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Dokumentenklassifizierung: Definition und Umsetzung

Dokumentenklassifizierung

In jedem Unternehmen laufen tagtäglich unzählige Dokumente auf – ob papierbasiert oder auf elektronischem Weg beispielsweise per E-Mail oder als Online-Formular. Diese Dokumente lassen sich problemlos digital verarbeiten, die meisten Unternehmen haben hierfür ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) im Einsatz. Aber wie gelangen die Dokumente dort überhaupt an die richtige Stelle? Hier kommt die Dokumentenklassifizierung ins Spiel. Was darunter zu verstehen ist, wie sie funktioniert und welche Technologien dafür notwendig sind, lesen Sie in diesem Beitrag. 

Übersicht:

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Was ist Dokumentenklassifizierung?  

Dokumentenklassifizierung, auch Textklassifikation genannt, bedeutet im Grunde nichts anderes, als dass die in den verschiedenen Dokumenten enthaltenen Informationen automatisch ausgelesen, analysiert und in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden. Zu diesem Zweck kommen modernste Technologien zum Einsatz, die in der Lage sind, Muster und Merkmale in Texten sowie die feinen Unterschiede zwischen den einzelnen Dokumentenkategorien zu erkennen.  

Welche Vorteile bietet die Dokumentenklassifizierung? 

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung hat zahlreiche Vorteile, die sich positiv auf den Geschäftsalltag auswirken können. Dazu zählen: 

  • vielseitige Einsatzmöglichkeiten – angefangen bei Dokumentenmanagementsystemen über Spamfilter, Customer Service und das Wissensmanagement bis hin zur Identifizierung von Trends und Mustern in großen Textdatensätzen. 
  • hohe Präzision und Genauigkeit – maschinelle Algorithmen basieren auf qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen und liefern so zuverlässige Resultate. 
  • mehr Effizienz und eine deutliche Zeitersparnis – große Mengen an Textdokumenten werden in kürzester Zeit verarbeitet und das ohne menschliches Zutun. 
  • flexible Skalierbarkeit – die entsprechenden Systeme lassen sich problemlos an wachsende Datenmengen anpassen und das ohne zusätzlichen Personalaufwand. 
  • verbesserte Zusammenarbeit – jedes Team-Mitglied weiß, wo die benötigten Dokumente zu finden sind. Ein ausgeklügeltes Berechtigungssystem garantiert Zugriff zu jeder Zeit und von jedem Ort. 
  • die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien – Unternehmen sind in der Lage, Dokumente besser zu organisieren sowie die Einhaltung der jeweiligen Vorschriften und Aufbewahrungsfristen zu gewährleisten. Die systematische Verwaltung mit Versionskontrolle stellt außerdem sicher, dass sie leicht gefunden, aktualisiert und gespeichert werden können. 
  • eine schnelle Suche – benötigte Dokumente lassen sich dank verschiedener Suchparameter jederzeit auffinden. 

Wie funktioniert Dokumentenklassifizierung?  

Die Dokumentenklassifizierung basiert auf maschinellen Lernalgorithmen, insbesondere auf Supervised-Learning-Techniken. Was sich zunächst kompliziert anhört, lässt sich in wenigen Schritten anschaulich erklären. 

Schritt 1: Datenvorbereitung 
Im ersten Schritt wird ein Datensatz aus den Dokumenten erstellt, die bereits mit entsprechenden Kategorien versehen sind. Dieser Datensatz wird dann in zwei Teile gesplittet: einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz. 

Schritt 2: Feature-Extraktion  
Die Textdokumente müssen nun in eine für den Algorithmus verständliche Form umgewandelt werden. Dazu werden Merkmale aus den Texten extrahiert, beispielsweise bestimmte Wörter oder Wortphrasen. Dieser Schritt ist entscheidend, damit der Algorithmus Muster in den Daten erkennt. 

Schritt 3: Training des Modells  
Das Modell wird nun mit dem Trainingsdatensatz trainiert. Es lernt, die Beziehungen zwischen den Merkmalen (also den Wörtern, Wortphrasen, etc.) und den entsprechenden Kategorien zu verstehen.  

Schritt 4: Validierung und Feinabstimmung 
Nach dem Training wird das Modell mit dem Testdatensatz getestet, um sicherzustellen, dass es auch bei neuen, nicht trainierten Daten funktioniert. Im Anschluss lassen sich Anpassungen vornehmen, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu optimieren.  

