Dokumentenklassifizierung: Definition und Umsetzung

In jedem Unternehmen fallen täglich unzählige Dokumente an - sei es auf Papier oder in elektronischer Form, beispielsweise als E-Mail oder Online-Formular. Diese Dokumente lassen sich problemlos digital verarbeiten, die meisten Unternehmen haben dafür ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) im Einsatz. Doch wie gelangen die Dokumente darin an die richtige Stelle? Hier kommt die Dokumentenklassifikation ins Spiel. Was darunter zu verstehen ist, wie sie funktioniert und welche Technologien dafür notwendig sind, lesen Sie in diesem Beitrag.

Dokumentenklassifikation, auch Textklassifikation genannt, bedeutet nichts anderes, als dass die in verschiedenen Dokumenten enthaltenen Informationen automatisch ausgelesen, analysiert und in vordefinierte Kategorien eingeordnet werden. Dabei kommen modernste Technologien zum Einsatz, die in der Lage sind, Muster und Merkmale in Texten sowie feine Unterschiede zwischen einzelnen Dokumentenkategorien zu erkennen.

Die automatisierte Dokumentenklassifikation bietet zahlreiche Vorteile, die sich positiv auf den Geschäftsalltag auswirken können. Dazu zählen

• Vielfältige Einsatzmöglichkeiten - von Dokumentenmanagementsystemen über Spamfilter, Kundenservice und Wissensmanagement bis hin zur Erkennung von Trends und Mustern in großen Textdatensätzen.
• hohe Präzision und Genauigkeit - maschinelle Algorithmen basieren auf qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen und liefern so zuverlässige Ergebnisse.
• Effizienzsteigerung und Zeitersparnis - große Mengen an Textdokumenten werden in kürzester Zeit und ohne menschliches Eingreifen verarbeitet.
• flexible Skalierbarkeit - die Systeme lassen sich problemlos an wachsende Datenmengen anpassen und das ohne zusätzlichen Personalaufwand.
• Verbesserte Zusammenarbeit - jedes Teammitglied weiß, wo die benötigten Dokumente zu finden sind. Ein ausgeklügeltes Berechtigungssystem garantiert den Zugriff zu jeder Zeit und von jedem Ort.
• Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien - Unternehmen sind in der Lage, Dokumente besser zu organisieren und die Einhaltung von Vorschriften und
• Aufbewahrungsfristen zu gewährleisten. Die systematische Verwaltung mit Versionskontrolle stellt zudem sicher, dass sie leicht gefunden, aktualisiert und gespeichert werden können.
• Schnelle Suche - Benötigte Dokumente können jederzeit über verschiedene Suchparameter gefunden werden.

Die Dokumentenklassifikation basiert auf Algorithmen des maschinellen Lernens, insbesondere auf Techniken des überwachten Lernens. Was zunächst kompliziert klingt, lässt sich in wenigen Schritten anschaulich erklären.

Schritt 1: Datenaufbereitung
Im ersten Schritt wird ein Datensatz aus den bereits kategorisierten Dokumenten erstellt. Dieser Datensatz wird dann in zwei Teile geteilt: einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz.

Schritt 2: Merkmalsextraktion  
Die Textdokumente müssen nun in eine für den Algorithmus verständliche Form gebracht werden. Dazu werden Merkmale aus den Texten extrahiert, zum Beispiel bestimmte Wörter oder Wortgruppen. Dieser Schritt ist entscheidend, damit der Algorithmus Muster in den Daten erkennen kann.

Schritt 3: Training des Modells  
Nun wird das Modell mit dem Trainingsdatensatz trainiert. Es lernt, die Beziehungen zwischen den Merkmalen (d. h. den Wörtern, Wortgruppen usw.) und den entsprechenden Kategorien zu verstehen.  

Schritt 4: Validierung und Verfeinerung
Nach dem Training wird das Modell mit dem Testdatensatz getestet, um sicherzustellen, dass es auch mit neuen, untrainierten Daten funktioniert. Anschließend können Anpassungen vorgenommen werden, um die Leistung des Modells zu optimieren.  

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

Schritt 6: Feedback und Iteration
Abhängig von der Qualität der Ergebnisse können nun weitere Anpassungen vorgenommen werden, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern - zum Beispiel durch weitere Trainingsdaten oder eine detailliertere Definition der Merkmale.  

Generell gilt: Die Qualität und Quantität der Trainingsdaten hat einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Modells und ist damit entscheidend für den Erfolg der Dokumentenklassifizierung.

Für die Dokumentenklassifikation werden verschiedene Technologien und Methoden eingesetzt. Die Wahl hängt von verschiedenen Faktoren wie der Art der Daten, der Größe des Datensatzes und den spezifischen Anforderungen des jeweiligen Systems ab. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Technologien vorgestellt:

Natural Language Processing (NLP): NLP ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung menschlicher Sprache beschäftigt. Es ermöglicht Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen, insbesondere im Bereich des überwachten Lernens, werden häufig zur Dokumentenklassifikation eingesetzt, da sie Muster in den Daten erlernen, um Dokumente in die richtigen Kategorien einzuordnen.

Deep Learning: Neuronale Netze, 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 Extraction: Dieser Prozess beinhaltet die Auswahl und Transformation von Merkmalen aus Texten, um sie für das Modell verständlich zu machen.

Word Embeddings: Diese Technik ermöglicht es, Wörter als Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum darzustellen. Word Embeddings erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern und können in vielen NLP-Aufgaben, einschließlich der Dokumentenklassifikation, verwendet werden.

Bibliotheken und Frameworks: Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die speziell für die Implementierung von NLP-Anwendungen entwickelt wurden, z.B. NLTK (Natural Language Toolkit), SpaCy, TensorFlow und PyTorch.

Und wie funktioniert die Dokumentenklassifizierung im Dokumentenmanagement-System DocuWare? DocuWare Intelligent Indexing erkennt die zentralen Informationen eines Dokuments - auch wenn es sich um Rechnungen, Verträge oder andere Papierunterlagen handelt - und wandelt sie in Form von Indexbegriffen in hochstrukturierte, auswertbare Daten um.

Dabei merkt sich die Machine-Learning-Technologie jedes Dokument und lernt auch aus den Korrekturen, die die zuständigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vornehmen. Schon nach wenigen Dokumenten funktioniert die automatische Verschlagwortung zuverlässig, mit jedem weiteren steigen Genauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit.  

Ein weiterer Vorteil: Sind Suchbegriffe wie Kundenname oder -nummer bereits in anderen Datenquellen wie einem CRM-System vorhanden, bringt das zusätzliche Effizienz in die Datenerfassung. So wird beispielsweise bei der Ablage von Rechnungen automatisch geprüft, ob diese bereits im CRM vorhanden sind.  

Auf diese Weise hilft das selbstlernende System Unternehmen jeder Größe bei der Verarbeitung von Dokumenten, die sich nicht standardisieren lassen - etwa Eingangsrechnungen und Lieferscheine, die je nach Lieferant unterschiedlich aussehen. Statt sich mit der manuellen und oft fehleranfälligen Dateneingabe zu beschäftigen, können sich die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf wesentlich produktivere und anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren.

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung hat viele mögliche Einsatzszenarien, aber in erster Linie optimiert sie auf intelligente Weise, wie Unternehmen Dokumente speichern, verwalten und archivieren. Sie ermöglicht es Teams, den Überblick über gespeicherte Dokumente zu behalten, effizienter zusammenzuarbeiten und gesetzliche Vorschriften und Compliance-Standards problemlos einzuhalten. Dies schafft einen erheblichen Mehrwert, der sich langfristig auszahlt.