Die fortschreitende Digitalisierung verursacht einen rasanten Anstieg der verfügbaren textbasierten Daten, deren Wachstum sich stetig beschleunigt. Es ist daher keine leichte Aufgabe diese überwältigende Menge an Informationen und Daten aufzubereiten, weiterzuverarbeiten und zu analysieren.
Als effektives Hilfsmittel zur automatisierten Verarbeitung von natürlichsprachigen Texten bieten wir ausgereifte Natural Language Processing (NLP) Software-Lösungen an. Dahinter verbirgt sich das große Potential Unternehmensprozesse effizienter, ressourcenarmer und kostengünstiger zu gestalten. Die zentrale technische Komponente sind dabei die sogenannten Sprachmodelle, von denen auch mehrsprachige Modelle vorhanden sind.
Intelligente und flexible Suche
Wenn unstrukturierte Datenablagen das Finden relevanter Informationen erschweren und das Angeben präziser Keywords in einer Suchanfrage praktisch nicht möglich bzw. gewollt ist, dann können (z.B als zusätzliche Suchmöglichkeit) NLP-Sprachmodelle eine flexible Suche ermöglichen, die die Bedeutung der Suchanfrage mit den Informationen aus der Datenablage vergleicht und diejenigen Ergebnisse präsentiert, die der Suchanfrage semantisch am ähnlichsten sind. Weiterhin können die Sprachmodelle auf eine domäne-spezifische Sprache angepasst werden.
Automatische Verarbeitung und Zuordnung
NLP-Methoden können natürlichsprachigen Text automatisch analysieren, überprüfen, und für weitere Prozesschritte vorbereiten. Außerdem ist es möglich einem Text gemäß der Bedeutung entsprechenden Instanzen oder Informationen zuzuordnen, wie z.B einer Kundenanfrage die verantwortliche Abteilung, oder einem beschriebenen Sachverhalt die relevanten Gesetzestexte. Die Automatisierung repetitiver Tätigkeiten setzt dadurch den Fokus der Mitarbeiter:innen auf ihre Kernkompetenzen.
Extraktion relevanter Informationen
Entstehen in den täglichen Unternehmensprozessen viele textbasierte Daten und ist in Abhängigkeit der verarbeitenden Prozessen nur ein gewisser Anteil des Inhalts dieser Daten entscheidend, so können Sprachmodelle trainiert werden, die die relevanten Informationen automatisiert extrahieren.
ExANT
Ziel dieses Projektes ist die zuverlässige automatisierte Übersetzung natürlichsprachiger Anforderungen an technische Systeme in eine maschinell verwertbare Form. Verschiedene NLP-Werkzeuge - darunter auch quelloffene Systeme mit OHB Digital Services als Wissensträger - sollen auf natürlichsprachliche Anforderungen aus echten Raumfahrtprojekten angewendet werden. Dieses Vorhaben wird im Rahmen des Nationalen Programms für Weltraum und Innovation durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und technisch und administrativ durch die Deutsche Raumfahrtagentur im DLR betreut. Weitere Informationen zu ExANT
Semantic Finder
Der Kern dieses Forschungsprojekts stellt eine domäne-spezifische semantische Suchmaschine dar, die im Kontext von raumfahrt-bezogenen Anforderungsdokumenten, im Gegensatz zu der herkömmlichen Keyword-basierten Suche, die Bedeutung einzelner Wörter eines Textes berücksichtigt. So ermöglicht diese modulare Softwarelösung das Suchen von Dokumenten und konkreten Informationen, ohne auf die Eingabe von spezifischen Keywords angewiesen zu sein. Dadurch können Mitarbeiter ohne auf Expertenwissen zurückgreifen zu müssen, die erforderten Dokumente zu finden und müssen nicht in den (unstrukturierten) Datenablagen suchen.
