28 | 03 | 2021

Was ist wichtig am Leseverständnis und wie kann es Ihnen helfen?

Daten mit NLU öffnen: Wie Leseverständnis und künstliche Intelligenz Menschen unterstützen und erweitern | Artikel

Leseverständnis ist eine wichtige Fähigkeit für Privatpersonen und Unternehmen, da es ein effizientes und praktisches Verständnis schriftlichen Materials ermöglicht. Angesichts der zunehmenden Menge an verfügbaren Informationen in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt ist die Fähigkeit, schriftliche Informationen schnell und genau zu verstehen, wichtiger denn je. Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der das Leseverständnis unterstützt, indem es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache auf eine Weise zu verstehen und darauf zu reagieren, die die menschliche Kommunikation nachahmt.

Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um Informationen in einer großen Menge an Dokumenten zu verknüpfen, wodurch es einfacher wird, Antworten zu finden. Die intelligente Suche, die NLP und maschinelles Lernen verwendet, ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Unternehmen und Einzelpersonen die benötigten Informationen schnell und einfach in großen Mengen an Dokumenten finden können. In diesem Artikel untersuchen wir, wie Leseverständnis mithilfe von NLP und maschinellem Lernen dabei helfen kann, Informationen in Dokumenten zu erfassen und Informationen in einer großen Menge an Dokumenten zu verknüpfen, und wie die intelligente Suche verwendet werden kann, um Antworten in Dokumenten zu finden.

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Die große Informationsmenge in Dokumenten: Nur mit KI lässt sie sich erfassen und die Kernerkenntnisse zusammenfassen

Leseverständnis mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und künstlicher Intelligenz (KI) kann Menschen bei ihren täglichen Aufgaben unterstützen und ihnen helfen, indem es ihnen eine viel effizientere und genauere Möglichkeit bietet, Informationen aus einer Vielzahl von Dokumenten zu verstehen und zu extrahieren. Mit der Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, können NLP-Algorithmen die Bedeutung von Text in einem Dokument schnell und einfach erfassen, sodass Menschen die benötigten Informationen viel einfacher finden können.

Darüber hinaus können Algorithmen des maschinellen Lernens Informationen aus großen Mengen von Dokumenten verknüpfen, sodass es möglich ist, Antworten auf komplexe Fragen zu finden, selbst wenn diese über mehrere Quellen verteilt sind. Dies kann insbesondere in Branchen wie Recht und Finanzen nützlich sein, in denen große Datenmengen schnell und genau analysiert und verstanden werden müssen.

Intelligente Suchfunktionen können es Benutzern außerdem wesentlich einfacher machen, Antworten in Dokumenten zu finden. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung und Algorithmen für maschinelles Lernen kann die intelligente Suchfunktion die Bedeutung des Textes verstehen und relevante Ergebnisse liefern, selbst wenn die Suchanfrage des Benutzers nicht genau übereinstimmt. Dies kann Benutzern, die bestimmte Informationen in einem großen Dokument suchen, viel Zeit und Mühe sparen und ihnen dabei helfen, produktiver und effizienter zu arbeiten.

Insgesamt kann das Leseverständnis mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um Menschen bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen und zu erweitern, sodass sie Informationen aus einer Vielzahl von Dokumenten einfacher und effizienter verstehen und extrahieren können. Mit der Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und Informationen aus mehreren Quellen zu verknüpfen, können diese Technologien Menschen helfen, große Datenmengen zu verstehen und schnell und genau Antworten auf komplexe Fragen zu finden.

 

Einige interessante Fakten und Statistiken zum Verstehen von Informationen mithilfe von Natural Language Understanding aus Dokumenten, um Daten zu entschlüsseln und Menschen zu helfen

  1. Laut einer Studie von McKinsey kann die KI-basierte Dokumentenverarbeitung den Zeitaufwand für die Dokumentenprüfung um bis zu 80 % reduzieren.
  2. Ein Bericht von Accenture besagt, dass KI-basiertes Dokumentenverständnis die Genauigkeit der Dateneingabe um bis zu 90 % verbessern kann.
  3. Untersuchungen von Deloitte deuten darauf hin, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI-gestütztem Dokumentenverständnis eine potenzielle Produktivitätssteigerung von 20-30 % erzielen können.
  4. Gartner prognostiziert, dass KI bis 2022 für mehr als die Hälfte aller dokumentenbezogenen Aufgaben verantwortlich sein wird, die derzeit von Menschen ausgeführt werden.
  5. Eine Studie der University of Cambridge ergab, dass das KI-unterstützte Dokumentenverständnis die Geschwindigkeit des Informationsabrufs um bis zu 50 % verbessern kann.
  6. Eine Umfrage von PwC ergab, dass 72 % der Unternehmen, die KI-basiertes Dokumentenverständnis verwenden, eine verbesserte Datenqualität und 63 % eine verbesserte Prozesseffizienz angaben.

