Dokumentbasierte Empfehlungssysteme (Produktempfehlungen, [Dating-Apps](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/matchmaking-deep-learning/) )
- [Erkennung benannter Entitäten](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/namenserkennung-f%C3%BCr-entit%C3%A4ten/) , zum Beispiel zur Identifizierung [von Medikamentennamen](https://fastdatascience.com/de/erkennung-benannter-entit%C3%A4ten-f%C3%BCr-medikamente-python-bibliothek/) , Produktnamen, [Ländern](https://fastdatascience.com/de/anerkennung-l%C3%A4nderspezifischer-entit%C3%A4ten/) oder [Firmennamen](https://fastdatascience.com/de/firmenname-entit%C3%A4t-anerkennung/) in Textdokumenten.
- Unstrukturierte Datenanalyse
- Anonymisierung von Dokumenten und [Umgang mit sensiblen Daten](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/modell-f%C3%BCr-maschinelles-lernen-mit-sensiblen-daten/)

## Die Leistungsfähigkeit von NLP (interaktives Word2Vec-Diagramm)

Unten sehen Sie eine Darstellung einiger Fachbegriffe, die in einem Datensatz mit [Dokumenten zu klinischen Studien](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-analyse-klinischer-studien/) im 3D-Raum verwendet werden.

d3.csv(‘ [https://raw.githubusercontent.com/fastdatascience/logos/master/data/tsne.csv',](https://raw.githubusercontent.com/fastdatascience/logos/master/data/tsne.csv',) // ‘ [https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/3d-scatter.csv',](https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/3d-scatter.csv',)
Funktion(err, Zeilen){
Funktion auspacken(Zeilen, Schlüssel) {

```
return rows.map(function(row)

```

```
{ return row[key]; });}

```

```
var labels = unpack(rows, 'label');

```

```
var neighbour1 = unpack(rows, 'neighbour1');

```

```
var neighbour2 = unpack(rows, 'neighbour2');

```

```
var neighbour3 = unpack(rows, 'neighbour3');

```

```
var neighbour4 = unpack(rows, 'neighbour4');

```

```
var neighbour5 = unpack(rows, 'neighbour5');

```

```
var clusters = unpack(rows, 'category');

```

```
var colourMap = ['#22577a', '#38a3a5', '#57cc99', '#80ed99', '#c7f9cc',

```

```
'#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'];

```

```
var pointColours = clusters.map(function (i) { return colourMap[i] } );

```

```
var complete_labels = labels.map(function (label, idx) {

```

```
    return label + ".<br>Nearest neighbours: " + neighbour1[idx] + ", "  + neighbour2[idx] + ", " + neighbour3[idx] + ", " + neighbour4[idx] + ", " + neighbour5[idx] + ".<br>Cluster: " + clusters[idx];

```

```
    });

```

var trace1 = {

```
x:unpack(rows, 'x1'), y: unpack(rows, 'y1'), z: unpack(rows, 'z1'), text: complete_labels,

```

```
mode: 'markers',

```

```
marker: {

```

```
           color: pointColours, // 'rgb(34, 87, 122)',

```

```
    size: 5,

```

```
    line: {

```

```
    color: '#000000',

```

```
    width: 0.5},

```

```
    opacity: 0.8},

```

```
type: 'scatter3d'

```

};

/\*
var trace2 = {

```
x:unpack(rows, 'x2'), y: unpack(rows, 'y2'), z: unpack(rows, 'z2'),

```

```
mode: 'markers',

```

```
marker: {

```

```
    color: 'rgb(127, 127, 127)',

```

```
    size: 12,

```

```
    symbol: 'circle',

```

```
    line: {

```

```
    color: 'rgb(204, 204, 204)',

```

```
    width: 1},

```

```
    opacity: 0.8},

```

```
type: 'scatter3d'};

```

\*/

var Daten = \[Trace1 / _, Trace2_ / \];
var layout = {
/\\* Titel: {

```
    text: 'Estimated probabilities of authorship from Burrows Delta algorithm calculated using Python library faststylometry',

```

```
    font: {

```

```
        family: 'PT Sans',

```

```
        size: 20

```

```
    },

```

```
    //xref: 'paper',

```

```
    //x: 0.05,

```

```
    }, */

```

Marge: {

```
l: 0,

```

```
r: 0,

```

```
b: 0,

```

```
t: 0

```

}

};
Plotly.newPlot(‘myDiv’, Daten, Layout);

/\*
// beginne mit dem Schweben
var meinPlot = document.getElementById(‘meinDiv’);

myPlot.on(‘plotly\_hover’, Funktion (Ereignisdaten){

```
var points = eventdata.points[0],

```

```
    pointNum = points.pointNumber;

```

```
console.log(pointNum);

```

```
Plotly.Fx.hover('myDiv',[

```

```
    { curveNumber:0, pointNumber:414 },

```

```
  //  { curveNumber:1, pointNumber:pointNum },

```

```
   // { curveNumber:2, pointNumber:pointNum },

```

```
]);

```

});
\*/

});

Wörter mit ähnlicher Bedeutung und Verwendung liegen nah beieinander. Wörter sind farblich in Clustern kodiert, die Gruppen wie Krankheiten (Cluster 3), Verben (Cluster 1, 6 und 8) usw. entsprechen. Wenn Sie mit der Maus über ein Wort fahren, können Sie die Clusternummer des Wortes und die nächsten Nachbarn des Wortes sehen. Die nächsten Nachbarn eines Wortes sind in der Regel Wörter mit ähnlicher Bedeutung oder Funktion, wie z. B. Synonyme.

