Adressen im Text automatisch erkennen – Machine-Learning im Einsatz

Verfasst vonaddress-consultingVeröffentlicht inAllgemein

Die manuelle Extraktion von Adressen aus langen Texten ist fehleranfällig und vor allem zeitaufwendig. Deshalb setzen wir in unserem aktuellen Projekt auf Machine Learning, um Adressen effizient und präzise zu identifizieren und zu markieren. Unser Ziel ist es, ein System zu entwickeln, welches große Texte durchforstet und Adressbestandteile wie Namen, Straßen, Hausnummern, Postleitzahlen und Städte zuverlässig erkennt.


Wie funktioniert unser Ansatz?

1. Datenaufbereitung

Wir erstellen eine Sammlung von Texten mit markierten Adressen, bei denen jedes Wort mit einer entsprechenden Kategorie (z. B. Name, Straße, Stadt, Adresszusatz und „kein Adressbestandteil“) versehen wird. Diese Markierung wird als Named Entity Recognition (NER) bezeichnet.

Beispiel:

Text: "Peter Meier, Rheinstr. 8a, 76185 Karlsruhe"
Labels: [Name, Straße, Hausnummer, Postleitzahl, Stadt]

2. Modellwahl

Für die Adresserkennung verwenden wir ein Modell aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Wir setzen auf:

  • Transformer-Modelle wie BERT, die kontextuelle Bedeutungen erkennen.
  • Bidirektionale LSTM-Modelle in Kombination mit CRF (Conditional Random Fields), die besonders gut mit Sequenzen arbeiten.

3. Training und Optimierung

Das Modell wird mit den markierten Daten trainiert. Dabei lernt es, typische Muster von Adressen zu erkennen. Die Optimierung erfolgt durch Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score, um die Vorhersagequalität zu maximieren.

4. Anwendung auf neue Texte

Nach dem Training wendet unser System das Modell auf neue Texte an, um Adressen automatisch zu extrahieren. Es liefert die erkannten Adressbestandteile in einer strukturierter JSON Form zurück:

{
  "Name": "Peter Meier",
  "Straße": "Rheinstr.",
  "Hausnummer": "8a",
  "Postleitzahl": "76185",
  "Stadt": "Karlsruhe"
}

Warum Machine Learning?

  • Effizienz: Große Textmengen können in Sekunden verarbeitet werden – Aufgaben, die vorher Stunden dauerten.
  • Anpassungsfähigkeit: Das Modell kann leicht auf unterschiedliche Sprachen und Adressformate angepasst werden, z. B. internationale Adressen.
  • Skalierbarkeit: Es eignet sich sowohl für kleine Dokumente als auch für umfangreiche Textsammlungen.

Ausblick

Unser Projekt ist die Basis für eine leistungsstarke Lösung für eine automatisierte Adresserkennung. Wir sind überzeugt, dass Machine-Learning ein Schlüssel für die Optimierung solcher Adressdaten-Prozesse ist und Machine-Learning wird die  Adressverarbeitung auf ein neues Niveau heben. Zukünftig könnte diese Lösung nahtlos in CRM-Systeme, E-Mail-Management oder Logistiksoftware integriert werden, um Adressdaten automatisch zu validieren und zuzuordnen.

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