Entitäten-Erkennung

Was ist die Entitäten-Erkennung?

Der Begriff Entitäten-Erkennung, oft auch als Named Entity Recognition (NER) bekannt, bezeichnet einen Prozess in der Künstlichen Intelligenz. Hierbei geht es darum, in Texten bestimmte Daten oder "Entitäten" zu identifizieren und zu kategorisieren. Genauer gesagt, erkennt und klassifiziert die Entitäten-Erkennung Wörter oder Wortgruppen, die eine bestimmte Bedeutung repräsentieren, wie zum Beispiel Namen von Personen, Unternehmen, Orte oder spezifische Daten.

Warum ist die Entitäten-Erkennung wichtig?

Die Entitäten-Erkennung ist ein entscheidender Schritt in vielen künstlichen Intelligenz-Bereichen, z.B. in der maschinellen Übersetzung, Textzusammenfassung oder beim Text-Mining. Sie hilft Computern dabei zu verstehen, auf welche konkreten Elemente sich ein Text bezieht. Dadurch kann die KI relevante Informationen aus unstrukturierten Daten extrahieren und diese zum Nachvollziehen von Zusammenhängen, für gezielte Suchanfragen oder für big data Analysen nutzen.

Funktionsweise der Entitäten-Erkennung

Die Entitäten-Erkennung arbeitet mittels Algorithmen, die auf Methoden aus dem maschinellen Lernen basieren. Der Algorithmus wird auf eine große Menge an Textdaten angewandt und 'lernt' dabei, welche Wörter oder Phrasen zu welcher Entitäten-Kategorie gehören. Sobald das System trainiert ist, kann es die gelernten Muster auf neue, unbekannte Texte anwenden und relevante Entitäten identifizieren.

Anwendungsbeispiele für die Entitäten-Erkennung

Von der Suchmaschine über personalisierte Werbung bis hin zum Kundenservice - die Anwendungen der Entitäten-Erkennung sind weitreichend und vielfältig. Sie kann beispielsweise helfen, die Bedeutung einer Suchanfrage besser zu verstehen, indem sie erkennt, worauf sich die Suchanfrage tatsächlich bezieht. Im Kundenservice kann sie dazu beitragen, Kundenanfragen gezielter und effizienter zu beantworten, indem sie die wesentlichen Informationseinheiten aus den Anfragen extrahiert.