Die KI-basierte Dokumentenklassifikation spielt im digitalen Zeitalter eine entscheidende Rolle. Doch warum ist das so? In der heutigen digitalen Welt sind Daten ein wertvolles Gut. Doch mit dem Anwachsen der Datenmengen wird die Informationsflut schnell überwältigend. Hier kommt die KI-basierte Textklassifikation ins Spiel – ein mächtiges Werkzeug, das Ordnung ins Chaos bringt.

Stellen Sie sich eine riesige Bibliothek vor, gefüllt nicht mit Büchern, sondern mit Milliarden von Webseiten, Artikeln und Daten. Ohne ein effizientes System wäre es eine Herkulesaufgabe, die benötigten Informationen zu finden. Die KI-basierte Textklassifikation hilft uns, diese Herausforderung zu meistern.

Was ist eine KI-basierte Dokumentenklassifikation?

Die Textklassifikation ermöglicht es, Texte automatisch in verschiedene Kategorien einzuteilen, was die Datenverarbeitung erheblich erleichtert. Bei MORESOPHY haben wir ein spezielles Modell namens „Content Categories“ entwickelt, das über 700 verschiedene Themenbereiche in einer vierstufigen hierarchischen Struktur abdeckt. Dies ermöglicht eine präzise und detaillierte Klassifikation von Inhalten – ein entscheidender Vorteil für Content Audits und Marktanalysen.

Wie eine Klassifikation von Risiken in Dokumenten funktioniert, lesen Sie in diesem Artikel.

Die Funktionsweise von KI-Modellen zur Klassifikation von Dokumenten

Jetzt wird es etwas technisch. Wenn Sie grundlegend verstehen wollen, wie Computer Texte verstehen können, lesen Sie hier nach: In diesem Artikel haben wir anschaulich erklärt, wie Computer Texte verstehen können.

KI-Modelle zur Inhaltsklassifikation arbeiten in der Regel mit Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), insbesondere des überwachten Lernens. Dabei werden dem Modell in der Trainingsphase große Mengen bereits klassifizierter Daten zum „Lernen“ vorgelegt. Anhand dieser Daten wird das Modell in die Lage versetzt, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Die inhaltliche Klassifikation von Texten durch KI beginnt wiederum mit der Vorverarbeitung des Textes. Da der „rohe“ Text nicht von Maschinen verarbeitet werden kann, wird er in ein numerisches Format umgewandelt. Das geschieht unter anderem durch Techniken wie das Erstellen von n-Grammen oder durch Word Embeddings wie Word2Vec oder BERT. Die daraus resultierenden Vektoren können Informationen zum Wortvorkommen, zu den semantischen Beziehungen zwischen Wörtern oder auch kontextuelle Informationen in einem maschinenlesbaren Format darstellen.

Nach der Vorverarbeitung wird der transformierte Text durch das neuronale Netz geleitet. Diese Netze sind in der Lage, hochdimensionale Daten (Textvektoren) zu analysieren und Muster zu erkennen.

Der eigentliche Klassifikationsprozess findet dann in der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes statt. Hier wird der verarbeitete Textvektor in Wahrscheinlichkeiten (Konfidenzen) für jede mögliche Kategorie umgewandelt. Die Kategorie mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird dann als Vorhersage des Modells ausgewählt.

Was ist das KI-basierte Dokumentenklassifikationsmodell „Content Categories“ von MORESOPHY?

Unser eigens entwickeltes KI-Modell zur thematischen Kategorisierung von Texten deckt über 700 verschiedene Themenbereiche ab, die in einer vierstufigen hierarchischen Struktur organisiert sind. Diese Kategorien decken alle denkbaren Themenbereiche ab, so dass alle Inhalte sehr feingranular in verschiedene Kategorien mit unterschiedlicher Granularität eingeordnet werden können. Dies ermöglicht eine präzise und detaillierte Klassifikation, die von einer groben Themenerkennung bis hin zu spezifischen Unterkategorien reicht. Wie in (fast) allen Bereichen der Entwicklung künstlicher Intelligenz erfordert die Aufbereitung der Daten ca. 80% des Aufwands. Daher beschäftigt die MORESOPHY beispielsweise viele Computerlinguist*innen, die die Klassen laufend überarbeiten und die Kategoriesysteme auf dem neuesten Stand halten.

Wenn wir unserem Modell die Aufgabe geben, ein Dokument über die Besteuerung von Renten zu lesen, wird es uns nach wenigen Millisekunden mitteilen, dass es sich bei dem Dokument um ein Thema aus dem Bereich der persönlichen Finanzen handelt, genauer gesagt um ein Thema aus dem Bereich der Ruhestandsplanung und der Besteuerung von Privatpersonen.

Auf große Mengen von Inhalten angewendet, kann so schnell ein guter thematischer Überblick gewonnen werden, z.B. für Content Audits und Marktanalysen. Wird die Analyse vertieft, können auch auf der Ebene einzelner Themen genau die relevanten Inhalte identifiziert und analysiert werden.

Zusätzlich zu den identifizierten Themen gibt das AI-Modell auch das Konfidenzniveau aus. Die Konfidenz gibt Ihnen einen Hinweis darauf, wie „sicher“ die künstliche Intelligenz die Zuordnung zu einer bestimmten Kategorie vorgenommen hat.

Das Modell analysiert also Ihre Inhalte und ordnet sie einer Taxonomie von Inhaltskategorien zu. Das Modell wurde mit Milliarden von Daten trainiert und kann sowohl auf Web- als auch auf Unternehmensinhalte angewendet werden.

