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Nat¨¹rliche Sprachverarbeitung

Natural Language Processing oder NLP (Verarbeitung nat¨¹rlicher Sprache) ist eine Machine Learning-Technologie, die es Computern erm?glicht, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und selbst zu generieren. Im Idealfall erm?glicht sie es Maschinen, geschriebene und gesprochene Sprache genauso pr?zise zu verstehen wie der Mensch. NLP umfasst zwei Teilbereiche:

• NLU (Natural Language Understanding) konzentriert sich auf das Verstehen menschlicher Sprache und deren beabsichtigter Bedeutung, wobei u.?a. auch Grammatik- und Rechtschreibfehler mitber¨¹cksichtigt werden.

• NLG (Natural Language Generation) wandelt strukturierte Daten in eine Sprache um, die klingt, als sei sie von einem Menschen erzeugt worden.

NLP spielt eine wichtige Rolle in zahlreichen Gesch?ftsprozessen, wie Stimmungsanalyse, Sprachmodellierung, Textzusammenfassung und Spracherkennung. Da Unternehmen immer gr??ere Datenmengen erhalten, sind Technologien zur effizienten Verarbeitung umfangreicher Informationen unverzichtbar.

So funktioniert nat¨¹rliche Sprachverarbeitung

NLP ist momentan ein viel diskutiertes Thema, doch die Urspr¨¹nge dieser Technologie liegen bereits in den Anf?ngen des digitalen Zeitalters. Der wegweisende Test zur Bewertung k¨¹nstlicher Intelligenz von Alan Turing?¨C urspr¨¹nglich als ?Imitation Game¡° bezeichnet, heute als Turing-Test bekannt?¨C legte bereits 1950 f¨¹r ein erfolgreiches Abschneiden die F?higkeit eines Computers zugrunde, in schriftlicher Echtzeitkommunikation einen Menschen glaubhaft zu imitieren. Seit den Anf?ngen des Computers w¨¹nschen wir uns, von den Maschinen verstanden zu werden. Durch die fortschreitenden Entwicklungen in der Sprachverarbeitung (NLP) sind wir heute in der Lage, Computer einzusetzen, die menschliche Intelligenz pr?zise spiegeln und erweitern k?nnen.

Diese Durchbr¨¹che wurden durch und insbesondere und Deep Learning erm?glicht. Bei ²ÝÝ®ÊÓƵ definieren wir diese wie folgt:

• K¨¹nstliche Intelligenz (KI) ist die F?higkeit von Maschinen, Aufgaben zu erledigen, f¨¹r die nach bisherigem Verst?ndnis menschliche Intelligenz erforderlich ist. KI analysiert und lernt aus Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen.

• Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der k¨¹nstlichen Intelligenz. ML-Modelle st¨¹tzen sich auf Daten und selbstmodifizierende Methoden, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Datasets zu interpretieren. Diese Modelle k?nnen dann kontinuierlich verfeinert werden, um bessere Ergebnisse zu generieren.

• Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learning, der auf k¨¹nstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese neuronalen Netzwerke ahmen die Prozesse des menschlichen Gehirns nach, indem sie mehrere Schichten von Algorithmen einsetzen. Data Scientists setzen Deep Learning ein, um komplexe Muster und Beziehungen mit unstrukturierten Daten zu modellieren.

NLP kombiniert Computerlinguistik mit Machine Learning-Methoden und Deep-Learning-Modellen. Unter Verwendung gro?er Datasets unterteilt NLP Sprachdaten in k¨¹rzere Abschnitte?¨C sogenannte Tokens?¨C und zerlegt S?tze in einzelne Worteinheiten. Dieser Prozess, die sogenannte Tokenisierung, ist das Fundament s?mtlicher NLP-Technologie. Anschlie?end versucht der Computer, die Beziehung zwischen diesen Tokens zu analysieren, um Bedeutung und Absicht des Satzes zu erfassen.

Was sind Aufgaben der nat¨¹rlichen Sprachverarbeitung?

NLP-Aufgaben sind regelbasierte Methoden, mit denen NLP-Technologie die Bedeutung von Sprach- und Textdaten entschl¨¹sselt. NLP-Techniken, wie diese Methoden auch genannt werden, variieren je nach L?sung. Hier sind f¨¹nf der g?ngigsten statistischen Methoden, die NLP einsetzt, um Sprache optimal zu erfassen.

Part-of-Speech-Tagging, auch als grammatisches Tagging bezeichnet, ist ein Verfahren, das jedes Wort in einem Text markiert. Diese Markierungen decken grundlegende grammatikalische Bausteine ab, darunter Verben, Adjektive und Substantive. Auf diese Weise k?nnen NLP-L?sungen die Beziehungen zwischen W?rtern im Kontext erkennen.

