Anwendungen mit linguistischer Datenverarbeitung können vielen verschiedenen Zwecken dienen. Das Hauptziel allerdings ist es die Entwicklung von Firmen zu fördern, dank der Automatisierung von Prozesses und dem, dass man Mitarbeiter von Routineaufgaben befreit.
Sentiment und Intent Analysis
Sentiment Analysis erlaubt es Maschinen die Gefühle hinter benutzten Wörtern zu identifizieren, ob sie positiv, negativ oder neutral sind. Es wird gerne bei Anwendung mit linguistischer Datenverarbeitung eingesetzt, dessen Zweck es ist die Kundenresonanz bezüglich bestimmter Produkte und Dienstleistungen zu messen, User und generelle Trends bezüglich der Marke zu verstehen. Sentiment Analysis wird Ihnen helfen die Themen zu priorisieren die Ihre unmittelbare Reaktion verlangen, zum Beispiel beim Kundenservice. Falls ein Kunde die Absicht hat ein negatives Feedback online zu hinterlassen können Sie schnell reagieren und dieses verhindern. LDV-Beratungsfirmen werden Ihnen die richtige Anwendung von Sentiment Analysis in Ihrem konkreten Fall empfehlen können.
Semantische Suche
Anstatt den Wortsinn zu suchen, ist es das Ziel von LDV-basierter semantischer Suche die Intention des Users zu verstehen, der nach Informationen sucht und der Bedeutung der Ergebnisse, die das System zurückgibt. Um das zu erreichen analysieren die Algorithmen nicht nur Wörter, sondern auch die Beziehungen zwischen Wörtern, Sätzen und ganzen Dokumenten – und lernen stetig wie man besser passende Ergebnisse liefert. Wir nutzen die semantische Suche in unserem Learning Management System Samelane um Menschen zu helfen die Informationen im Handumdrehen zu kriegen, die sie brauchen, aber auch um unseren Kunden zu helfen, ähnliche Algorithmen in ihre eigenen Systeme einzubauen.
Textanalyse
Eine unglaubliche Menge an Daten werden jeden Tag in vielen Organisationen generiert (Dokumente, Verträge, E-Mails, Präsentationen, Notizen usw.). Mit LDV-Algorithmen können Sie Text Mining durchführen, um unstrukturierte und manchmal chaotische Dokumente und Datensätze umzugestalten. Im Endeffekt entstehen organisierte Daten, die einfach bearbeitbar sind und weiter untersucht werden können – um bedeutende Schlüsse zu ziehen und bei der alltäglichen Arbeit zu helfen.
Kategorisierung von Texten
Mit LDV können Sie Texte sofort und effektiv kategorisieren (auch Textklassifikation oder Tagging genannt). Der Hauptzweck dieses Prozesses ist es ganze Dokumente oder Teile von Informationen in organisierte Kategorien zu sortieren. LDV-Algorithmen können dies präzise, aber vor allem automatisch durchführen. Sortierte Dokumente lässt es sich leichter durchsuchen und organisieren, was man ohne LDV von Hand machen müsste.
Strukturierte Daten extrahieren
LDV-Anwendungen können mit alltäglichen und zeitaufwendigen Aufgaben in Ihrer Firma helfen. Sie können Rechnungen oder ähnliche Dokumente lesen und Schlüsselinformationen aus den Texten extrahieren. Die unterstützten Datentypen beinhalten alles, was für Ihr Business wichtig sein könnte, im Falle von Rechnungen sind es Rechnungsnummer, Datum, Käufer und Verkäufer. Die extrahierten Daten können weiter analysiert werden.