Die wichtigsten 4 Vorteile der KI-Textklassifizierung

Die Vorteile der Inhaltsklassifizierung durch KI-Modelle sind sehr vielfältig. Die wichtigsten sind hier:

• Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung des Klassifikationsprozesses können Unternehmen enorm viel Zeit und Ressourcen sparen, die sonst für das manuelle Einsortieren und Taggen aufgewendet werden müssten.
• Verbesserte Datenanalyse: KI-Modelle zur Klassifikation ermöglichen eine tiefere und genauere Analyse von Inhalten. Durch die einheitliche Klassifikation großer Datenmengen (Big Data), seien es unternehmensinterne Daten oder Daten aus dem offenen Web, können schnell umfassende Markt- oder Unternehmensanalysen durchgeführt werden, die ohne die Unterstützung von Künstlicher Intelligenz so nicht möglich wären.
• Personalisierung des User-Experience: Durch die präzise Klassifikation von Inhalten können Unternehmen gezielt personalisierte Inhalte für ihre Zielgruppen erstellen und personalisierte Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen darstellen (z.B. in der Werbung). Dies verbessert unter anderem die Kundenbindung und erhöht die Konversionsraten deutlich. In der CONTEXTCLOUD kann man sehen, wie das funktioniert.
• Automatisierung und Skalierbarkeit: Egal wie groß oder komplex die Datenmenge ist, KI-Modelle wie unser Content Categories Classification Modell können sie in wenigen Sekunden verarbeiten und klassifizieren. Dies ermöglicht eine einfache Skalierung und Anpassung an sich schnell ändernde Geschäftsanforderungen. Darüber hinaus können diese Modelle je nach Bedarf flexibel in den Geschäftsbetrieb integriert werden. Die MORESOPHY bietet ihre KI-Modelle beispielsweise als API-Service, in Datenpipelines oder im AI-Hub der CONTEXTSUITE an.

KI-basierte Textklassifikation ist mehr als nur ein Werkzeug zur Datenorganisation, sie ist ein strategischer Vorteil, der Unternehmen hilft, in der heutigen datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Herausforderungen bei der KI-basierter Content-Klassifizierung

So beeindruckend die Vorteile der KI-gestützten Klassifizierung von Inhalten auch sind, der Einsatz von KI ist immer mit Herausforderungen und Risiken verbunden.

Die größte Herausforderung für ein gutes KI-Modell ist dabei die Datenqualität. Für ein KI-Modell, das präzise klassifiziert, sind saubere und korrekt strukturierte Daten unerlässlich. Solche Daten sind jedoch nicht immer verfügbar und ihre Aufbereitung kann zeitaufwändig sein. Um diese Herausforderung zu meistern, können dem KI-Modell Datenpipelines vorgeschaltet werden, die die Datenqualität kontinuierlich überwachen und gegebenenfalls mithilfe weiterer KI-Modelle verbessern.

Die Welt des Contents ist eine dynamische Welt, und die KI-Modelle müssen flexibel genug sein, um mit den Veränderungen umgehen zu können. Daher arbeiten unsere Computer Linguist*innen gemeinsam mit den KI-Ingenieur*innen unermüdlich daran, die Modelle an die ständigen Veränderungen anzupassen.

Eine weitere Herausforderung: Laut einer Deloitte-Studie sehen 68% aller befragten deutschen Unternehmer das Risikomanagement beim Einsatz von KI als größtes Problem. Der Grund: KI-Modelle werden häufig als „Black Box“ wahrgenommen, da man in der Regel weder die Trainingsdaten noch die Ergebnisse auf ihre Zuverlässigkeit und Richtigkeit hin überprüfen kann. Doch das muss nicht so sein. Die MORESOPHY beispielsweise hat dies frühzeitig erkannt und arbeitet hier konsequent nach den Prinzipien von Trusted AI und Transparent AI. So können alle KI-Lösungen der MORESOPHY jederzeit auf ihre Zuverlässigkeit hin überprüft werden. Dafür hat die MORESOPHY erst kürzlich wieder eine Förderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz erhalten.

Und schließlich gibt es ethische Überlegungen. Wie stellen wir sicher, dass unsere KI-Entscheidungen transparent und nachvollziehbar sind? Bei MORESOPHY sind wir uns dieser Verantwortung bewusst und arbeiten kontinuierlich an Lösungen, die nicht nur technisch zukunftsweisend, sondern auch ethisch vertretbar sind. Auch dafür erhält die MORESOPHY wiederholt Fördermittel.

Fazit

Die KI-gestützte Inhaltsklassifizierung ist ein wesentlicher Bestandteil der heutigen digitalen Landschaft und nur eines von vielen KI-Modellen, die zur Datenanalyse und zur Verbesserung der Datenqualität eingesetzt werden.

Sie hilft uns, die immense Informationsflut zu bewältigen und Inhalte zielgerichtet und sinnvoll zu organisieren. Während die Technologie beeindruckende Vorteile bietet, wie die effiziente Kategorisierung von Inhalten und die Schaffung personalisierter Nutzererfahrungen, bringt sie auch Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität und ethische Überlegungen. Trotz dieser Herausforderungen werden KI-gestützte Klassifikationen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Im Zuge der Digitalisierung und Automatisierung von Aufgaben sehen wir eine stark wachsende Nachfrage nach kundenspezifischen Klassifikationsmodellen.

Haben Sie Fragen, oder benötigen Sie gar ein eigenes spezielles KI-Klassifikationsmodell? Dann schreiben Sie uns doch gerne an: info@moresophy.com