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Was ist Leseverständnis?

Dekodierung, Flüssigkeit und Wortschatz sind entscheidend für das Leseverständnis und die Verknüpfung Ideen innerhalb und zwischen Sätzen. Am wichtigsten ist das Leseverständnis die Fähigkeit dazu verstehen eine schriftliche Textpassage.

Verstehen (Verb) - etwas vollständig verstehen

In der Grundschule dachten wir, das Ziel des Leseverständnisses bestehe darin, den gelesenen Text vollständig zu verstehen, was in unserem Erwachsenenleben von großer Bedeutung sein wird. Das ist sehr richtig.

 

Jetzt, da wir älter sind, haben wir fantastische Jobs, arbeiten in angenehmen Büros oder haben ein gemütliches Zuhause. Die Lektionen, die wir in der Schule gelernt haben, kommen uns sehr zugute. Nun, wir können das geschriebene Wort lesen und verstehen, aber häufiger sind wir von der Menge an Dokumenten und Daten überwältigt. Meiner Erfahrung nach kann ich mir die Zeit nehmen, 5-10 Zeitungen pro Tag zu lesen, und wenn ich mehr lese, muss ich warten, bis ich mehr Zeit habe oder besser gelaunt bin.

Was wäre, wenn Ihr Unternehmen 100, 1,000 oder 10,000 oder mehr Dokumente pro Woche erhält? Das wäre eine mühsame, zeitraubende Arbeit für menschliche Arbeitskräfte und unweigerlich fehleranfällig. Was ist der bessere Weg, um Erkenntnisse und Zusammenhänge im Text zu entdecken? Werfen wir in den folgenden Abschnitten einen Blick auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Wie können KI-Tools Texte und das geschriebene Wort in Dokumenten verstehen und begreifen?

Comprehend ist ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der maschinelles Lernen verwendet, um Einblicke und Beziehungen in einem Text zu finden. Es ist keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich. In Ihren unstrukturierten Daten steckt eine wahre Fundgrube an Potenzial. Maschinelles Lernen ist hervorragend darin, bestimmte interessante Elemente in riesigen Textschwaden genau zu identifizieren, und kann die in der Sprache verborgenen Gefühle in nahezu unbegrenztem Umfang lernen.

Comprehend nutzt maschinelles Lernen, um Ihnen dabei zu helfen, die Erkenntnisse und Beziehungen in Ihren unstrukturierten Daten aufzudecken. Der Dienst identifiziert die Sprache des Textes; extrahiert Schlüsselphrasen, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse; versteht, wie positiv oder negativ der Text ist; analysiert Text mithilfe von Tokenisierung und Wortarten und organisiert automatisch eine Sammlung von Textdateien nach Themen. Sie können auch AutoML-Funktionen in Comprehend verwenden, um einen benutzerdefinierten Satz von Entitäten oder Textklassifizierungsmodellen zu erstellen, die speziell auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.

Um komplexe medizinische Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren, können Sie eine spezielle, maßgeschneiderte Lösung namens Comprehend Medica verwenden.l. Der Dienst kann medizinische Informationen aus Arztnotizen, Berichten über klinische Studien und Patientenakten identifizieren, wie etwa Erkrankungen, Medikamente, Dosierungen, Stärken und Häufigkeiten. Comprehend Medical Solution identifiziert außerdem die Beziehung zwischen dem extrahierten Medikament und Test-, Behandlungs- und Verfahrensinformationen für eine einfachere Analyse. Beispielsweise bestimmt der Dienst eine bestimmte Dosierung, Stärke und Häufigkeit in Bezug auf ein bestimmtes Medikament aus unstrukturierten klinischen Notizen.

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Nutzen, Vorteile und Mehrwert

Erhalten Sie bessere Antworten aus Ihrem Text - alle Quellen.

Comprehend kann die Bedeutung und die Beziehungen im Text aus Vorfällen des Kundensupports, früheren oder archivierten Fällen, ausführlichen Fachartikeln, Feeds, Nachrichtenartikeln, Dokumenten und anderen Quellen ermitteln. Beispielsweise können Sie die am häufigsten erwähnte Funktion identifizieren.

