Informationsextraktion mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)

Die Informationsextraktion (IE) hat ihre Wurzeln in der frühen Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der künstlichen Intelligenz (KI), als der Schwerpunkt noch auf regelbasierten Systemen lag, die auf handgefertigten linguistischen Anweisungen basierten, um bestimmte Informationen aus Texten zu extrahieren. Im Laufe der Zeit gingen Unternehmen zu Techniken wie Deep Learning und rekurrierenden neuronalen Netzwerken (RNN) über, um die Genauigkeit von Informationsextraktionssystemen zu verbessern. Heute enthalten die meisten NLP-Anwendungen die Informationsextraktion als wichtige Komponente, und Unternehmen verwenden fortschrittliche KI- und maschinelle Lernmodelle (ML) und Frameworks wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Verbesserungen weiter voranzutreiben.

In diesem Artikel sprechen wir über die Informationsextraktion mit besonderem Schwerpunkt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und der durch Abruf erweiterten Generierung.

Was ist Informationsextraktion?

Unter Informationsextraktion versteht man den Prozess des Extrahierens der erforderlichen strukturierten Daten aus halbstrukturierten oder unstrukturierten textbasierten Datenquellen wie PDF-Dokumenten, Webinhalten, durch KI/Large Language Model (LLM) generierten Inhalten usw. 

Ein Beispiel 

Das folgende Beispiel zeigt, welche Art von Daten Sie mit einem Informationsextraktionssystem abrufen können:

Auszug aus dem News-Artikel:

„Apple hat die Markteinführung des iPhone 15 am 12. September 2023 angekündigt. CEO Tim Cook erklärte, dass das neue Telefon über einen schnelleren Chip und eine verbesserte Kameratechnologie verfügen werde.“

Informationen extrahiert:

• Entität (Organisation): Apple
• Unternehmen (Person): Tim Cook (CEO)
• Veranstaltung (Produkteinführung): iPhone 15
• Datum: September 12, 2023

Dieses Beispiel zeigt wichtige Datenpunkte, die aus der Quelle (Nachrichtenauszug) extrahiert wurden. Das System hat zwei Entitäten identifiziert, „Apple Inc.“ (Organisation) und „Tim Cook“ (Person). Es extrahierte auch das Ereignis „iPhone 15-Einführung“ zusammen mit dem Datum „12. September 2023“. Die extrahierten Informationen können dann nach Bedarf verwendet werden, beispielsweise zum Aktualisieren Datenbanken oder Zusammenfassungen oder Highlights generieren.

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Welchen Platz nimmt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ein?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der KI, der die Interaktion zwischen Menschen und Computern, einschließlich anderer Maschinen, erleichtert. Anstatt komplexe Abfragen oder Codezeilen zu verwenden, können Sie sich unterhalten in einfachem Englisch an Ihre Systeme und weisen Sie sie an, was zu tun ist, einschließlich der Anforderung spezifischer Informationen aus einer Datenquelle.

Laut Statista Markteinblicksberichtwird das Marktvolumen für textbasierte NLP von 8.21 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 33.04 Milliarden USD im Jahr 2030 steigen. Das prognostizierte Wachstum unterstreicht wichtige Trends:

• Steigende Nachfrage in allen Branchen
• Fortschritte bei KI-Modellen und NLP-Funktionen
• Steigende Bedeutung von textbasierter NLP

Da es beim Internet Explorer darum geht, strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text zu extrahieren, ermöglichen NLP-Techniken Maschinen, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen und Text sinnvoll zu verarbeiten. Wenn Sie also einfach etwas sagen können wie „Geben Sie die Namen aller Mitarbeiter über 40 an“, warum sollten Sie dann auf etwas wie „SELECT name, age FROM employees WHERE age > 40“ zurückgreifen, um die benötigten Informationen zu extrahieren?

NLP spielt eine grundlegende Rolle bei der Informationsextraktion. Daher kann es mehrere traditionelle Methoden der Interaktion mit Maschinen zur Informationsextraktion verbessern und sogar ersetzen:

Manuelle Informationsextraktion aus Text

Das Lesen und Analysieren von Texten, um erforderliche Informationen wie Namen oder Daten aus Dokumenten oder E-Mails herauszufiltern, ist ohne einen KI-Assistenten an Ihrer Seite nicht mehr machbar, nicht einmal kurzfristig. Die Veralterung ist in Branchen wie dem Rechtswesen und dem Gesundheitswesen, in denen der zeitnahe Zugriff auf relevante Daten von entscheidender Bedeutung ist, noch deutlicher zu erkennen. KI-gestützte Tools zur Informationsextraktion mit integrierten NLP-Funktionen automatisieren Sie nicht nur den Prozess, sondern liefern auch genaue Informationen, wenn diese benötigt werden.

