Haben Sie jemals mit einem virtuellen Assistenten wie Siri oder Alexa gesprochen und sich darüber gewundert, wie sie zu verstehen scheinen, was Sie sagen? Oder haben Sie einen Chatbot verwendet, um einen Flug zu buchen oder Essen zu bestellen, und waren erstaunt, wie genau die Maschine weiß, was Sie wollen? Diese Erfahrungen basieren auf einer Technologie namens Natural Language Understanding, kurz NLU.
Mit dem Aufkommen von Chatbots, virtuellen Assistenten und Sprachassistenten ist es immer wichtiger geworden, dass Maschinen natürliche Sprache verstehen. Und hier kommt Natural Language Understanding (NLU) ins Spiel. In diesem Artikel werden wir tiefer in das Verständnis natürlicher Sprache eintauchen und einige seiner aufregenden Möglichkeiten erkunden.
Was ist Natural Language Understanding (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilgebiet von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das sich mit dem Computerverständnis der menschlichen Sprache befasst. Es beinhaltet die Verarbeitung der menschlichen Sprache, um daraus relevante Bedeutungen zu extrahieren. Diese Bedeutung könnte in Form von Absicht, benannten Entitäten oder anderen Aspekten der menschlichen Sprache vorliegen.
NLP zielt darauf ab, den schriftlichen Inhalt eines Textes zu untersuchen und zu verstehen, während NLU die Fähigkeit ermöglicht, sich mit einem Computer in natürlicher Sprache zu unterhalten.
Wie funktioniert das Natural Language Understanding (NLU)?
NLU verarbeitet große Datensätze menschlicher Sprache mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens (ML). Diese Modelle werden mit relevanten Trainingsdaten trainiert, die ihnen helfen, Muster in der menschlichen Sprache zu erkennen.
Die für NLU-Modelle verwendeten Trainingsdaten enthalten typischerweise beschriftete Beispiele menschlicher Sprachen, wie z. B. Kundensupport-Tickets, Chatprotokolle oder andere Formen von Textdaten.
Der erste Schritt in NLU beinhaltet die Vorverarbeitung der Textdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Dies kann Aufgaben wie die Tokenisierung umfassen, bei der der Text in einzelne Wörter oder Sätze zerlegt wird, oder die Wortartkennzeichnung, bei der jedes Wort mit seiner grammatikalischen Rolle gekennzeichnet wird.
Nach der Vorverarbeitung verwenden NLU-Modelle verschiedene ML-Techniken, um Bedeutung aus dem Text zu extrahieren. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung der Absichtserkennung, bei der der Zweck oder das Ziel hinter einem bestimmten Text identifiziert wird. Beispielsweise könnte ein NLU-Modell erkennen, dass die Nachricht eines Benutzers eine Anfrage zu einem Produkt oder einer Dienstleistung ist.
Schauen wir uns ein Beispiel für NLU in Aktion genauer an.
Stellen Sie sich vor, Sie fragen Siri nach dem Weg zu einem nahe gelegenen Café. Du könntest sagen: „Hey Siri, wo ist das nächste Café?“
Ohne NLU würde Siri Ihre Worte mit vorprogrammierten Antworten abgleichen und möglicherweise eine Wegbeschreibung zu einem Café geben, das nicht mehr im Geschäft ist. Aber mit NLU kann Siri die Absicht hinter Ihren Worten verstehen und dieses Verständnis nutzen, um eine relevante und genaue Antwort zu geben. Dieser Artikel wird tiefer in die Funktionsweise dieser Technologie eintauchen und einige ihrer aufregenden Möglichkeiten untersuchen.
Anwendungen zum Verstehen natürlicher Sprache
IVR und Nachrichten-Routing
Interactive Voice Response (IVR)-Systeme sind automatisierte Telefonsysteme, die mit Kunden über vorab aufgezeichnete Sprachansagen und Menüs interagieren. IVR-Systeme verwenden NLU, um gesprochene Antworten zu erkennen und Anrufer an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Agenten weiterzuleiten.NLU hilft auch IVR-Systemen, Eingaben in natürlicher Sprache zu verstehen, sodass Kunden ihre Fragen sprechen können, anstatt durch Menüs zu navigieren.
Kundensupport
NLU hat den Kundensupport transformiert und ihn schneller und effizienter gemacht. Chatbots und virtuelle Assistenten können rund um die Uhr viele Kundenanfragen bearbeiten und sofort Antworten geben.Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen können Chatbots Kundenanfragen verstehen und relevante Antworten geben. Diese Technologie ermöglicht es Chatbots auch, aus Kundeninteraktionen zu lernen und ihre Antworten zu verbessern.
