Die expert.ai-Plattform: Übersicht

Expert.ai bietet eine skalierbare Plattform für natürliche Sprache, die speziell für die einzigartige Komplexität von unstrukturierten Sprachdaten entwickelt wurde. Sie verwendet einen hybriden Ansatz, der maschinelles Lernen (ML) und wissensbasierte KI-Techniken kombiniert, um das Verständnis von Kontext, Bedeutung und Beziehungen in der Sprache zu erleichtern. So können Sie Sprache in Daten umwandeln und Ihre Geschäftsanwendungen oder -prozesse unterstützen.

Mehr über die expert.ai-Plattform erfahren:

• Sprachdaten-Tools
• Intelligente Dokumentenverarbeitung
• Hybrid AI
• Modelle für Domänenwissen
• APIs und Konnektoren

Sprachdaten-Tools

Die expert.ai-Plattform vereinfacht Abläufe durch ihr Management des gesamten natürlich-sprachlichen Workflows mit End-to-End-Unterstützung für Annotation, Beschriftung, Modellschulung, Testen und Workflow-Orchestrierung. Dies führt zu Ergebnissen mit höchster Zuverlässigkeit und Genauigkeit.

Die wichtigsten Sprachdaten-Tools umfassen:

• Corpus Management: Ein intuitives Dashboard, um Korpora schnell nach Schlüsselwörtern, Lemmata, benannten Entitäten und Schlüsselelementen zu durchsuchen und navigieren.
• Knowledge Graph Management: Gebrauchsfertige, leicht anzupassende Wissensgraphen, die all jene prozess- und domänenspezifischen Begriffe enthalten, die für das Verständnis natürlicher Sprache, Geschäftseinblicke und hochwertige Ergebnisse erforderlich sind. Mehr über den Knowledge Graph erfahren.
• Collaborative Annotation: Vereinfachen der Datenaufbereitung mit umfassenden, kollaborativen Annotations- und Beschriftungstools.
• NL Workflow Management: Konstruktion mehrerer NLP-Pipelines, die ML-Modelle, benutzerdefinierte Sprachpakete von expert.ai Studio oder benutzerdefinierte Logik in einem Workflow kombinieren.
• Experiments Dashboard: Durchführung von Experimenten, um Metriken wie Richtig-Positiv, Falsch-Positiv, Falsch-Negativ, Precision, Recall und F1 mit einem intuitiven Dashboard und Vergleichstools zu messen, um Regressionen und metrische Verbesserungen zu verstehen.
• ai Studio: Eine Windows-basierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die speziell für benutzerdefinierte AI-basierte Textmodelle entwickelt wurde, die die kognitiven Fähigkeiten der expert.ai-Plattform nutzen. Mehr über expert.ai Studio erfahren.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

Der Zugriff auf Informationen ist entscheidend für effiziente Arbeitsabläufe und erforderlich, um Prozesse erfolgreich zu beschleunigen und automatisieren. Intelligente Datenverarbeitung verwandelt Ihre Textbestände in Daten und bietet die Möglichkeit, Text zu erfassen, klassifizieren und unstrukturierte Sprachdaten zu extrahieren, die typischerweise in PDF-, HTML- oder MS Word-Dokumenten usw. enthalten sind.

Die wichtigsten Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung:

• Eliminieren von manueller Dateneingabe, Bereinigung und Validierung.
• Import von Textdateien und Standardformaten (z. B. PDF, HTML usw.).
• Erkennung von Dokumenten in englischer, spanischer, italienischer, deutscher und französischer Sprache.
• Indizieren und Organisation von Dokumenten ohne Vorsortierung.
• Automatisieren von Textcodierung und Konvertieren nach UTF-8.

Hybrid AI

Die expert.ai-Plattform basiert auf der Annahme, dass keine einzelne natürlich-sprachliche AI-Technik alle Projekte abdecken kann. Teams benötigen die Flexibilität eines hybriden Ansatzes, der symbolische AI mit ML-Techniken integriert, um die für den jeweiligen Anwendungsfall wertvollsten Erfolgsmetriken wie Erklärbarkeit, Skalierbarkeit und Präzision zu erfüllen.

Die wichtigsten Vorteile des Hybrid AI-Ansatzes:

• Gute Performance in Situationen, in denen nur wenige Modellschulungsdaten verfügbar sind.
• Kostengünstiger und energieeffizienter als reines maschinelles Lernen oder neuronale Netze.
• Von vornherein besser erklärbar und vorhersehbar.
• Bessere Feinabstimmung der Ergebnisse mit einem Human-in-the-Loop-Ansatz.
• Einfache Konfiguration von symbolischen Merkmalen und ML-Modell-Hyperparametern zur Maximierung der Aufgabenerfüllung mit AutoML.
• Schnelle Wiederverwendung und Versionierung von ML-Modellen spart Zeit.

Erfahren Sie, warum der hybride AI-Ansatz die beste Lösung für Textanalyseprojekte ist.

Modelle für Domänenwissen

Sprache ist kompliziert. Noch komplizierter ist es, branchenspezifischen Jargon oder unternehmensspezifische Produktterminologie zu verstehen. Damit Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) funktionieren, müssen sie in der Lage sein, Mehrdeutigkeiten innerhalb eines Textes aufzulösen. Noch wichtiger ist, dass sie dabei nur das Wissen und den Kontext der ursprünglichen Textquelle verwenden. Domänenspezifische Wissensdatenbanken erfassen das Domänenwissen, das NLP-Algorithmen benötigen, um domänenspezifischen Text korrekt zu interpretieren. Expert.ai verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Lösungen für natürliche Sprache in den Bereichen Versicherungen, Technologie, Finanzdienstleistungen und Medien.  Die expert.ai-Plattform nutzt dieses Fachwissen, um Sie von Anfang an smarter zu machen – mit intuitiven, leicht zu bedienenden Workflows, die die Entwicklung kundenspezifischer und erklärbarer natürlich-sprachlicher Lösungen beschleunigen. Sie haben eine bessere Ausgangsposition, da Sie bereits umgehend einsetzbare Taxonomien und Ontologien nutzen, einschließlich:

• Extraktionsthemen wie Personen, Orte, Unternehmen, Geografien, Organisationen, Emotionen, Kriminelles und medizinische Codes.
• Ontologien für Versicherungs-, Finanzdienstleistungs- und Medienunternehmen, welche die Eigenschaften und Beziehungen zwischen Konzepten und Kategorien aufzeigen.

APIs und Konnektoren

Die expert.ai NL API bietet umfassende Funktionen zur Sprachanalyse, mit deren Hilfe Programmierer und Datenwissenschaftler NLP (Natural Language Understanding) Anwendungen mit einer sehr hohen Präzision erstellen können. Die expert.ai NL API bietet von Haus aus mehrsprachige Unterstützung, um

• Mehrdeutigkeiten im Text aufzulösen.
• Ferner werden Schlüsselsätze extrahiert.
• Erwähnte Entitäten sowie Beziehungen zwischen Konzepten erkannt.
• Die Stimmung erfasst.
• Dokumente mit Hilfe integrierter Taxonomien kategorisiert.

Verwenden Sie die NL-API allein oder betten Sie diese einfach in Ihre bestehenden KI-Prozesse ein, um die Produktivität zu steigern, Entwicklungskosten zu senken und den Erkenntnisgewinn mit Hilfe des präzisen Textverständnisses zu optimieren.