Suchanfragen (Stichwortgesteuerte Suche)

Herkömmliche Suchmaschinen verlassen sich stark auf exakte Keyword-Übereinstimmungen und liefern oft irrelevante Ergebnisse, wenn die exakten Keywords nicht verwendet werden. Mit Suche in natürlicher Sprache (NLS) und semantischen Suchfunktionen ermöglicht NLP Systemen, verstehen Kontext und Absicht damit Sie relevante Ergebnisse erhalten.

Befehlszeilen- und grafische Benutzeroberflächen

Bei einer typischen Befehlszeilenschnittstelle (CLI) benötigen Sie bestimmte Befehle, um Aufgaben wie das Navigieren in Dateien oder das Extrahieren von Informationen auszuführen. Ebenso ermöglicht Ihnen eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) die Interaktion mit Computern über Symbole, Schaltflächen und Dropdown-Menüs. Beide Methoden werden jedoch bei komplexen und großen Datensätzen umständlich. Durch die Verwendung von Fragen-Antwort-Systemen auf Basis natürlicher Sprache vereinfachen Sie diese Prozesse so weit, dass sogar Geschäftsbenutzer mit Daten arbeiten können.

Wie funktioniert die NLP-Informationsextraktion?

Das Extrahieren von Informationen aus unstrukturiertem Text umfasst mehrere Schritte und nutzt mehrere NLP-Techniken. Während der eigentliche Arbeitsablauf von der Art Ihrer Dokumentquelle und den zu extrahierenden Informationen abhängt, ist der Gesamtprozess weitgehend derselbe:

Textvorverarbeitung

Bevor Sie Datenpunkte extrahieren, müssen Sie den Quelltext bereinigen und in seine Grundbestandteile zerlegen. Dies geschieht durch Tokenisierung. In einer NLP-Pipeline ist dies eine Technik, um unstrukturierte Daten in kleinere Blöcke oder diskrete Elemente aufzuteilen, um die maschinelle Analyse zu vereinfachen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Quelltext zu tokenisieren.

Um mit dem Beispiel des oben besprochenen Auszugs aus dem Nachrichtenartikel zum iPhone 15 fortzufahren, der Satz „Apple hat die Markteinführung des iPhone 15 am 12. September 2023 angekündigt“ wird wie folgt tokenisiert:

['Apple', 'kündigte', 'die', 'Einführung', 'des', 'iPhone', '15', 'am', '12.', 'September', '2023' an]

Als nächstes werden gebräuchliche Wörter wie „der“ oder „von“ entfernt als Teil von Stoppen Sie das Entfernen von Wörtern da sie nicht bedeutungsvoll sind und keine nützlichen Informationen enthalten. Um die Variationen von Wörtern zu reduzieren, werden sie in ihre Stammformen umgewandelt, zum Beispiel wird aus „announced“ „announce“. Dies nennt man Lemmatisierung.

Wortart-Tagging (POS)

Der nächste Schritt im NLP-Informationsextraktionsworkflow besteht darin, jedem Token seine Wortart (POS) zuzuweisen, d. h., ob es sich bei einem Token um ein Substantiv, ein Verb, ein Adjektiv usw. handelt. Durch die POS-Kennzeichnung kann die Maschine die grammatische Bedeutung jedes Wortes erfassen. Beispiel:

Apple (Substantiv), angekündigt (Verb), Einführung (Substantiv), iPhone (Substantiv), 15 (Zahl), 12. September 2023 (Datum)

Anerkennung benannter Entitäten (NER)

Bei NER identifiziert und klassifiziert das System wichtige Entitäten basierend auf dem Kontext, in dem sie im Text vorkommen, indem es vordefinierte Listen und ML-Modelle verwendet. Beispielsweise aus dem Satz „Apple hat das iPhone 15 am 12. September 2023 angekündigt“, Die NER-Technik würde Folgendes extrahieren:

• Apple Inc. (ORG)
• iPhone 15 (PROD)
• 12. September 2023 (DATUM)

Abhängigkeitsanalyse

Mithilfe der Abhängigkeitsanalyse kann die Pipeline grammatische Beziehungen zwischen den Wörtern in einem Satz erkennen. Das Herstellen dieser Beziehungen ist wichtig, damit das System versteht, was wann, wo, von wem und wem passiert ist.

