Data-to-Text ist eine Technologie, die strukturierte Daten automatisch in natürlichsprachliche Texte umwandelt. Es handelt sich um einen Teilbereich der Natural Language Generation (NLG), bei dem Daten die Grundlage für die Texterstellung bilden.
Data-to-Text-Systeme ermöglichen es, hochwertige Texte auf der Grundlage strukturierter Daten zu erzeugen, zu aktualisieren und zu lokalisieren. Anstatt jeden einzelnen Text zu generieren, wird die Texterstellung und -aktualisierung durch ein zentrales Regelwerk zu einem skalierbaren und sogar autonomen Prozess.
Die Vorteile von Data-to-Text umfassen:
- Effizienz: Beschleunigung der Texterstellung und -aktualisierung.
- Skalierbarkeit: Ermöglicht die Produktion von Texten in großem Umfang.
- Konsistenz: Stellt sicher, dass die Texte einheitlich und qualitativ hochwertig sind.
- Kontrolle: Ermöglicht es dem Autor, die Kontrolle über die Textergebnisse zu behalten.
- Mehrsprachigkeit: Ermöglicht die Erstellung von Texten in bis zu 110 Sprachen.
- Aktualität: Ermöglicht es, Texte immer aktuell zu halten, da Änderungen in den Daten automatisch in neue Texte umgewandelt werden.
- Kombination mit KI: Ermöglicht die Integration mit GPT und DeepL für verbesserte
Texterstellungsprozesse.
Data-to-Text wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, insbesondere im E-Commerce, wo es zur automatisierten Erstellung von Produktbeschreibungen verwendet wird. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Textproduktion effizienter zu gestalten und ihre Produktkommunikation zu optimieren.