Wie funktioniert das natürliche Sprachverständnis NLU?

Natural Language Understanding (NLU) hat die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, verändert. Die Fähigkeit, die Absicht des Kunden aus Textnachrichten, E-Mails und anderen Kommunikationsformen zu entschlüsseln, ist für große und kleine Unternehmen unerlässlich geworden.

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Was ist natürliches Sprachverständnis (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (AI). NLU ist eines der wichtigsten Teilgebiete der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), einem Bereich, in dem die Computerlinguistik auf sinnvolle und spannende Weise angewendet wird.

NLP ist ein weit gefasster Begriff, der mehrere Teilbereiche umfasst, z. B. Informationsabfrage, Informationsextraktion, Text Mining, Spracherkennung, Sprachmodelle, Dialogmanagement, maschinelle Übersetzung, Konversationsschnittstellen, Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) und mehr. NLU ist einer der wichtigsten Bereiche des NLP, da er es Maschinen ermöglicht, uns zu verstehen.

Ziel von NLU ist es, Computersoftware in die Lage zu versetzen, natürliche menschliche Sprache in mündlicher und schriftlicher Form zu verstehen. NLU arbeitet mit Algorithmen, die menschliche Sprache in ein wohldefiniertes Datenmodell mit semantischen und pragmatischen Definitionen umwandeln.

Im NLU gibt es zwei grundlegende Konzepte:

Absichtserkennung

Das Ziel der Absichtserkennung ist es, die Stimmung des Benutzers innerhalb eines Textes zu erkennen und das Ziel der Kommunikation zu bestimmen. Da sie die Bedeutung des Textes festlegt, kann die Absichtserkennung als wichtigster Teil von NLU-Systemen angesehen werden.

Erkennung von Entitäten

Der Schwerpunkt der Entitätserkennung liegt auf der Identifizierung der Entitäten in einer Nachricht, um die wichtigsten Informationen über sie zu extrahieren. Die Erkennung von Entitäten basiert auf zwei Haupttypen von Entitäten, den sogenannten numerischen Entitäten und den benannten Entitäten. Eine numerische Entität kann sich auf jede Art von numerischem Wert beziehen, einschließlich Zahlen, Währungen, Daten und Prozentsätze. Im Gegensatz dazu können benannte Entitäten die Namen von Personen, Unternehmen und Orten sein.

Eine Anfrage für ein Flugticket auf die Isle of Man am 11. Januar kann beispielsweise folgendermaßen aufgeschlüsselt werden:

• Flugticket [Absicht]
• Reisen mit dem Flugzeug [Absicht]
• Isle of Man [Standort]
• 11. Januar [Datum]

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Der Zweck von NLU-Trainingsdaten

Trainingsdaten werden auch als "Beispieläußerungen" bezeichnet und sind eine Reihe von schriftlichen Beispielen für die Art von Kommunikation, mit der ein NLU-System interagieren soll. Ziel der Verwendung von NLU-Trainingsdaten ist es, ein NLU-System darauf vorzubereiten, reale Instanzen menschlicher Sprache zu verarbeiten.

Trainingsdaten organisieren unstrukturierte Sprache in Gruppen, die als "Buckets" bezeichnet werden. Der Zweck dieser Buckets ist es, Sprachbeispiele zu enthalten, die zwar unterschiedlich sind, aber die gleiche oder eine ähnliche Bedeutung haben. So kann ein und derselbe Bucket z. B. die Sätze "Reservieren Sie mir eine Fahrt" und "Rufen Sie bitte ein Taxi zu meinem Standort" enthalten, da beide Sätze auf dieselbe Handlung hinweisen.

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Wie funktioniert NLU in einem Chatbot?

Das Verständnis natürlicher Sprache wird von chatbots verwendet, um zu verstehen, was Menschen sagen, wenn sie mit ihren eigenen Worten sprechen. Dies ermöglicht flüssige Unterhaltungen zwischen Menschen und chatbots . Damit eine KI NLU erfolgreich einsetzen kann, muss sie zunächst trainiert werden. Durch die Verwendung von Trainingsdaten kann chatbots mit maschinellen Lernfähigkeiten verstehen, wie man Kontext aus unstrukturierter Sprache ableitet.