Dies ist eine Demonstration, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache genutzt werden kann, um in einem völlig neuen Satz von Textdokumenten Synonyme und gemeinsame Themen zu finden, und zwar völlig unbeaufsichtigt.

Die Wortvektoren wurden mithilfe von [Wort-Embeddings](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/semantische-%C3%A4hnlichkeit-mit-satzeinbettungen/) auf [der Google Cloud Platform](https://colab.research.google.com/) in 128 Dimensionen berechnet und mithilfe von [t-SNE](https://constantamateur.github.io/2018-01-02-tSNE/) auf drei Dimensionen reduziert. Die Wörter wurden mithilfe des [k-Means-Clusteralgorithmus](https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) 15 Clustern zugeordnet.

Fast Data Science - London

## Need natural language processing?

Fast Data Science ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache – nehmen Sie Kontakt für eine NLP-Beratungssitzung auf.

[Contact us](https://fastdatascience.com/contact/)

## NLP und unstrukturierte Daten

Heutzutage verfügen viele Unternehmen, insbesondere in bestimmten Branchen wie [dem Gesundheitswesen](https://fastdatascience.com/de/ki-im-gesundheitswesen/) , [der Pharmaindustrie](https://fastdatascience.com/de/ki-in-der-pharmaindustrie/) , [dem Rechtswesen](https://fastdatascience.com/de/rechts-ki/auswirkungen-von-ki-recht-und-rechtsbranche/) und dem Versicherungswesen, über [große Mengen unstrukturierter Daten](https://fastdatascience.com/de/ki-f%C3%BCr-unternehmen/der-leitfaden-f%C3%BCr-unstrukturierte-daten-und-deren-verwaltung/) . Dabei handelt es sich in der Regel um Daten im Textformat, bei denen es sich auch um ungescannte Dokumente, PDFs, HTML oder andere Dateitypen handeln kann.

Unstrukturierte Daten sind sehr schwierig zu verarbeiten, können aber eine wahre Goldgrube an Informationen sein. Fast Data Science ist darauf spezialisiert [, aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen wertvolle Informationen zu extrahieren](https://fastdatascience.github.io/natural-language-processing) .

[Was ist NLP? Lesen Sie mehr in unserem Blogbeitrag zu NLP.](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/was-ist-nlp/)

## Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung im Gesundheitswesen

![Natural Language Processing applications in healthcare](https://fastdatascience.com/images/emr1-min_hu98d51d604a4a963894bc2dbef56a822e_32159_1280x0_resize_box_2.png)![Natural Language Processing applications in healthcare](https://fastdatascience.com/images/emr2-min_hua99c4506936c045444df2fba702d6e98_34895_1280x0_resize_box_2.png)

KI und natürliche Sprachverarbeitung werden im gesamten Gesundheitssektor zunehmend eingesetzt. Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet. NLP wird verwendet, um klinische Berichte zu vergleichen und Änderungen darin zu erkennen, klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren und Mensch-Maschine-Dialogsysteme in natürlicher Sprache zu entwickeln, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern.

Wir haben an einer Reihe von Projekten im Gesundheitswesen gearbeitet, darunter:

- Ein [Modell zur Vorhersage der Komplexität klinischer Studien](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-analyse-klinischer-studien/) anhand des Studienprotokolls für [Boehringer Ingelheim](https://www.boehringer-ingelheim.com/) .
- eine [Desktopanwendung](https://fastdatascience.com/de/pubmed-autorenschaftsanalyse/) zur Analyse der Ergebnisse, Fachgebiete, Kooperationen und Zugehörigkeiten von Forschern mithilfe exportierter [PubMed-](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/) Suchergebnisse.
- ein [Modell zur Identifizierung von Forschern](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-molek%C3%BCle-und-proteine-in-der-wissenschaftlichen-literatur-finden/) , die in ihrer veröffentlichten Forschung Open-Source-Moleküle ohne Angabe der Quelle verwendet haben, auch für [Boehringer Ingelheim](https://www.boehringer-ingelheim.com/) .

## Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei Fast Data Science

Wir arbeiten viel mit Python im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Wir haben an einer Vielzahl von NLP-Modellen gearbeitet, darunter:

- Bag of Words, tf\*idf, Kosinus-Ähnlichkeit
- [NLP-Pipelines](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/leitfaden-zur-verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache-%28nlp%29/) , Lemmatisierung, Parser, Chunker
- [Tiefe neuronale Netzwerke](https://fastdatascience.com/de/ki-in-der-forschung/wie-%C3%A4hnlich-sind-neuronale-netze-unserem-gehirn/)

```
*   [convolutional neural networks (CNNs)](/ai-for-business/building-a-face-recogniser/) (text as well as images)

```

```
*   RNN, LSTM, Transformer models, LLMs (large language models)

```

```
*   Seq2seq, [word2vec](/natural-language-processing/finding-similar-documents-nlp/), doc2vec

```

```
*   [see a live demo of a CNN for author identification](/forensic-stylometry-linguistics-authorship-analysis-demo/)

```

- [Mehrsprachige Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/mehrsprachige-verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/) , einschließlich [NLP für unterversorgte Sprachen](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/nlp-f%C3%BCr-unterversorgte-sprachen/)
- Clustering: [Latent Dirichlet Allocation und andere unüberwachte Lerntechniken](https://fastdatascience.com/de/ki-f%C3%BCr-unternehmen/un%C3%BCberwachtes-lernen-leistung-f%C3%BCr-das-programm/)

```
*   This is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example [legal documents](/legal-ai/impact-ai-law-legal-industry/), survey responses, [factory error reports](/boehringer-ingelheim-nlp-clustering-factory-error-reports/), etc.

```

- Suchmaschinen und Suchbegriff-Empfehlungen
- [Forensische Stilometrie](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/fast-stilometrie-python-bibliothek/) oder [Identifizierung des Autors eines Dokuments](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/hat-der-anwalt-von-dominic-cummings-seine-erkl%C3%A4rung-im-rosengarten-geschrieben/) und [Erkennung von Fake News](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/fake-news-erkennung-verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/)
- [Stimmungsanalyse](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/trends-in-der-stimmungsanalyse/)

![Natural Language Processing word cloud](https://fastdatascience.com/images/carrot2-min.jpg)

**Die Themenerkennung ist eine NLP-Technik, mit der Sie gemeinsame Themen in einer Reihe unstrukturierter Dokumente entdecken können.**

## Natürliche Sprachverarbeitung in Python und R

* * *

Wir arbeiten mit den Frameworks und Sprachen, die den Anforderungen des Kunden entsprechen, zum Beispiel

- [Google Colab](https://colab.google/)
- [OpenAI API einschließlich GPT-3.5, GPT-4 usw.](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt)
- [Umarmendes Gesicht](https://huggingface.co/)
- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
- [Keras](https://keras.io/)
- [Python NLTK](https://www.nltk.org/)
- [R](https://cran.r-project.org/)
- Google Natural Language, AWS, Microsoft Azure und andere [APIs von Drittanbietern zur Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/top-nlp-apis-f%C3%BCr-den-einsatz-im-jahr-2023/)

## Beispiele für frühere Projekte zur Verarbeitung natürlicher Sprache

* * *

Zu den NLP-Projekten, an denen wir für große bekannte Namen gearbeitet haben, gehören

- ein Sprachdialogsystem zur Steuerung eines Smart Homes
- ein unüberwachtes Textanalyseprogramm zur Analyse von Textbeschreibungen von Herstellungsfehlern für [Boehringer Ingelheim](https://fastdatascience.com/de/boehringer-ingelheim-nlp-clustering-factory-fehlerberichte/)
- ein Modell zur Klassifizierung der Lebensläufe von Arbeitssuchenden nach Branchen und Gehaltsgruppen für die [CV-Library](https://fastdatascience.com/de/cv-bibliothek-kundenkonvertierung-auf-online-formular/) .
- Analyse der Umfrageantworten für [die White Ribbon Alliance](https://fastdatascience.com/de/ki-ethik/revolutionierung-der-datenwissenschaft-bei-gemeinn%C3%BCtzigen-organisationen/)

[Kontaktieren Sie uns](https://fastdatascience.com/de/kontakt/) noch heute, um einen [NLP-Datenwissenschaftler](https://fastdatascience.com/de/portfolio/nlp-datenwissenschaftler/) einzustellen!

## Weitere Informationen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

- [So können Sie den Autor eines Dokuments identifizieren](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/so-k%C3%B6nnen-sie-den-autor-eines-dokuments-identifizieren/) \- eine Einführung in die forensische Stilometrie
- [Wofür wird NLP verwendet?](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/wof%C3%BCr-wird-nlp-verwendet/) – Warum brauchen wir NLP überhaupt?
- [Möglichkeiten und Anwendungsfälle der natürlichen Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/m%C3%B6glichkeiten-und-anwendungsf%C3%A4lle-der-verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/)
- [Berater für natürliche Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/berater-f%C3%BCr-nat%C3%BCrliche-sprachverarbeitung/) – haben Sie sich jemals gefragt, was ein NLP-Berater macht?
- [Was ist natürliche Sprachverarbeitung?](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/was-ist-nat%C3%BCrliche-sprachverarbeitung/) – eine Einführung in NLP, von der Geschichte von NLP über seine Funktionsweise bis hin zu Beispielen aus der Industrie.
- [Spezialist für natürliche Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/spezialist-f%C3%BCr-nat%C3%BCrliche-sprachverarbeitung/)

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