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Textanalyse: Struktur aus Text, den Sie schon haben

Natural Language Processing (NLP) liest Text und liefert Struktur: die EntitĂ€ten darin, SchlĂŒsselbegriffe, Stimmung, die Sprache und personenbezogene Daten, die nicht weiterreisen sollen.

Amazon ComprehendAzure AI LanguageNatural Language AIspaCy, or a model from Hugging Face
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Was ist Textanalyse?

Textanalyse ist meist der zweite Schritt einer Kette. Etwas anderes hat den Text erzeugt, ein Transkript oder ein OCR-Ergebnis, und dieser Schritt entscheidet, was darin steht: Namen, Orte, Organisationen, der Ton, das Thema.

Personenbezogene Daten (PII) zu finden ist oft der nĂŒtzlichste Teil. Es entscheidet, was gespeichert, gezeigt oder weitergegeben werden darf, und kann der Schritt sein, der die Grenze zwischen Cloud und GebĂ€ude zieht.

Rein gehtText, oft der Output von OCR oder Spracherkennung
Raus kommtEntitĂ€ten, SchlĂŒsselbegriffe, Stimmung, Sprache, personenbezogene Daten
Typische EinsĂ€tzeSchwĂ€rzen, Tickets routen, Archive verschlagworten, Compliance-PrĂŒfung

Vier Wege, sie zu betreiben

Jede der großen Clouds bietet sie als verwalteten Service an, und Sie können sie auch selbst betreiben. Dieselbe Aufgabe, eine andere Rechnung und eine andere Konsole.

Amazon Comprehend
Verwaltet auf AWS

Amazon Comprehend[1]

Der verwaltete NLP-Service auf AWS, inklusive Erkennung personenbezogener Daten. Eigene Klassifikatoren lassen sich mit Ihren Labels trainieren.

Offizielle Dokumentation →
Azure AI Language
Verwaltet auf Microsoft Azure

Azure AI Language[2]

Der verwaltete Sprach-Service auf Microsoft Azure fĂŒr EntitĂ€ten, Stimmung, personenbezogene Daten und Zusammenfassungen.

Offizielle Dokumentation →
Natural Language AI
Verwaltet auf Google Cloud

Natural Language AI[3]

Die verwaltete Textanalyse-API auf Google Cloud.

Offizielle Dokumentation →
spaCy oder ein Modell von Hugging Face
Selbst betreiben

spaCy oder ein Modell von Hugging Face[4]

SpaCy ist eine Open-Source-NLP-Bibliothek (MIT). FĂŒr speziellere Aufgaben laufen offene Modelle von Hugging Face auf Ihrem eigenen Rechner.

Projektseite →
Amazon Comprehend: Der verwaltete Service auf einer Seite, mit demselben Service auf den anderen Plattformen (Folie auf Englisch).
Der verwaltete Service auf einer Seite, mit demselben Service auf den anderen Plattformen (Folie auf Englisch).[5]

So sieht es in einer Architektur aus

Folien aus meiner Lehrveranstaltung zu KI-Architekturen an der FH Burgenland, aus echten Projekten (auf Englisch).

SechsundfĂŒnfzig Fragen, sortiert nach Art der Daten: öffentlich, privat oder gemischt. Die Klassifizierung entschied, wo jede lĂ€uft.
SechsundfĂŒnfzig Fragen, sortiert nach Art der Daten: öffentlich, privat oder gemischt. Die Klassifizierung entschied, wo jede lĂ€uft.[5]
Eine Frage in der Geodaten-Plattform: Zwei Pfeile queren die Grenze, und beide tragen eine Frage oder Antwort, nie einen Datensatz.
Eine Frage in der Geodaten-Plattform: Zwei Pfeile queren die Grenze, und beide tragen eine Frage oder Antwort, nie einen Datensatz.[5]

Wo ich es eingesetzt habe

Die Geodaten-Plattform

In meiner Geodaten-Plattform war die Einteilung in öffentlich, privat und gemischt der erste Schritt, und sie entschied die Architektur. Private GrundstĂŒcksdaten gehen nie in die Cloud: Agenten auf beiden Seiten tauschen eine Frage und eine Antwort, und keine Namen gehen hinaus.

Architektur auf ai-solutions.wiki →

Verwaltet und selbst betrieben zusammen: Hybrid

Bei einem fertigen Service verlÀsst der Aufruf Ihr Netzwerk. Die Hybrid-Entscheidung ist, was hinausgeht und in welchem Zustand: die ganze Datei, eine geschwÀrzte oder nur der Teil, der muss. Wo eine Datei gar nicht hinaus darf, lÀuft derselbe Schritt mit der Open-Source-Option in Ihrem GebÀude, und nur das Ergebnis, oder nichts, geht hinaus.[6]

Hybrid ist eine Entscheidung auf jeder Ebene. Bei Textanalyse ist die Frage oft, welcher Text ĂŒberhaupt hinaus darf.
Hybrid ist eine Entscheidung auf jeder Ebene. Bei Textanalyse ist die Frage oft, welcher Text ĂŒberhaupt hinaus darf.[7]

Was hilft Ihnen als NĂ€chstes?

Entscheiden lernen

Der Kurs „From Managed to Hybrid“ zeigt, wo KI laufen sollte: was jede Ebene kostet, was Sie betreiben und wo Ihre Daten bleiben mĂŒssen. Er ist in Vorbereitung, mit einer kostenlosen Live-Session zum Start.

Auf die Kurs-Warteliste →
Linda MohamedLinda Mohamed
KI- und Cloud-Beraterin, AWS Community Hero, Wien

Gemeinsam bauen

ErzĂ€hlen Sie mir, was Sie bauen wollen. In 30 Minuten prĂŒfen wir, welcher der vier Wege zu Ihren Daten, Ihren Regeln und Ihrem Budget passt und ob AWS-Förderung fĂŒr einen Proof of Concept einen Teil abdeckt. So funktioniert AWS-Förderung →

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Meine offene Wissensbasis, mit lÀngeren Vergleichen, Preisnotizen und Quellen (auf Englisch).

Quellen

  1. Amazon Comprehend Dokumentation. https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html
  2. Azure AI Language Dokumentation. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview
  3. Natural Language AI Dokumentation. https://cloud.google.com/natural-language/docs
  4. spaCy oder ein Modell von Hugging Face. https://spacy.io/
  5. Linda Mohamed, Kursfolien “The projects”, MASE-3, FH Burgenland, September 2026
  6. NIST glossary: hybrid cloud. https://csrc.nist.gov/glossary/term/hybrid_cloud
  7. Linda Mohamed, Kursfolien “Start here”, MASE-3, FH Burgenland, September 2026
  8. Amazon Comprehend, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/tools/amazon-comprehend/
  9. spaCy, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/tools/spacy/
  10. Hugging Face, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/tools/huggingface/
  11. GIS and AI architecture on AWS, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/solutions/geospatial/gis-ai-architecture/

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