Textanalyse

Named Entity Recognition

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) mithilfe künstlicher Intelligenz hat die Textanalyse revolutioniert. NLP bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und natürlich klingende Antworten zu erzeugen. Die Named Entity Recognition (NER) ist eine Unterdisziplin des NLPs, die darauf abzielt, bestimmte Entitäten in Texten zu identifizieren und zu klassifizieren. Die NER nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Muster in Texten zu erkennen und Entitäten in eine vorgegebene Menge von Klassen aufzuteilen. NER wird in verschiedenen Anwendungen wie Informationsextraktion, automatischer Übersetzung und Chatbots eingesetzt und kann dabei helfen, große Mengen an Texten effizient zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren. In der Bauindustrie kann NER beispielsweise in der Verarbeitung von Projektdokumentation eingesetzt werden.  Hier kann die automatische Identifizierung von Entitäten wie Projektnamen, Mitarbeitenden oder wichtigen Terminen dazu beitragen, den Verarbeitungsprozess zu beschleunigen und Fehler zu minimieren.

Tabellendetektion

Die Informationsextraktion aus Tabellen ist ein wichtiger Bereich der KI-Forschung. Dieser Bereich beschäftigt sich damit, strukturierte Daten aus Tabellen zu extrahieren und in einem maschinenlesbaren Format zu speichern, um sie weiterzuverarbeiten. Um Informationen aus Tabellen zu extrahieren, werden Algorithmen wie Tabellenanalyse, Zellenklassifizierung, Spaltenerkennung und Zeilenidentifikation eingesetzt. Maschinelles Lernen wird verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen und die Extraktion von Informationen zu verbessern.