Syncwork Grid
News

News

Stanford NLP-Sentiment-Analyse: So gelingt es, Textinhalte automatisiert zu erschließen

Lassen sich Aussagen enormer Textmengen mithilfe moderner Verfahren herausfiltern? Ja, ist sich Dr. Philipp Kazzer von der Syncwork AG sicher. Im Rahmen eines Vortrages stellte er die Stanford Natural Language Processing Sentiment-Analyse vor – und erläuterte, welcher Nutzen sich daraus vor allem für Pharmaunternehmen ergibt.

Texte gehören zum Alltag und sind ein wesentlicher Bestandteil zahlreicher Prozesse von Unternehmen. Sie zu strukturieren und daraus gewonnene Informationen effektiv zu nutzen, stellt Organisationen jedoch vor große Herausforderungen. Wie moderne Verfahren bei der Erschließung wesentlicher Textinhalte helfen, zeigte Dr. Philipp Kazzer, Consultant bei der Syncwork AG, am 20. September 2018 im Rahmen eines Vortrages in der Berliner Geschäftsstelle der IT- und Managementberatung. Dabei ging er insbesondere auf die Chancen ein, die sich durch den Einsatz der Stanford Natural Language Processing (NLP)-Sentiment-Analyse für Pharmaunternehmen ergeben.

(Neben-)wirkungen von Medikamenten sichtbar machen

Lassen sich eventuelle Nebenwirkungen von Medikamenten aus einer unstrukturierten Datenmenge automatisiert herausfiltern? Und gelingt dies mithilfe syntaktischer Textannahmen? Fakt ist: Die natürliche Sprache birgt viele Tücken, die eine grundlegende Textanalyse erschweren. Die sogenannte Stanford NLP-Sentiment-Analyse bringt Licht ins Dunkel, indem sie wichtige Datenpunkte eines Satzes identifiziert und analysiert. Dabei spielen positiv bzw. negativ besetzte Verben ebenso eine Rolle wie Verneinungen. Anhand der Datenpunkte lässt sich eine positive oder negative Textaussage ableiten. Im Pharmabereich erlaubt dies wiederum Rückschlüsse auf die Wirksamkeit von Medikamenten.

Wie profitieren die Nutzer der Stanford NLP-Sentiment-Analyse?

„Im Pharmaumfeld ist dieses Analysetool durchaus hilfreich, weil wichtige Textaussagen zur Wirkung von Medikamenten schnell und effektiv herausgefiltert werden können“, ist sich Dr. Philipp Kazzer sicher. „Zwar muss hierfür eine sogenannte Sentiment-Treebank mit spezifischem Wissen und domänenspezifischen Regeln entwickelt und angelegt werden – doch erste Erfolge stellen sich schnell ein, wie unsere Untersuchungen zeigen.“

Als Syncwork AG helfen wir Unternehmen beim Aufbau ihrer persönlichen Sentiment-Treebank. Die Einrichtung des Systems ist zum Beispiel als Scala- und Spark-Lösung skalierbar auf Hadoop. Sie interessieren sich für die Stanford-NLP-Sentiment-Analyse? Dann sprechen Sie uns an!

Ihr Ansprechpartner

Dr. Albrecht Hoene

Dr. Albrecht Hoene

Lietzenburger Straße 69 10719 Berlin Deutschland
Tel:  +49 (0) 30 854081 - 21