Natürliche Sprachverarbeitung und natürliches Sprachverständnis: Ausführlicher Leitfaden im Jahr 2024

Computer sind hervorragend in der Lage, auf Programmieranweisungen und vorgegebene Befehle in einfacher Sprache zu reagieren, aber wir stehen erst am Anfang ihres Verständnisses der natürlichen Sprache.

Ein einfacher Befehl wie "Legen Sie den Hörer auf" hat historische und umgangssprachliche Kontexte, die seine Bedeutung prägen. Der menschliche Verstand versteht diesen Satz schnell, aber Computer vielleicht nicht.

Glücklicherweise verhelfen die Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Computern zu einem besseren Verständnis der Art und Weise, wie Menschen auf natürliche Weise durch Sprache kommunizieren.

Der Erfolg in diesem Bereich schafft zahllose neue Geschäftsmöglichkeiten, u. a. in den Bereichen Kundenservice, Wissensmanagement und Datenerfassung. Tatsächlich steht das Verständnis natürlicher Sprache im Mittelpunkt dessen, was Botpress als Unternehmen erreichen will - Maschinen zu helfen, Menschen besser zu verstehen, ist das Ziel, das unsere Entwicklung von Conversational AI inspiriert.

Obwohl die Implementierung von Funktionen für natürliche Sprache zugänglicher geworden ist, bleiben ihre Algorithmen für viele Entwickler eine "Blackbox", was diese Teams daran hindert, diese Funktionen optimal zu nutzen. Um zu bestimmen, welche Art von Trainingsdaten verwendet werden sollen, um diese intelligenten Maschinen zu trainieren, ist es wichtig, die Grundlagen ihrer Funktionsweise zu verstehen. Die Auswahl und Anwendung der richtigen Trainingsdaten ist entscheidend für den Erfolg.

In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die Grundlagen der natürlichen Sprache und ihre Möglichkeiten. Außerdem untersuchen wir mehrere wichtige Anwendungsfälle und geben Empfehlungen, wie Sie mit Ihren eigenen Lösungen für natürliche Sprache beginnen können.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen einem Computer und der menschlichen Sprache befasst. Es handelt sich um ein Fachgebiet, das Linguistik und Informatik miteinander verbindet. Der Zweck von NLP ist die Umwandlung einer natürlichsprachlichen Eingabe in strukturierte Daten. Dazu werden eine Vielzahl von Aufgaben wie Part-of-Speech-Tagging, Named-Entity-Recognition, syntaktisches Parsing und vieles mehr durchgeführt.

Was ist Natural Language Understanding (NLU)?

Beim natürlichen Sprachverstehen geht es um das Verstehen von Sprache. Ähnlich wie wir, kann die Technologie etwas hören oder lesen, ohne es zu verstehen. Die NLU ist die Technologie, die Konversationsschnittstellen antreibt. Ohne den Teil des Verstehens ist die Konversation fast unmöglich oder bestenfalls unangenehm.

Wie funktioniert NLU?

Wie andere KI-Lösungen erfordert auch diese Technologie Training. Die Absichtserkennung hängt von den Trainingsdaten ab, die der Chatbot-Entwickler bereitstellt, sowie von der Wahl der Technologien durch die Plattform-Ingenieure. Diese Spezialisten müssen Trainingsdaten bereitstellen, um sicherzustellen, dass das Tool die Benutzer im Kontext seiner Funktion versteht - ob diese Funktion nun die Betreuung externer Kunden oder die Unterstützung interner Benutzer beim Wissensmanagement ist. Selbst mit Schulungen wird NLU verloren gehen, wenn die Konversationen von seinen Kernfunktionen abschweifen und allgemeiner werden.

Glücklicherweise können diese Technologien in bestimmten Anwendungsfällen sehr effektiv sein. Die Optimierung und Durchführung von Schulungen ist für die meisten Entwickler und sogar für technisch nicht versierte Nutzer nicht unerreichbar. Die jüngsten Durchbrüche in der KI, die zum Teil auf das exponentielle Wachstum der verfügbaren Rechenleistung zurückzuführen sind, machen die Anwendung dieser Lösungen einfacher, zugänglicher und erschwinglicher denn je.

