Natürliche Sprachverarbeitung oder NLP – einfach erklärt
Intelligente Automatisierung ist mittlerweile ein wesentlicher Faktor in der Unternehmensstrategie. Erfahren Sie, wie Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache bereits heute für deutliche Effizienzgewinne sorgen.
Die Art und Weise, wie wir am Arbeitsplatz kommunizieren, hat sich unwiderruflich verändert. Beschäftigte arbeiten über Kontinente hinweg zusammen – per E-Mail, Instant Messaging, Social Media-Posts und Videoanrufen. Sie geben vertrauliches Feedback über digitale Befragungen ab und wenden sich mit Fragen zu den verschiedensten Themen an Chatbots. Mit der zunehmenden digitalen Kommunikation sind Lösungen, die auf Verarbeitung natürlicher Sprache setzen, unverzichtbar geworden.
Natural Language Processing – die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen – ist bereits tief in unserem Alltag verankert. Auf Verbraucherebene ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache maschinelle Übersetzungsdienste, GPS-Systeme, Transkriptionssoftware und Kundendienst-Chatbots. Auf Unternehmensebene setzen Unternehmen diese Technologie ein, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern, tägliche Prozesse zu optimieren und die Mitarbeiterstimmung mittels Befragungen zu überwachen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Natural Language Processing oder NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) ist eine Machine Learning-Technologie, die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und selbst zu generieren. Im Idealfall ermöglicht sie es Maschinen, geschriebene und gesprochene Sprache genauso präzise 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 mitberücksichtigt 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 Geschäftsprozessen, wie Stimmungsanalyse, Sprachmodellierung, Textzusammenfassung und Spracherkennung. Da Unternehmen immer größere Datenmengen erhalten, sind Technologien zur effizienten Verarbeitung umfangreicher Informationen unverzichtbar.
Natural Language Processing ist eine Machine Learning-Technologie, die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und selbst zu generieren..
So funktioniert natürliche Sprachverarbeitung
NLP ist momentan ein viel diskutiertes Thema, doch die Ursprünge dieser Technologie liegen bereits in den Anfängen des digitalen Zeitalters. Der wegweisende Test zur Bewertung künstlicher Intelligenz von Alan Turing – ursprünglich als „Imitation Game“ bezeichnet, heute als Turing-Test bekannt – legte bereits 1950 für ein erfolgreiches Abschneiden die Fähigkeit eines Computers zugrunde, in schriftlicher Echtzeitkommunikation einen Menschen glaubhaft zu imitieren. Seit den Anfängen des Computers wünschen 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 präzise spiegeln und erweitern können.
Diese Durchbrüche wurden durch künstliche Intelligenz und insbesondere Machine Learning und Deep Learning ermöglicht. Bei Workday definieren wir diese Begriffe aus dem Bereich der KI wie folgt:
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erledigen, für die nach bisherigem Verständnis menschliche Intelligenz erforderlich ist. KI analysiert und lernt aus Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen.
Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz. ML-Modelle stützen sich auf Daten und selbstmodifizierende Methoden, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Datasets zu interpretieren. Diese Modelle können dann kontinuierlich verfeinert werden, um bessere Ergebnisse zu generieren.
Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learning, der auf künstlichen 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 großer Datasets unterteilt NLP Sprachdaten in kürzere Abschnitte – sogenannte Tokens – und zerlegt Sätze in einzelne Worteinheiten. Dieser Prozess, die sogenannte Tokenisierung, ist das Fundament sämtlicher NLP-Technologie. Anschließend versucht der Computer, die Beziehung zwischen diesen Tokens zu analysieren, um Bedeutung und Absicht des Satzes zu erfassen.
Was sind Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung?
NLP-Aufgaben sind regelbasierte Methoden, mit denen NLP-Technologie die Bedeutung von Sprach- und Textdaten entschlüsselt. NLP-Techniken, wie diese Methoden auch genannt werden, variieren je nach Lösung. Hier sind fünf der gängigsten 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 können NLP-Lösungen die Beziehungen zwischen Wörtern im Kontext erkennen.