„Apple (Subjekt) hat das iPhone 15 (Objekt) am 12. September 2023 angekündigt (Verb).“

Beziehungsextraktion

Nachdem das System nun eine gute Vorstellung von Entitäten und grammatikalischen Beziehungen hat, verwendet es die Technik der Beziehungsextraktion, um Beziehungen zwischen Entitäten zu identifizieren. Die Beziehungsextraktion selbst basiert auf einer Kombination von ML-Modellen, um solche Beziehungen zu erkennen. Ein Beispiel für Beziehungen zwischen Entitäten könnte sein:

• Für die Entitäten iPhone 15 (PROD) und Apple (ORG) kann die Beziehung durch „Hergestellt von“ definiert werden, wodurch das iPhone 15 mit Apple verknüpft wird. Dies zeigt an, dass Apple für die Herstellung des iPhone 15 verantwortlich ist.

Ereignisextraktion

Damit das System Entitäten und Beziehungen verstehen und zu einem zusammenhängenden Ereignis verknüpfen kann, muss es Aktionen und Vorkommnisse im Quelltext identifizieren. Beispielsweise ist in dem Satz „Apple kündigte das iPhone 15 am 12. September 2023 an“ das Ereignis das Produkteinführung des iPhone 15. Daher werden die folgenden Komponenten identifiziert und der Ereignistyp (Produkteinführung) kategorisiert:

• Betreff (Wer): Apple
• Aktion (Was): angekündigt
• Objekt (Was): iPhone 15
• Datum (Wann): 12. September 2023

Vorlage ausfüllen

Sobald die Pipeline alle relevanten Entitäten, Beziehungen und Ereignisse extrahiert hat, organisiert und präsentiert sie die Informationen in einem strukturierten Format. In diesem Fall sehen die extrahierten Informationen folgendermaßen aus:

• Veranstaltung: Produkteinführung
• Organisation: Apple
• Produkt: iPhone 15
• Datum: September 12, 2023

Die Rolle von NLP in der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP)

NLP verbessert Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) indem Maschinen in die Lage versetzt werden, Text in Dokumenten zu analysieren und zu verstehen, sodass Sie aus unstrukturierten Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können. Zu den wichtigsten Funktionen von NLP in IDP gehören:

• Dokumentenverständnis
• Informationsextraktion
• Dokumentklassifizierung
• Datenanreicherung
• Zusammenfassung

Organisationen aus verschiedenen Branchen nutzen NLP, um ihre Dokumentenverarbeitungsfunktionen zu verbessern. Hier sind einige bemerkenswerte Anwendungen:

Rechnungsverarbeitung

Um automatisch relevante Informationen aus Rechnungen extrahieren, wie etwa Lieferantennamen, Beträge und Fälligkeitsdaten, und optimieren Sie die Kreditorenbuchhaltungsprozesse.

Vertragsanalyse

Zur Identifizierung der wichtigsten Klauseln, Verpflichtungen und Bedingungen in legale Dokumente und ermöglichen eine bessere Compliance und ein besseres Risikomanagement.

E-Mail-Bearbeitung

Um verwertbare Informationen aus eingehenden E-Mails zu extrahieren.

Diese Funktionen und Anwendungen bringen unbestreitbare Geschäftsvorteile:

Gesteigerte Effizienz

Die Automatisierung der Informationsextraktion und -verarbeitung aus einer Vielzahl von Dokumenten spart Zeit und reduziert den manuellen Aufwand.

Verbesserte Genauigkeit

Fortgeschrittene NLP-Techniken wie NER, OCR und Textklassifizierung verbessern die Präzision der Informationsextraktion und die Gesamt Datenqualität.

Skalierbarkeit

NLP-Pipelines können große Dokumentmengen in beschleunigtem Tempo verarbeiten.

Was ist mit Retrieval-Augmented Retrieval (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Framework, das Informationsabruf aus externen Wissensbasen oder Datenbanken mit Textgenerierung unter Verwendung eines großen Sprachmodells (LLM) kombiniert. Es handelt sich um einen Ansatz zur Verbesserung von Aufgaben des natürlichen Sprachverständnisses (NLU) und der natürlichen Sprachgenerierung (NLG), insbesondere in Bereichen wie Fragen-Antworten und Konversations-KI.

