Von Jayne Schultheis – Die Textzusammenfassung beschreibt den Prozess, die wichtigsten Punkte oder Ideen eines Textes herauszuarbeiten und dabei das Wesentliche festzuhalten. Diesen wichtigen Bestandteil des Leseverständnisses lernen Kinder bereits in der Grundschule. Doch dank künstlicher Intelligenz (KI) können jetzt auch Computer diese Aufgabe bewältigen. Algorithmen zur Textzusammenfassung fassen dabei längere Dokumente oder Textabschnitte zu kürzeren Versionen zusammen, indem sie wichtige Sätze oder Passagen erkennen und diese kompakt und verständlich darstellen.

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Diese Zusammenfassungen helfen den Nutzern, den Inhalt eines Dokuments schnell zu verstehen. Die Textzusammenfassung mit KI hat mittlerweile einen großen Einfluss auf viele Geschäftsbereiche, auch auf das Content Marketing. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Frage, wie diese neue Fähigkeit Marketeers hilft, den Prozess der Content-Erstellung zu beschleunigen.

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Wie nutzt KI die Technologie der Textzusammenfassung?

Die wichtigsten Zweige der KI, die für Zusammenfassungsverfahren und -ansätze verwendet werden, sind die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) und das Verständnis natürlicher Sprache (NLU). Wir möchten einige Formen der automatischen Zusammenfassung genauer betrachten:

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Extraktive Zusammenfassung

NLP-Tools wie GPT und Googles BERT verwenden diese Methode der Textverarbeitung. Nach der Vorverarbeitung der Daten werden bei der extraktiven Zusammenfassung wichtige Sätze oder Phrasen direkt aus dem Eingabetext ausgewählt und extrahiert, ohne neue Sätze zu erzeugen.

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TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) wird üblicherweise als Teil der extraktiven Zusammenfassung verwendet. TF-IDF ist eine Analyse der Wichtigkeit eines Wortes in einem Dokument im Verhältnis zu einer bestimmten Anzahl von Dokumenten oder Seiten. Sie wird häufig im Information Retrieval und Text Mining eingesetzt, um die Relevanz eines Wortes für ein Dokument zu erkennen.

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Beispiel: In einem Newsbeitrag über ein aktuelles Ereignis könnte ein extraktiver Algorithmus die Sätze erkennen, die die am häufigsten vorkommenden Keywords oder Phrasen enthalten, und diese für eine Zusammenfassung auswählen.

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Abstrakte Zusammenfassung

Die abstrakte Zusammenfassung erzeugt eine Zusammenfassung, indem sie den Ausgangstext interpretiert und in einer kompakteren Form neu formuliert. Bei diesem Ansatz geht es darum, die Bedeutung des Textes zu verstehen und neue Sätze zu bilden, um die zusammengefassten Informationen zu vermitteln.

Beispiel: Ein Abstraktionsmodell könnte eine Produktbewertung lesen und eine Zusammenfassung erstellen, die die Gefühle sowie die wichtigsten Aspekte der Bewertung in neuen, komprimierten Sätzen ergreift.

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Abfragebasierte Zusammenfassung

Die abfragebasierte Zusammenfassung, bzw. die Generierung von Zusammenfassungen basiert auf spezifischen Nutzerfragen und kombiniert dabei Elemente von NLP und NLU. NLU beinhaltet die Analyse und Interpretation von Texten, um deren Bedeutung zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren. Dies wird durch Techniken wie Tokenisierung, Parsing, Named Entity Recognition, semantische Analyse und Sentiment-Analyse erreicht. Ein NLU-Modell lernt, den Zusammenhang und die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen im Text sowie die Gesamtbedeutung des Contents zu verstehen. Abfragebasierte Zusammenfassungen können mit extraktiven oder abstrakten Zusammenfassungsmodellen durchgeführt werden.

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Beispiel: Ein abfragebasiertes System könnte eine medizinische Forschungsarbeit analysieren und eine Zusammenfassung erstellen, die sich auf die Beantwortung einer bestimmten, von einem Nutzer gestellten medizinischen Frage konzentriert.

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Multidokumenten-Zusammenfassung

Manchmal hat man sehr viele Informationen an vielen verschiedenen Orten, die alle gescannt und zusammengefasst werden müssen. Bei der Multidokumenten-Zusammenfassung werden viele unterschiedliche Dokumente zu einem bestimmten Thema ausgewertet. KI-Systeme nutzen Techniken wie Clustering, Themenmodellierung und Informationsfusion, um gemeinsame Themen zu erkennen und Schlüsselinformationen aus mehreren Quellen zu extrahieren.

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Beispiel: Eine Sportplattform präsentiert seinen Lesern eine kurze Zusammenfassung jedes Artikels, damit sie sich einen schnellen Überblick über die Sportwelt verschaffen können.

Wie kann maschinelles Lernen die Textzusammenfassung verbessern?