Im Falle von chatbots , die als virtuelle Assistenten für Kunden geschaffen wurden, werden die Trainingsdaten, die sie erhalten, für ihre Aufgaben relevant sein, und sie werden Konzepte, die sich auf andere Themen beziehen, nicht verstehen. Wenn einer KI nicht die richtigen Konzepte beigebracht wurden, wird sie - genau wie Menschen - nicht über die Informationen verfügen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Wenn die automatische Spracherkennung in die Infrastruktur des Chatbots integriert ist, kann er Sprache in Text für die NLU-Analyse umwandeln. Das bedeutet, dass Unternehmen heutzutage Gesprächsassistenten erstellen können, die verstehen, was Nutzer sagen, Anweisungen befolgen und sogar mit generierter Sprache antworten können.

Um NLU erfolgreich umzusetzen, muss ein Chatbot in der Lage sein:

• Teile der Sprache verstehen und bilden
• Entitäten extrahieren und verstehen
• Die Bedeutung von Wörtern bestimmen
• Verwenden Sie andere Verarbeitungsaktivitäten, um Konzepte, Phrasen und Grammatik zu einem Bild von Absicht und Bedeutung zusammenzufügen.

Der Unterschied zwischen Bot und Conversational AI

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Ein Beispiel für natürliches Sprachverständnis

Ein klares Beispiel für NLU bei der Arbeit finden Sie in Ihrem Posteingang. Alle gängigen E-Mail-Lösungen verfügen über NLU-gestützte Spam-Filterfunktionen. Diese organisieren eingehende E-Mails, um Spam und Computerviren zu entfernen. Unternehmen können E-Mail-Filter auch verwenden, um ausgehende E-Mails zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die Unternehmensrichtlinien einhalten.

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Anwendungen und Anwendungsfälle für das Verstehen natürlicher Sprache

Konversation chatbots

Der Kundensupport wurde durch die Einführung von Conversational AI revolutioniert. Dank der Implementierung von Kundenservice chatbots müssen Kunden nicht mehr lange Telefonwarteschleifen in Kauf nehmen, um Hilfe bei Produkten und Dienstleistungen zu erhalten.

Durch die Implementierung von NLU kann chatbots , das sonst nur einfache Antworten geben könnte, seine Konversationsfähigkeiten durch Schlüsselworterkennung erweitern. Mit NLU kann chatbots sofortigen 24/7-Kundensupport in jeder Phase der Customer Journey bieten. Diese Kompetenz verbessert die Kundenzufriedenheit drastisch, indem sie einen schnellen Kommunikationskanal zur Lösung allgemeiner Probleme schafft.

Der Kundenservice chatbots , der NLU nutzt, ist in der Lage:

• FAQs beantworten
• Vereinfachen Sie Kaufabwicklung und Versand
• Persönliche Anregungen und Anweisungen geben

NLU chatbots ermöglicht es Unternehmen, ein breiteres Spektrum von Benutzeranfragen zu geringeren Betriebskosten zu bearbeiten. Diese chatbots können den Kundenservice in Bereichen übernehmen, in denen menschliche Mitarbeiter nicht ausreichen. Ein Callcenter, das chatbots einsetzt, kann zum Beispiel zu jeder Tageszeit für Kunden erreichbar sein. Da chatbots nicht müde oder frustriert wird, sind sie in der Lage, einen durchweg positiven Ton anzuschlagen und so den Ruf einer Marke aufrechtzuerhalten. NLU kann chatbots ein gewisses Maß an emotionaler Intelligenz verleihen, so dass sie in der Lage sind, emotional relevante Antworten auf verärgerte Kunden zu formulieren.

Automatisierte Ticketing-Unterstützung

Die manuelle Verwaltung von Flugscheinen kann zu einer Reihe von Unannehmlichkeiten führen. Dazu gehören Verspätungen, unzählige Hin- und Her-E-Mails und frustrierte Kunden. Durch NLU können diese hochvolumigen manuellen Prozesse leicht durch automatische, KI-gestützte Verfahren ersetzt werden. 