"Um dieses Verständnis zu erlangen, müssen Maschinen in der Lage sein, Teile der Sprache zu verstehen und zu generieren, Entitäten zu extrahieren und zu verstehen, die Bedeutung von Wörtern zu bestimmen und weitaus kompliziertere Verarbeitungsvorgänge zu nutzen, um Konzepte, Phrasen, Begriffe und Grammatik zu einem größeren Bild von Absicht und Bedeutung zusammenzufügen." Forbes, "Machines That Can Understand Human Speech: Das Konversationsmuster der KI", Juni 2020

Sprache ist komplex - komplexer, als uns vielleicht bewusst ist. Daher ist es auch komplex, eine Software zu entwickeln, die all ihre Nuancen berücksichtigt und erfolgreich die menschliche Absicht hinter dieser Sprache ermittelt. Aber wie bei der menschlichen Intelligenz ermöglicht ein ausreichendes Training der KI einer Maschine, diese Komplexität zu überwinden (wenn die Trainingsdaten gut genug geformt sind).

Das Training von KI hat spezifische Anforderungen, die auf den Einsatz und den Kontext jeder KI abgestimmt sind. Nehmen wir zum Beispiel an, wir wollen einen Chatbot trainieren, der NLU einsetzt, um in einem Kundenservice für Flugreisen zu arbeiten. Der Chatbot wird die natürliche Sprache der Kunden verarbeiten, um ihnen bei der Buchung von Flügen und der Anpassung ihrer Reiseroute zu helfen.

In diesem Fall muss ein Chatbot-Entwickler dem Algorithmus für natürliche Sprache der Maschine Absichtsdaten zur Verfügung stellen. Diese Daten bestehen aus gängigen Phrasen, die Reisekunden verwenden können, um ihre Buchungen zu erstellen oder zu ändern. Der Algorithmus für natürliche Sprache - eine Funktion des maschinellen Lernens - trainiert sich selbst auf den Daten, sodass der Konversationsassistent Phrasen mit ähnlicher Bedeutung, aber unterschiedlichen Wörtern erkennen kann.

Im Idealfall ist der Gesprächsassistent durch diese Schulung in der Lage, die meisten Kundenszenarien zu bewältigen und entlastet die menschlichen Agenten von langweiligen Anrufen, bei denen keine tieferen menschlichen Fähigkeiten erforderlich sind. In der Zwischenzeit kann der Konversationsassistent komplexere Szenarien an menschliche Agenten weitergeben (z. B. Gespräche, die menschliches Einfühlungsvermögen erfordern). Auch wenn diese Fähigkeiten vorhanden sind, müssen die Entwickler den Algorithmus weiterhin mit verschiedenen Daten versorgen, damit er sein internes Modell kalibrieren kann, um mit den Änderungen des Kundenverhaltens und der Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.

Zu diesem Zweck ordnet eine Methode namens Wortvektorisierung Wörter oder Sätze entsprechenden "Vektoren" zu - realen Zahlen, die die Maschinen verwenden können, um Ergebnisse vorherzusagen, Wortähnlichkeiten zu erkennen und die Semantik besser zu verstehen. Die Wortvektorisierung erweitert die Fähigkeit einer Maschine, natürliche Sprache zu verstehen, erheblich, was den fortschrittlichen Charakter und das zukünftige Potenzial dieser Technologien verdeutlicht.

Tipps zum Aufbau Ihres Datensatzes

• sich auf ein Konzept pro Absicht beschränken (eine Absicht enthält mehrere Äußerungen)
  
• Versuchen Sie, Synonyme in den Äußerungen zu mischen
• Schreiben Sie Ihre Äußerungen in der Sprache, die Ihre Persona verwenden würde
• Entitäten verwenden
• Vermeiden Sie Rechtschreib- und Grammatikfehler

Hier finden Sie unsere vollständige Anleitung zur Erstellung eines Trainingsdatensatzes für Ihren Chatbot.