Maschinelles Lernen verbessert die Textzusammenfassung auf viele Arten. Hier sind die drei Wichtigsten:

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• Sequence-to-Sequence-Modelle: Sequence-to-Sequence-Modelle, insbesondere transformatorbasierte Strukturen wie BERT und GPT, haben die Textzusammenfassung revolutioniert, da sie direkt aus dem Eingabetext Zusammenfassungen unterschiedlicher Länge erzeugen können. Diese Modelle können komplizierte Beziehungen und Abhängigkeiten im Text aufgreifen, was zu qualitativ hochwertigen Zusammenfassungen führt
• Aufmerksamkeitsmechanismen: Aufmerksamkeitsmechanismen ermöglichen es den Modellen, sich bei der Erstellung von Zusammenfassungen auf relevante Teile des Ausgangstextes zu konzentrieren. Modelle, die mit Aufmerksamkeitsmechanismen ausgestattet sind, können wichtige Informationen besser erfassen und schlüssige und relevante Zusammenfassungen mit inhaltlichem Verständnis erstellen
• Datengesteuerte Ansätze: Modelle für maschinelles Lernen werden auf verschiedenen, großen Datensätzen trainiert. Datengesteuerte Ansätze ermöglichen es den Modellen, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, was zu einem besseren Ergebnis bei der Textzusammenfassung führt. Durch das Training auf relevanten Datensätzen können die Modelle Nuancen der Sprache besser verstehen und so genauere Zusammenfassungen erstellen

Wie KI-Textzusammenfassungen Deine Content Marketing-Maßnahmen unterstützen können

Content Marketing-Spezialisten sind bestrebt, relevante Inhalte schnell zu vermitteln. Automatische Zusammenfassungen machen es ihnen einfacher, beide Ziele zu erreichen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Du die Textzusammenfassung nutzen kannst:

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• Optimierter Content-Konsum: Durch präzise Zusammenfassungen Deiner Inhalte hilft die KI-gestützte Textzusammenfassung Deinen Lesern, die wichtigsten Punkte und Erkenntnisse schnell zu erfassen, ohne den gesamten Artikel oder das Dokument zu lesen. Dadurch wird der Content schneller konsumiert und das Nutzererlebnis insgesamt verbessert
• Erhöhtes Kundeninteresse: Zusammengefasster Content erreicht eher die Aufmerksamkeit viel beschäftigter Leser, die vielleicht keine Zeit zum Lesen langer Artikel haben. KI-generierte Zusammenfassungen können das Kundeninteresse erhöhen, indem sie die wichtigsten Informationen bereits im Vorfeld bereitstellen und die Nutzer dazu ermutigen, sich eingehender mit den Inhalten zu befassen und länger auf Deiner Website zu bleiben
• Verbesserte SEO: Suchmaschinen schätzen Content, der relevant, informativ und leicht zu verdauen ist. Wenn Du KI-generierte Zusammenfassungen in Deine Content Marketing-Strategie einbaust, verbesserst Du die Lesbarkeit und Relevanz Deiner Inhalte, was zu einer besseren Platzierung in den Suchmaschinen und zu mehr organischem Traffic führt. Wir gehen später noch genauer darauf ein, wie bei Rellify die Textzusammenfassung mit der Themenfindung und der Keyword-Extraktion zusammenhängt und so Deine SEO verbessert
• Effiziente Content-Kuration: Content Marketing-Spezialisten stellen oft Inhalte aus verschiedenen Quellen zusammen, um ihre Zielgruppe möglichst ausführlich zu informieren. KI-gesteuerte Tools können diesen Prozess automatisieren und so Zeit und Aufwand reduzieren
• Skalierbarkeit: Möchtest Du Deine Content Marketing-Maßnahmen ausbauen, kann Dir KI-gestützte Textzusammenfassung helfen, Deine Produktion und Verbreitung von Inhalten zu skalieren. Mit der automatischen Zusammenfassung kannst Du schnell und effizient Zusammenfassungen für eine große Menge an Content erstellen – und so ein breiteres Publikum erreichen

Wie wenden wir bei Rellify die KI-Textzusammenfassung an?

Wir wenden die meisten der oben genannten Methoden sowohl in unserer Content-Plattform als auch in den für unsere Kunden erstellten Relliverses™ an.

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Das Relliverse™ ist ein maßgeschneiderter KI-Experte, der Deine optimalen Content-Chancen identifiziert. Wir nutzen maschinelles Lernen, um die Deine Webseite sowie die Deiner wichtigsten Wettbewerber zu crawlen. Anschließend analysieren wir diese Daten, um Muster in Keywords oder Themen zu finden, die bei Suchmaschinen bereits weit oben ranken oder von Deiner Konkurrenz nicht adressiert werden. Diese Art der Modellierung von Themen ist ein Beispiel für eine extraktive Zusammenfassung.

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Rellify nutzt dann die semantische Analyse, um sinnvolle Verbindungen und Kategorisierungen zwischen und innerhalb dieser Themen zu erstellen, ähnlich wie neuronale Netze. Die aussagekräftigsten und wirkungsvollsten Themen und Keywords werden zusammengefasst, damit Du sie strategisch in Deinem Content einsetzen kannst, um deine SEO zu verbessern.

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Auf der Rellify-Plattform hast Du viele Möglichkeiten, Textzusammenfassungen mit KI zu nutzen. Wenn Du ein Briefing erstellst, nutzen die KI-Funktionen von Rellify die abstrakte Textzusammenfassung, um Keywords zu kategorisieren und sie möglichst effektiv in einer Gliederung zu platzieren.

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Wenn Du mit der Contenterstellung beginnst, stehen Dir die generativen KI-Funktionen von Rellify zur Verfügung. Du kannst damit einen ganzen Blogartikel, eine hochwertige Artikelzusammenfassung oder eine Meta-Beschreibung erstellen. Als Redakteurin oder Redakteur behältst Du beim Content Management das Steuer in der Hand – doch unsere KI steht Dir bei jedem Schritt zur Verfügung.

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Willst Du mehr darüber erfahren, wie Du mit einem maßgeschneiderten Relliverse™ Deinen Content Marketing-ROI mit deutlich weniger Aufwand steigern kannst? Dann buchte noch heue Deine persönliche Relliverse™-Demo!