Ein NLU-System, das in der Lage ist, den Text in jedem Ticket zu verstehen, kann diese richtig filtern und an den richtigen Experten oder die richtige Abteilung weiterleiten. Da die NLU-Software die eigentliche Anfrage versteht, kann sie eine schnellere Antwort der zuständigen Person oder des Teams ermöglichen. Das System kann sowohl Kunden als auch Mitarbeiter zeitnah mit zuverlässigen Informationen versorgen.

Diese Fähigkeit ist zwar in allen Bereichen nützlich, kommt aber insbesondere dem Kundendienst und der IT-Abteilung zugute. NLU-Systeme sind in der Lage, die dringendsten Anfragen zu markieren und Lösungen zu empfehlen, da sie den Kontext und die Bedeutung der verschiedenen Anfragen verstehen können.

Sentiment-Analyse

Die Meinungen, Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu verstehen, ist eine der wichtigsten Prioritäten von Unternehmen und Marken. Durch greifbare Informationen darüber, welche Kundenerfahrungen positiv oder negativ sind, können Unternehmen die Art und Weise, wie sie ihre Produkte und Dienstleistungen anbieten, überdenken und verbessern. Die NLU-gestützte Stimmungsanalyse ist eine äußerst effektive Methode, um die Stimme des Kunden zu erfassen, Emotionen aus Texten zu extrahieren und sie zur Verbesserung der Kunden-Marken-Beziehungen zu nutzen.

Am einfachsten ist die Stimmungsanalyse in der Lage, den Tonfall hinter natürlichsprachlichen Eingaben wie Posts in sozialen Medien zu erkennen. Darüber hinaus kann die Software unstrukturierte Daten in verständliche Kundenfeedback-Berichte umwandeln, die die allgemeine Meinung der Kunden wiedergeben. Mit diesen Daten können Marketingteams bei der Durchführung von Kampagnen strategischer vorgehen.

Automatisierte Dokumentenprüfung

Die manuelle Überprüfung komplexer Dokumente kann eine sehr mühsame, ermüdende und zeitraubende Angelegenheit sein. Darüber hinaus besteht bei banalen und sich wiederholenden Aufgaben häufig die Gefahr menschlicher Fehler, die bei sensiblen Dokumenten schwerwiegende Folgen haben können.

Im Gegensatz dazu können NLU-Systeme jede Art von Dokument mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit überprüfen. Darüber hinaus kann die Software auch nützliche Sekundäraufgaben wie die automatische Extraktion von Entitäten durchführen, um Schlüsselinformationen zu identifizieren, die für das Treffen zeitnaher Geschäftsentscheidungen nützlich sein können.

Automatisierung von Geschäftsprozessen und chatbots

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Entwicklung von Dienstleistungen zum Verständnis natürlicher Sprache

Botpress ermöglicht es Ihnen, die fortschrittlichsten KI-Technologien zu nutzen, einschließlich modernster NLU-Systeme. Mit der Open-Source-Plattform Botpress können Sie NLU-gestützte chatbots erstellen, die bei geringeren Kosten und Ressourcen einen Vorsprung haben.

Alle chatbots müssen trainiert werden, bevor sie eingesetzt werden können, aber Botpress beschleunigt diesen Prozess erheblich. Chatbots , das mit Botpress erstellt wurde, kann Konzepte mit nur 10 Beispielen einer Absicht erfassen, was sich direkt auf die Geschwindigkeit auswirkt, mit der ein Chatbot bereit ist, mit echten Menschen zu kommunizieren.

Darüber hinaus unterstützt Botpress mehr als 10 Sprachen von Haus aus, darunter Englisch, Französisch, Spanisch, Arabisch und Japanisch. Benutzer können auch die Vorteile des FastText-Modells nutzen, um Zugang zu 157 verschiedenen Sprachen zu haben. Dadurch kann ein einziger Chatbot mehrsprachige Konversationserlebnisse schaffen und sich sofort an verschiedene Märkte anpassen.

Los geht's!

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