Organisieren Sie Dokumente nach Themen

Comprehend-Lösungen können eine Sammlung von Dokumenten und anderen Textdateien analysieren und sie automatisch nach relevanten Begriffen oder Themen organisieren. Sie können die Ausgaben dann verwenden, um Ihren Kunden personalisierte Inhalte bereitzustellen oder eine umfassendere Suche und Navigation bereitzustellen. Angenommen, Sie verfügen über eine umfangreiche Sammlung juristischer oder medizinischer Artikel. In diesem Fall können Sie diese automatisch nach Themen gruppieren, damit Ihre Site Mitarbeitern neue Artikel basierend auf dem, was sie zuvor gelesen haben, vorschlagen kann.

Trainieren Sie Modelle anhand Ihrer Daten

Sie können Comprehend problemlos erweitern, um bestimmte Begriffe zu identifizieren, wie etwa Versicherungsnummern oder Teilecodes. Sie können Comprehend auch so entwickeln, dass es Dokumente und Nachrichten auf eine Weise klassifiziert, die für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, wie etwa Kundensupportanfragen nach Anforderung oder Fälle. Für diese Anpassung ist kein maschinelles Lernen erforderlich. Sie geben für jedes Label und eine kleine Anzahl von Beispielen an, und Comprehend kümmert sich um den Rest.

Unterstützung für allgemeinen und branchenspezifischen Text

Comprehend kann Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text wie Social-Media-Beiträgen, E-Mails und Webseiten gewinnen, die von hochmodernen Modellen für maschinelles Lernen unterstützt werden. Comprehend Medical identifiziert auch medizinische Informationen wie Medikamente und Erkrankungen und bestimmt deren Beziehung zueinander (z. B. Medikamentendosis und -stärke). Beispielsweise extrahiert Comprehend Medical „Methicillin-resistenter Staphylococcus aureus“, der oft als „MRSA“ eingegeben wird. Es liefert Kontext, z. B. ob ein Patient positiv oder negativ getestet wurde, um den extrahierten Begriff aussagekräftig zu machen.

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 User Stories

Fein abgestimmte Suche

Comprehend kann ein besseres Sucherlebnis bieten, indem es Ihrer Suchmaschine ermöglicht, Schlüsselphrasen, Entitäten und Stimmungen zu indizieren. Es ermöglicht Ihnen, die Suche auf den Kontext der Artikel statt auf primäre Schlüsselwörter zu konzentrieren.

Wissensmanagement und Entdeckung

Sie können Comprehend verwenden, um Ihre Dokumente zum leichteren Auffinden nach Themen zu organisieren und zu kategorisieren und dann Inhaltsempfehlungen für Leser zu personalisieren, indem Sie andere Artikel zum gleichen Thema empfehlen.

Führen Sie eine medizinische Kohortenanalyse durch

In der Onkologie müssen die richtigen Auswahlkriterien schnell gefunden werden, um Patienten für klinische Studien zu rekrutieren. Comprehend Medical versteht und identifiziert komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indizierung und Suche zu erleichtern. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Patienten für die entsprechende klinische Studie zu identifizieren und zu rekrutieren – und das in einem Bruchteil der Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten manueller Auswahlprozesse.

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Globale Kundenerfolgsgeschichten

LexisNexis Legal & Professional ist ein globaler Anbieter von Inhalts- und Technologielösungen für Rechts- und Wirtschaftsexperten. Das Unternehmen bedient Kunden in über 175 Ländern und bietet über 2 Milliarden durchsuchbare Archive.

„Wir versorgen Rechtsexperten mit aufschlussreichen Recherchen und Analysen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können. Daher suchen wir immer nach besseren Möglichkeiten, Erkenntnisse aus juristischen Dokumenten zu gewinnen. Dank des automatischen maschinellen Lernens (ML) von Comprehend können wir jetzt genaue benutzerdefinierte Entitätserkennungsmodelle erstellen, ohne uns mit den mit ML verbundenen Komplexitäten befassen zu müssen. Die Entitäten, die uns am wichtigsten sind, wie Richter und Anwalt, können aus über 200 Millionen Dokumenten mit einer Genauigkeit von über 92 % schnell identifiziert werden.“

Rick McFarland, Chief Data Officer - LexisNexis

 

Die intelligente Suche hilft Ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen voranzutreiben. Entdecken Sie versteckte Informationen in Ihren unstrukturierten Dokumentendatensätzen.

 


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Wie fange ich an, KI zu nutzen?

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Lucja Czarnecka

Der ursprünglich auf Englisch verfasste Blog-Beitrag durchlief eine magische Metamorphose in die Sprachen Arabisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Spanisch, Schwedisch und Türkisch. Wenn ein subtiler Inhalt seinen Glanz verloren hat, lassen Sie uns den ursprünglichen englischen Funken zurückbeschwören.

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