Disambiguierung der Wortbedeutung trägt dazu bei, Verwechslungen bei mehrdeutigen Wörtern zu vermeiden. Durch semantische Analysen kann NLP anhand von Kontext ermitteln, welche Definition am sinnvollsten ist. Zum Beispiel kann die Technologie klären, ob mit dem Wort „Bank“ ein Geldinstitut oder eine Sitzgelegenheit gemeint ist.
Stimmungsanalyse ermöglicht es NLP-Lösungen, subjektive Nuancen in Texten zu erkennen und zu verstehen. Dies sind oft Wörter, die in einem bestimmten Kontext emotionale Wirkung entfalten – sei es Ärger oder Zweifel. Dadurch ermittelt NLP, ob ein Satz positiv, negativ oder neutral ist.
Erkennung benannter Entitäten identifiziert Wörter 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 – vom Navigationsgerät bis zum Smartphone – muss Wörter in klare Laute zerlegen. Die größte Herausforderung besteht darin, die Funktionalität bei verschiedenen Akzenten und Sprachen sicherzustellen.
Anwendungsfälle natürlicher Sprachverarbeitung
Die moderne Arbeitswelt ist geprägt von neuen Herausforderungen, die sich oft nur mit KI und NLP bewältigen lassen. Bei Workday haben wir NLP bereits in sämtliche Produkte integriert, darunter unsere Plattform für kontinuierliches Feedback, Workday Peakon Employee Voice, und unseren Chatbot Workday Assistant. Im Folgenden finden Sie nur einige ausgewählte Beispiele für Anwendungen von NLP im Unternehmensbereich.
Natürliche Gespräche mit Chatbots ermöglichen
Mitarbeitende erwarten heute mehr denn je schnelle und präzise Antworten auf ihre Fragen. Wenn sie stundenlang Leitfäden durchsuchen oder tagelang auf die Antwort eines menschlichen Kontakts warten müssen, kann dies den reibungslosen Ablauf im Unternehmen gefährden. Hier kann NLP natürliche Gespräche zwischen Anwender und Chatbot ermöglichen und so die Gesamterfahrung verbessern. Automatisierte Chatbots vermitteln Anwendern zügig die richtigen Antworten und sorgen dafür, dass Problemfälle nur bei entsprechender Dringlichkeit an höhere Instanzen weitergegeben werden.
Lange Textabschnitte zusammenfassen
Das Durchsuchen großer Dokumente, E-Mail-Ketten und Mitarbeiterkommentare kann zeitaufwendig sein. NLP-Technologie ist in der Lage, kontextbezogene Bedeutung abzuleiten und somit große Mengen an Sprachdaten schnell zusammenzufassen. In Workday Peakon Employee Voice können Manager beispielsweise Zusammenfassungen einer Vielzahl verschiedener Themen anzeigen. Unsere NLP-Software verwendet extraktive Zusammenfassung, um relevante Textpassagen aus zugehörigen Kommentaren zu filtern und bietet Managern damit hochwertige Einblicke, die direkt aus dem Mitarbeiter-Feedback gewonnen werden.
Der globale NLP-Markt wird von 24,10 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 112,28 Milliarden USD bis zum Jahr 2030 anwachsen.
Handlungsorientierte Erkenntnisse aus Feedback ableiten
Mitarbeiter-Feedback ist entscheidend für besseres Mitarbeiter-Engagement, aber die Extraktion wiederkehrender Themen aus Tausenden Kommentaren kann sehr mühsam sein. NLP gewinnt automatisch wertvolle Erkenntnisse aus dem Mitarbeiter-Feedback, und zwar in Echtzeit sowie für mehrere Sprachen. Im Gegensatz zu anderen Mitarbeiter-Engagement-Technologien erstellt Semantic Intelligence, unsere NLP-Software, auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Themen. Somit müssen Sie sich nicht auf vordefinierte Kategorien oder Wörter beschränken.