Schritt 5: Anwendung auf neue Daten 
Sobald das Modell trainiert und validiert ist, kann es auf neue, noch nicht kategorisierte Dokumente angewendet werden. Das Modell gibt dann eine Vorhersage ab, welche Kategorien am besten zu den jeweiligen Dokumenten passen. 

Schritt 6: Feedback und Iteration 
Je nach Qualität der Ergebnisse lassen sich nun weitere Anpassungen vornehmen, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern – beispielsweise durch weitere Trainingsdaten oder eine detailliertere Merkmaldefinition.  

Generell gilt: Die Qualität und Menge der Trainingsdaten haben einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells und sind daher entscheidend für den Erfolg der Dokumentenklassifizierung.  

Welche Technologien werden für Dokumentenklassifizierung verwendet?  

Für die Dokumentenklassifizierung werden verschiedene Technologien und Methoden verwendet. Die Wahl hängt dabei von verschiedenen Faktoren ab, wie beispielsweise der Art der Daten, der Größe des Datensatzes sowie den spezifischen Anforderungen des jeweiligen Systems. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Technologien aufgeführt: 

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Verarbeitung von menschlicher Sprache konzentriert. Es ermöglicht Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. 

Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen, insbesondere im Bereich des Supervised Learning, werden häufig für die Dokumentenklassifizierung verwendet, da sie Muster in den Daten erlernen, um Dokumente in die richtigen Kategorien einzuordnen. 

Deep Learning: Neuronale Netzwerke, insbesondere in Form von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) erkennen komplexe Muster in Texten und haben daher in der Dokumentenklassifikation stark an Bedeutung gewonnen.  

Feature-Extraktion: Dieser Prozess beinhaltet die Auswahl und Umwandlung von Merkmalen aus den Texten, um sie für das Modell verständlich zu machen. 

Word Embeddings: Diese Technik ermöglicht die Darstellung von Wörtern als Vektoren in einem multidimensionalen Raum. Word Embeddings erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern und können in vielen NLP-Tasks, einschließlich der Dokumentenklassifikation, eingesetzt werden. 

Bibliotheken und Frameworks: Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die speziell für die Umsetzung von NLP-Anwendungen entwickelt wurden, wie zum Beispiel NLTK (Natural Language Toolkit), SpaCy, TensorFlow und PyTorch. 

Dokumentenklassifizierung @DocuWare 

Und wie funktioniert die Dokumentenklassifizierung im DMS von DocuWare? DocuWare Intelligent Indexing erkennt die zentralen Informationen eines Dokuments – selbst wenn es sich dabei um Rechnungen, Verträge und andere Dokumente in Papierform handelt – und macht sie als Indexbegriffe zu hochstrukturierten, verwertbaren Daten. 

Die Technologie des maschinellen Lernens merkt sich dabei jedes Dokument und lernt auch aus den Korrekturen, die verantwortliche Mitarbeitende vornehmen. Schon nach wenigen Dokumenten erfolgt die automatische Indexierung zuverlässig und mit jedem Weiteren steigen auch die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Verarbeitung.  

Ein weiteres Plus: Wenn Suchbegriffe wie Kundennamen oder -nummern bereits in anderen Datenquellen wie einem CRM-System vorhanden sind, bringt das zusätzliche Effizienz in die Datenerfassung. So wird beispielsweise bei der Ablage von Rechnungen automatisch geprüft, ob diese bereits in besagtem CRM existiert.   

Dadurch hilft das selbstlernende System Unternehmen jeder Größe, Dokumente zu verarbeiten, die nicht standardisiert werden können — wie Eingangsrechnungen und Lieferscheine, die je nach Lieferant unterschiedlich aussehen. Mitarbeitende können sich so statt auf die manuelle und häufig fehleranfällige Dateneingabe auf weitaus produktivere und anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren.

Fazit 

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung hat zwar viele mögliche Einsatzszenarien, aber sie optimiert vor allem auf intelligente Weise, wie Unternehmen Dokumente speichern, verwalten und archivieren. Sie ermöglicht es Teams, den Überblick über gespeicherte Dokumente zu behalten, effektiver zusammenzuarbeiten sowie gesetzliche Regelungen und Compliance-Standards problemlos einzuhalten. So entsteht ein erheblicher Mehrwehrt, der sich langfristig auszahlt. 

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