Disambiguierung der Wortbedeutung tr?gt dazu bei, Verwechslungen bei mehrdeutigen W?rtern zu vermeiden. Durch semantische Analysen kann NLP anhand von Kontext ermitteln, welche Definition am sinnvollsten ist. Zum Beispiel kann die Technologie kl?ren, ob mit dem Wort ?Bank¡° ein Geldinstitut oder eine Sitzgelegenheit gemeint ist.

Stimmungsanalyse erm?glicht es NLP-L?sungen, subjektive Nuancen in Texten zu erkennen und zu verstehen. Dies sind oft W?rter, die in einem bestimmten Kontext emotionale Wirkung entfalten?¨C sei es ?rger oder Zweifel. Dadurch ermittelt NLP, ob ein Satz positiv, negativ oder neutral ist.

Erkennung benannter Entit?ten identifiziert W?rter und Phrasen als eindeutige Namen. Hat NLP diese erkannt, sortiert es die Namen in verschiedene Kategorien, darunter beispielsweise Personen, Orte und Unternehmen.

Spracherkennung wandelt Sprache in Text um. Jedes Produkt, das gesprochene Eingabeaufforderungen verwendet?¨C vom Navigationsger?t bis zum Smartphone?¨C muss W?rter in klare Laute zerlegen. Die gr??te Herausforderung besteht darin, die Funktionalit?t bei verschiedenen Akzenten und Sprachen sicherzustellen.

Anwendungsf?lle nat¨¹rlicher Sprachverarbeitung

Die moderne Arbeitswelt ist gepr?gt von neuen Herausforderungen, die sich oft nur mit KI und NLP bew?ltigen lassen. Bei ²ÝÝ®ÊÓƵ haben wir NLP bereits in s?mtliche Produkte integriert, darunter unsere Plattform f¨¹r kontinuierliches Feedback, ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice, und unseren Chatbot ²ÝÝ®ÊÓƵ Assistant. Im Folgenden finden Sie nur einige ausgew?hlte Beispiele f¨¹r Anwendungen von NLP im Unternehmensbereich.

Nat¨¹rliche Gespr?che mit Chatbots erm?glichen

Mitarbeitende erwarten heute mehr denn je schnelle und pr?zise Antworten auf ihre Fragen. Wenn sie stundenlang Leitf?den durchsuchen oder tagelang auf die Antwort eines menschlichen Kontakts warten m¨¹ssen, kann dies den reibungslosen Ablauf im Unternehmen gef?hrden. Hier kann NLP nat¨¹rliche Gespr?che zwischen Anwender und Chatbot erm?glichen und so die Gesamterfahrung verbessern. Automatisierte Chatbots vermitteln Anwendern z¨¹gig die richtigen Antworten und sorgen daf¨¹r, dass Problemf?lle nur bei entsprechender Dringlichkeit an h?here Instanzen weitergegeben werden.

Lange Textabschnitte zusammenfassen

Das Durchsuchen gro?er Dokumente, E-Mail-Ketten und Mitarbeiterkommentare kann zeitaufwendig sein. NLP-Technologie ist in der Lage, kontextbezogene Bedeutung abzuleiten und somit gro?e Mengen an Sprachdaten schnell zusammenzufassen. In ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice k?nnen Manager beispielsweise Zusammenfassungen einer Vielzahl verschiedener Themen anzeigen. Unsere NLP-Software verwendet extraktive Zusammenfassung, um relevante Textpassagen aus zugeh?rigen Kommentaren zu filtern und bietet Managern damit hochwertige Einblicke, die direkt aus dem Mitarbeiter-Feedback gewonnen werden.

Handlungsorientierte Erkenntnisse aus Feedback ableiten

Mitarbeiter-Feedback ist entscheidend f¨¹r besseres , aber die Extraktion wiederkehrender Themen aus Tausenden Kommentaren kann sehr m¨¹hsam sein. NLP gewinnt automatisch wertvolle Erkenntnisse aus dem Mitarbeiter-Feedback, und zwar in Echtzeit sowie f¨¹r mehrere Sprachen. Im Gegensatz zu anderen erstellt Semantic Intelligence, unsere NLP-Software, auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Themen. Somit m¨¹ssen Sie sich nicht auf vordefinierte Kategorien oder W?rter beschr?nken.

Mit semantischer Suche Erkenntnisse gewinnen

Hunderte, Tausende oder sogar Millionen von Kommentaren nach wertvollen Einblicken zu durchforsten kann eine zeitraubende Aufgabe sein. Mit unserer semantischen Suche k?nnen Anwender von ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice relevante Kommentare auf Basis ihrer Suchabfrage schnell und einfach ermitteln. NLP ber¨¹cksichtigt die kontextuelle Bedeutung der Suchphrase, um passende, relevante Kommentare zu finden. Auf diese Weise erfassen Sie schnell, was f¨¹r die Mitarbeiter wichtig ist?¨C in deren eigenen Worten.