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 können Anwender von Workday Peakon Employee Voice relevante Kommentare auf Basis ihrer Suchabfrage schnell und einfach ermitteln. NLP berücksichtigt die kontextuelle Bedeutung der Suchphrase, um passende, relevante Kommentare zu finden. Auf diese Weise erfassen Sie schnell, was für die Mitarbeiter wichtig ist – in deren eigenen Worten.
Was sind die Vorteile der natürlichen Sprachverarbeitung?
Mit der wachsenden Zahl möglicher Anwendungsfälle für NLP steigt auch der potenzielle geschäftliche Mehrwert. Fortune Business Insights 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 geschäftliche Vorteile.
Eine von Workday in Auftrag gegebene Forrester Total Economic Impact™-Studie analysierte fünf Unternehmen, die Workday Peakon Employee Voice über einen Zeitraum von drei Jahren einsetzten. Jedes dieser Unternehmen hatte die Mitarbeiter-Experience als zentrale strategische Initiative identifiziert. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus ihrer dreijährigen Analyse in Kürze:
244 % ROI erzielt
7,5 Millionen USD Einsparungen durch verbesserte Fluktuationsrate
4 % bessere Fluktuationsrate bei Frontline-Mitarbeitern
504 Stunden Zeitersparnis für HR-Mitarbeiter bei der Erstellung und Verteilung von Befragungen
1.584 Stunden Zeitersparnis für Manager bei der Befragungsanalyse
75 % Zeitersparnis für HR-Teams bei der Erstellung und Verteilung von Befragungen
50 % Zeitersparnis für Manager dank Echtzeit-Befragungsergebnissen
Die Vorteile einer Plattform für Mitarbeiter-Feedback mit im Kern integriertem NLP sind weitreichend. Durch die Automatisierung wichtiger Aspekte des Mitarbeiter-Befragungsprozesses können Unternehmen die Erfahrung für Mitarbeitende und Personalverantwortliche gleichermaßen verbessern. Für Unternehmen, die Spitzenkräfte binden wollen, ist NLP entscheidend – es identifiziert schnell wichtige Arbeitsplatzthemen, deckt Fluktuationsursachen auf und liefert detaillierte Einblicke in die Mitarbeiterstimmung.
Kunden von Workday Peakon Employee Voice erzielten über drei Jahre einen durchschnittlichen ROI von 244 %.
Was sieht die Zukunft der natürlichen Sprachverarbeitung aus?
Laut The Workforce Institute fühlen sich 75 % der Mitarbeitenden bei wichtigen Themen nicht gehört. Dazu zählen Diversität und Inklusion, Zusatzleistungen, Sicherheit, Urlaubsanträge und Manager-Effektivität. Schlimmer noch, 40 % glauben nicht, dass ihr Feedback zu handlungsorientierten Veränderungen führt. Mit Blick auf die Zukunft werden Unternehmen, die NLP nicht in verschiedenen Funktionen einsetzen, verstärkt mit Austritten und Burnout zu kämpfen haben.
Bei Workday sind wir überzeugt, dass zukünftig diejenigen Unternehmen erfolgreich sein werden, die ihren Beschäftigten Gehör schenken. Deshalb ist NLP das Herzstück unserer Plattform für kontinuierliches Feedback, Workday Peakon Employee Voice. Mit NLP gewinnen Sie aktuelle Einblicke in Ihre Belegschaft und fördern so sinnvolle Veränderungen auf allen Unternehmensebenen.
Die moderne Welt zeichnet sich durch plötzliche Umbrüche und Transformationen aus. Um mit dem Wandel Schritt zu halten, muss Ihr Unternehmen die Bedürfnisse der Mitarbeiter verstehen und diesen Rechnung tragen. Mit unserer NLP-Technologie erhalten Personalverantwortliche handlungsorientierte Informationen zu Trends am Arbeitsplatz – in den eigenen Worten der Mitarbeiter. Indem Sie den Problemen konsequent auf den Grund gehen, verbessern Sie die Mitarbeiter-Experience nachhaltig – und fördern letztlich eine erfolgreiche Unternehmenskultur.
Weitere Informationen darüber, wie Workday Innovation in unseren NLP-Lösungen fördert, finden Sie in unserem Beitrag über unsere Fortschritte bei KI.