Glossar

Erkennung benannter Entitäten (NER)

Was ist Erkennung benannter Entitäten (NER)?

Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist ein Verfahren der Sprachverarbeitung, das in Texten Namen von Personen, Firmen, Orten sowie Datumsangaben oder Beträge findet und einer Kategorie zuordnet. So werden aus Fließtext strukturierte Daten. Beispiel: Aus einer E-Mail werden automatisch Absenderfirma, Ansprechpartner, Liefertermin und Rechnungsbetrag herausgezogen und in ein CRM übertragen.

So hilft KI.ordo

Die KI.ordo-Vorlage „Namen, Firmen, Orte und Termine herausziehen“ liefert solche Angaben aus einem Text als strukturierte Liste (JSON).

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Namen, Firmen, Orte und Termine herausziehenLiest Personen, Firmen, Orte, Termine und Beträge aus einem Text und gibt sie als JSON aus, etwa zur Weitergabe an andere Systeme.Vorlage ansehen →

Themen

NLP
Informationsextraktion
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Verwandte Begriffe

Extraktive KI

Extraktive KI bezeichnet Verfahren, die vorhandene Informationen aus Texten oder Dokumenten herausziehen, statt neue Inhalte zu formulieren. Das Ergebnis stammt wörtlich oder in fester Struktur aus der Quelle – etwa Rechnungsnummern aus PDFs, Kernsätze für eine Zusammenfassung oder die passende Textstelle als Antwort auf eine Frage. Weil nichts hinzuerfunden wird, ist das Risiko von Falschaussagen geringer als bei rein generativen Ansätzen; oft werden beide kombiniert.

Informationsextraktion
Dokumente
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Vorlage

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist das Teilgebiet der KI, das Computern ermöglicht, menschliche Sprache in Text oder Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Es umfasst Aufgaben wie Übersetzung, Klassifikation, Zusammenfassung, Stimmungsanalyse und Frage-Antwort-Systeme. Früher dominierten Regeln und statistische Verfahren, heute prägen große Sprachmodelle das Feld.

NLP
Sprache
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Koreferenzauflösung

Koreferenzauflösung ist eine Aufgabe der Sprachverarbeitung, bei der erkannt wird, welche Ausdrücke in einem Text dieselbe Person, Sache oder denselben Sachverhalt bezeichnen. Im Satz „Frau Weber rief an. Sie bittet um Rückruf“ muss das System verstehen, dass „Sie“ Frau Weber meint. Das ist wichtig für Zusammenfassungen, Informationsextraktion und Chatbots, die über mehrere Sätze oder Gesprächsrunden hinweg den Bezug behalten müssen.

NLP
Textverständnis
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SpaCy

spaCy ist eine quelloffene Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, entwickelt vom Berliner Unternehmen Explosion. Sie zerlegt Texte in Wörter und Sätze, bestimmt Wortarten und Grundformen, analysiert Satzstrukturen und erkennt benannte Entitäten wie Personen, Firmen oder Orte. Für viele Sprachen, darunter Deutsch, gibt es vortrainierte Modelle. spaCy ist auf Geschwindigkeit und den Einsatz in echten Anwendungen ausgelegt, etwa zur Vorverarbeitung großer Dokumentenmengen.

NLP
Python
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