Maschinelle Übersetzung
NLU spielt eine entscheidende Rolle bei der maschinellen Übersetzung (einem Zweig der KI), bei der Text mithilfe von Computern von einer Sprache in eine andere übersetzt wird.NLU hat die maschinelle Übersetzung revolutioniert, indem es die Entwicklung von neuronalen maschinellen Übersetzungsmodellen (NMT) ermöglicht hat.
NLU ist in NMT-Modellen unerlässlich, da es hilft, die Qualität maschineller Übersetzungen zu verbessern. Es verbessert die Fähigkeit des Modells, die Bedeutung und Absicht hinter dem Quelltext zu verstehen.
Wenn ein Benutzer beispielsweise ein automatisches Sprachwerkzeug wie ein Wörterbuch verwendet, um Informationen zu übersetzen, ersetzt es einfach Wörter auf einer Eins-zu-Eins-Basis. Andererseits untersucht das System bei der maschinellen Übersetzung die Wörter in ihrem richtigen Kontext, was die Erstellung einer präziseren Übersetzung erleichtert.
Datenerfassung
NLU erfasst und extrahiert relevante Daten aus unstrukturierten Datenquellen wie Social Media, E-Mails und Kundenfeedback.Durch Natural Language Understanding (NLU) erfasste Daten werden je nach Anwendung oder Anwendungsfall auf verschiedene Weise verwendet. Hier sind einige Beispiele:
- Absichtsklassifizierung: NLU kann dabei helfen, die Absicht hinter der Eingabe eines Benutzers zu ermitteln, z. B. einer Textnachricht oder einem gesprochenen Befehl. Diese Informationen können dann verwendet werden, um die entsprechende Aktion oder Reaktion auszulösen.
- Entitätserkennung: NLU kann Entitäten innerhalb der Benutzereingabe identifizieren, wie z. B. Namen, Daten, Orte und andere relevante Informationen. Diese Informationen können verwendet werden, um personalisiertere und kontextbezogenere Antworten bereitzustellen.
- Stimmungsanalyse: NLU kann die Stimmung oder den emotionalen Ton der Benutzereingabe bestimmen, z. B. ob sie positiv, negativ oder neutral ist. Diese Informationen können die Kundenzufriedenheit messen, Verbesserungsbereiche identifizieren und die Antworten entsprechend anpassen.
Chatbots
Chatbots wurden entwickelt, um mit Benutzern über Text oder Sprache zu interagieren, typischerweise um menschliche Gespräche zu simulieren. Natural Language Understanding (NLU) ist ein wesentlicher Bestandteil von Konversations-KI Dies ermöglicht es ihnen, Benutzereingaben auf menschenähnliche Weise zu verstehen und darauf zu reagieren.Wenn ein Benutzer beispielsweise „Ich möchte eine Pizza bestellen“ eingibt, kann das NLU-System die Absicht des Benutzers erkennen, Essen zu bestellen, und wichtige Informationen wie die Art des Essens (Pizza) und möglicherweise die gewünschten Beläge extrahieren. Der Chatbot kann dann mit Optionen für Pizzasorten und Beläge antworten.
Virtuelle Assistenten
Virtuelle Assistenten sind intelligente Software-Agenten, die Aufgaben oder Dienste für eine Person ausführen, indem sie Interaktionen in natürlicher Sprache verwenden. NLU ist eine entscheidende Komponente von virtuellen Assistenten, die es ihnen ermöglicht, Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.Wenn ein Benutzer mit einem virtuellen Assistenten spricht, wird die Audioeingabe durch die Technologie der automatischen Spracherkennung (ASR) in Text umgewandelt. Der resultierende Text wird dann zur Analyse an das NLU-System gesendet.
Das NLU-System verwendet Absichtserkennung und Slot-Füllung Techniken, um die Absicht des Benutzers zu identifizieren und wichtige Informationen wie Datum, Uhrzeit, Ort und andere Parameter zu extrahieren. Das System kann dann die Absicht des Benutzers mit der entsprechenden Aktion abgleichen und eine Antwort generieren.
Wenn ein Benutzer beispielsweise sagt: "Wie ist das Wetter heute?" Das NLU-System kann die Absicht des Benutzers erkennen, Informationen über das Wetter zu erhalten, und den Parameter „heute“ extrahieren. Der virtuelle Assistent kann dann die aktuellen Wetterbedingungen für den Standort des Benutzers bereitstellen.
Zusammenfassung
NLU hat neue Möglichkeiten für Unternehmen und Einzelpersonen eröffnet, indem es ihnen ermöglicht wird, auf natürlichere Weise mit Maschinen zu interagieren. Vom Kundensupport bis zur Datenerfassung und maschinellen Übersetzung verändern NLU-Anwendungen unsere Lebens- und Arbeitsweise.
Mit fortschreitender Technologie können wir erwarten, immer ausgefeiltere NLU-Anwendungen zu sehen, die unser tägliches Leben weiter verbessern werden.