Während sich NLP in erster Linie auf das Verstehen und Verarbeiten von Text in Dokumenten konzentriert, verbessert RAG die Informationsextraktion durch die Einbindung externer Datenquellen und die Bereitstellung kontextbezogener Extraktionsfunktionen, darunter:

• Faktenvervollständigung durch Ergänzung fehlender Informationen
• Anreicherung extrahierter Daten mit zusätzlichem Kontext für kontextuelle Genauigkeit
• Mit externem Wissen Entitäten richtig erkennen und verknüpfen

Einsatz von RAG zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP)

Die Verwendung von RAG für die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, seine Dokumentenverarbeitungsfunktionen zu verbessern. Dies ist besonders in Branchen von Nutzen, die mit großen Dokumentenmengen zu tun haben und in denen Genauigkeit und Kontext von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. im Finanz-, Rechts- und Gesundheitswesen.

Lassen Sie uns ein Beispielszenario betrachten, um zu verstehen, wie Sie RAG verwenden können, um Informationen aus Dokumenten extrahieren, beispielsweise eine unternehmensweite Wissensdatenbank oder interne Dokumentation.

Angenommen, Ihr Unternehmen muss eine große Anzahl von Rechnungen verarbeiten, um wichtige Informationen für die Finanzanalyse und das Reporting zu extrahieren.

Eingabedokument

Eine Rechnung eines Lieferanten enthält:

„Rechnungsnummer: INV-12345, Gesamtbetrag: 10,000 $, Fälligkeitsdatum: 2024.“

RAG-Verfahren

Abruf:

Die RAG-Pipeline ruft relevante Informationen aus einer internen Datenbank ab (z. B. Lieferantenprofile, Zahlungshistorie). Beispielsweise ruft sie den Lieferantennamen „ABC Supplies“ und die mit der Rechnung verbundenen Zahlungsbedingungen ab (z. B. netto 30 Tage).

Generation:

Das generative Modell synthetisiert diese Informationen und integriert die abgerufenen Details in die extrahierten Daten.

Ausgang

So kann Ihre endgültige strukturierte Ausgabe aussehen:

• Rechnungsnummer: INV-12345
• Herstellername: ABC-Zubehör
• Gesamtbetrag: $ 10,000
• Geburtstermin: 2024-12-01
• Zahlungsbedingungen: Netto 30 Tage

RAG-erweiterte NLP für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) 

Traditionelle NLP eignet sich hervorragend für zentrale IDP-Aufgaben: Formularfeldextraktion, Entitätsextraktion, Textklassifizierung und Stimmungsanalyse. Es funktioniert gut mit strukturierten Dokumenten, die einem einheitlichen Format folgen, wie z. B. Rechnungen, bei denen ein tieferes Kontextverständnis weniger erforderlich ist. RAG-erweiterte NLP hingegen kombiniert traditionelle NLP-basierte IDP mit Abrufmechanismen, um kontextrelevante Informationen aus externen Wissensdatenbanken und Quellen zu extrahieren.

Bei der Wahl zwischen herkömmlichem NLP und RAG-erweitertem NLP für IDP sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Ihr spezifischer Anwendungsfall
• Verarbeitungsanforderungen
• Die Komplexität der Dokumente
• Die Ergebnisse, die Sie erreichen möchten 

Wählen Sie NLP, wenn:

• Du brauchst Automatisieren Sie die routinemäßige Dokumentenverarbeitung Aufgaben mit vordefinierten Datenextraktion Anforderungen. 
• Sie benötigen nur minimale domänenspezifische Kenntnisse, um Dokumentinhalte zu verstehen und zu kategorisieren. 
• Ihr Fokus liegt dabei vor allem auf der strukturierten Informationsextraktion und der Dokumentenklassifizierung. 
• Sie verfügen über einen klar definierten Satz von Dokumenten, für die kein umfassendes Kontextverständnis erforderlich ist.

Wählen Sie RAG-erweitertes NLP, wenn:

• Sie benötigen eine kontextbezogenere Informationsextraktion, die die Beziehungen zwischen Datenpunkten berücksichtigt. 
• Ihre Dokumente sind dynamisch, d. h. sie weisen eine große Bandbreite an Strukturen und Inhalten auf und die Informationen müssen stets aktuell sein. 
• Sie befassen sich mit komplexen Abfragen, bei denen umfassende Antworten auf der Grundlage mehrerer Datenquellen generiert werden müssen. 

Egal, ob Sie sich für das eine oder das andere entscheiden, Sie brauchen ein zuverlässiges IDP-Tool um Informationen aus Ihren Dokumenten zu extrahieren – und hier Astera kommt in.

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Hier ist wie Astera Intelligenz hilft Organisationen wie Ihrer: 

• Unsere KI-Lösung lernt, passt sich an verschiedene Dokumentformate an und erstellt automatisch Vorlagen 
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• Unsere Lösung lässt sich nahtlos in Ihre bestehenden Dokumentenmanagementsysteme integrieren 

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