Was sind die Vorteile der nat¨¹rlichen Sprachverarbeitung?

Mit der wachsenden Zahl m?glicher Anwendungsf?lle f¨¹r NLP steigt auch der potenzielle gesch?ftliche Mehrwert. prognostiziert, dass der globale NLP-Markt von 24,10 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 112,28 Milliarden USD bis zum Jahr 2030 anwachsen wird. Was noch wichtiger ist: Die Unternehmen, die dieses Wachstum vorantreiben, verzeichnen bereits entscheidende gesch?ftliche Vorteile.

Eine von ²ÝÝ®ÊÓƵ in Auftrag gegebene analysierte f¨¹nf Unternehmen, die ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice ¨¹ber einen Zeitraum von drei Jahren einsetzten. Jedes dieser Unternehmen hatte die als zentrale strategische Initiative identifiziert. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus ihrer dreij?hrigen Analyse in K¨¹rze:

• 244?% ROI erzielt

• 7,5 Millionen USD Einsparungen durch verbesserte Fluktuationsrate

• 4?% bessere Fluktuationsrate bei Frontline-Mitarbeitern

• 504 Stunden Zeitersparnis f¨¹r HR-Mitarbeiter bei der Erstellung und Verteilung von Befragungen

• 1.584 Stunden Zeitersparnis f¨¹r Manager bei der Befragungsanalyse

• 75?% Zeitersparnis f¨¹r HR-Teams bei der Erstellung und Verteilung von Befragungen

• 50?% Zeitersparnis f¨¹r Manager dank Echtzeit-Befragungsergebnissen

Die Vorteile einer Plattform f¨¹r Mitarbeiter-Feedback mit im Kern integriertem NLP sind weitreichend. Durch die Automatisierung wichtiger Aspekte des Mitarbeiter-Befragungsprozesses k?nnen Unternehmen die Erfahrung f¨¹r Mitarbeitende und Personalverantwortliche gleicherma?en verbessern. F¨¹r Unternehmen, die Spitzenkr?fte binden wollen, ist NLP entscheidend?¨C es identifiziert schnell wichtige Arbeitsplatzthemen, deckt Fluktuationsursachen auf und liefert detaillierte Einblicke in die Mitarbeiterstimmung.

Was sieht die Zukunft der nat¨¹rlichen Sprachverarbeitung aus?

Laut f¨¹hlen sich 75?% der Mitarbeitenden bei wichtigen Themen nicht geh?rt. Dazu z?hlen Diversit?t und Inklusion, Zusatzleistungen, Sicherheit, Urlaubsantr?ge und Manager-Effektivit?t. Schlimmer noch, 40?% glauben nicht, dass ihr Feedback zu handlungsorientierten Ver?nderungen f¨¹hrt. Mit Blick auf die Zukunft werden Unternehmen, die NLP nicht in verschiedenen Funktionen einsetzen, verst?rkt mit Austritten und Burnout zu k?mpfen haben.

Bei ²ÝÝ®ÊÓƵ sind wir ¨¹berzeugt, dass zuk¨¹nftig diejenigen Unternehmen erfolgreich sein werden, die ihren Besch?ftigten Geh?r schenken. Deshalb ist NLP das Herzst¨¹ck unserer Plattform f¨¹r kontinuierliches Feedback, ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice. Mit NLP gewinnen Sie aktuelle Einblicke in Ihre Belegschaft und f?rdern so sinnvolle Ver?nderungen auf allen Unternehmensebenen.

Die moderne Welt zeichnet sich durch pl?tzliche Umbr¨¹che und Transformationen aus. Um mit dem Wandel Schritt zu halten, muss Ihr Unternehmen die Bed¨¹rfnisse der Mitarbeiter verstehen und diesen Rechnung tragen. Mit unserer NLP-Technologie erhalten Personalverantwortliche handlungsorientierte Informationen zu Trends am Arbeitsplatz?¨C in den eigenen Worten der Mitarbeiter. Indem Sie den Problemen konsequent auf den Grund gehen, verbessern Sie die Mitarbeiter-Experience nachhaltig?¨C und f?rdern letztlich eine erfolgreiche Unternehmenskultur.

Weitere Informationen dar¨¹ber, wie ²ÝÝ®ÊÓƵ Innovation in unseren NLP-L?sungen f?rdert, finden Sie in unserem Beitrag ¨¹ber unsere Fortschritte bei KI.