Verstehen der NLU-Engine

Die menschliche Sprache ist für eine Maschine äußerst kompliziert zu verstehen. Während die meisten Computer in einer Welt mit klar definierten Regeln und Konzepten arbeiten, ist die menschliche Kommunikation fließend, komplex und äußerst subtil. Während alle Computer eine Dateneingabe auf dieselbe Weise verstehen, können zwei Menschen, die denselben Satz lesen, ihn völlig unterschiedlich interpretieren. 

Es kann keine allumfassende, regelbasierte Lösung für natürliche Sprache geben, da jeder Mensch die Bedeutung seiner eigenen Ausdrücke kreiert. Daher müssen Computer NLU-Technologie verwenden, wenn sie in der Lage sein sollen, das, was wir sagen, zu verstehen und darauf zu reagieren. 

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Was ist eine NLU-Engine?

Auch bekannt als Interpretation natürlicher Sprache, Verständnis natürlicher Sprache (NLU) ist eine datenwissenschaftliche Kompetenz, die es künstlicher Intelligenz ermöglicht, menschliche Kommunikation zu verstehen.

NLU wird in der Regel mit schriftlichen Informationen umgesetzt, aber dank der Software zur Erkennung von Text in Sprache ist es für KI mit NLU-Fähigkeiten möglich, verbale Kommunikation zu verstehen. Aufgrund ihrer Fähigkeit zur schnellen Erkennung natürlicher Sprache ist NLU in allen möglichen Branchen sehr nützlich. In den letzten Jahren hat sie ein erhebliches kommerzielles Interesse geweckt. 

NLU wird oft in Verbindung mit der Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) eingesetzt. Während erstere die Verständnisfähigkeiten von KI verbessert, verleiht letztere Computern die Fähigkeit, sinnvolle Daten zu erzeugen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Zusammen ermöglichen diese beiden Kompetenzen der künstlichen Intelligenz, zu verstehen, was Menschen sagen, und kohärent zu antworten. 

Ist NLP chatbots besser?

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Wie funktioniert das Verstehen natürlicher Sprache (NLU)?

NLU zerlegt die menschliche Kommunikation in grundlegende Konzepte, die einzeln verstanden werden können. Diese Konzepte werden dann von der Software umgedeutet, die die Beziehung zwischen den Wörtern analysiert, um eine klare Botschaft zu erstellen. Ermöglicht wird dies durch maschinelle Lernalgorithmen von NLU.

Ein Sprachmodell wird anstelle eines Satzes statischer Regeln verwendet, um NLU-Maschinen beizubringen, wie sie menschliche Sprache erkennen und interpretieren können. Durch verschiedene statistische und probabilistische Techniken, die anhand von Millionen von Datenpunkten gelehrt werden, geben Sprachmodelle NLU-Maschinen die Fähigkeit, verbale Ergebnisse vorherzusagen, Fragen zu beantworten und sogar Daten in zusätzliche Sprachen zu übersetzen.

Zu den grundlegenden natürlichsprachlichen Textkonzepten, die durch NLU verstanden werden, gehören Orte und Daten. In dem Satz "Harry traf Sally letzten Freitag um 18 Uhr im Park" kann eine NLU-Softwarelösung beispielsweise "den Park" als Ort, "letzten Freitag" als Datum und "18 Uhr" als Uhrzeit erkennen. Gleichzeitig erkennt die Software Harry und Sally als Entitäten an.

Eine Entität in NLU ist jedes Wort oder jeder Satz, der verwendet werden kann, um einer Nachricht zusätzlichen Kontext hinzuzufügen. NLU-Entitäten können Personen, Objekte, Orte oder sogar abstrakte Ideen sein. Datenpunkte, die Zahlen enthalten, werden als numerische Entitäten bezeichnet. Beispiele hierfür sind Mengen, Daten, Zeiten, Währungen und Prozentsätze. 

Die Erkennung von Entitäten in einem Text mag zwar bemerkenswert sein, das wahre Wunder der NLU ist jedoch ihre Fähigkeit zur Klassifizierung von Absichten. Dank dieser Fähigkeit ist eine NLU-gestützte Maschine in der Lage zu erkennen, was Menschen zu erreichen versuchen. Auf diese Weise kann NLU eingesetzt werden, um den Kundenservice, den Verkauf und viele andere geschäftliche Unternehmungen zu verbessern.

NLU erkennt korrekte Absichten, ähnlich wie eine Funktion in der Programmierung erkannt wird. So kann eine NLU-gestützte KI, die den Satz "Ich möchte eine Tasse Kaffee kaufen" liest, diesen in eine einzige Absicht wie "Kaffee kaufen" umwandeln. Im geschäftlichen Umfeld verwandelt die Absichtsklassifizierung KI in virtuelle Assistenten, die in der Lage sind, Anweisungen zu befolgen und gleichzeitig Routineaufgaben auszuführen. 

Chatbot für den Vertrieb

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Was ist der Unterschied zwischen NLU und NLP?

Natürliches Sprachverständnis (NLU) ist ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). NLP ist ein Bereich, der sowohl die Linguistik als auch die Informatik umfasst, um die Kommunikation zwischen Menschen und KI zu verbessern. NLU ist die Disziplin innerhalb des NLP, die sich speziell mit der Fähigkeit der KI beschäftigt, menschliche Sprache zu verstehen.

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Der Einfluss von NLU auf die Kundenerfahrung

NLU hat sich massiv auf die Kundenkommunikation ausgewirkt. Das Kundenerlebnis kann dank schneller und leistungsstarker KI-Berechnungen, die einen nahtlosen Gesprächsfluss zwischen Marken und Verbrauchern schaffen, erheblich verbessert werden.  

Untersuchungen zeigen, dass mehr als zwei Drittel der amerikanischen Verbraucher immer noch zögern, mit unpersönlicher Software Geschäfte zu machen. Über 80 % der leistungsstärksten Unternehmen geben an, dass die Verbesserung des digitalen Kundenerlebnisses eine hohe Priorität hat(Quelle). 

Bei der Interaktion mit einem Chatbot, der über NLU gesteuert wird, können Kunden ihre natürliche Sprache verwenden, um ihre Gedanken, Ideen, Bedürfnisse und Wünsche mitzuteilen. Die Software kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von der Erleichterung der Menüführung bis zur modernen Datenerfassung. 

Unternehmen, die NLU-Technologie einsetzen, haben einen erheblichen Vorteil gegenüber der Konkurrenz. Die Software macht die Anwesenheit eines menschlichen Agenten während des größten Teils der Kommunikation überflüssig. Außerdem kann NLU über verschiedene Kommunikationskanäle wie SMS, Messenger, Twitter und WhatsApp eingesetzt werden, so dass die Nutzer die Möglichkeit haben, NLU-gestützte Dienste über die Anwendung ihrer Wahl zu empfangen. 

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NLU Beispiele und Anwendungen

Verbesserter Kundensupport

Eine einfache, aber nichtsdestotrotz revolutionäre Anwendung von NLU ist die Verbesserung des Kundendienstes. NLU-gestützte chatbots kann sofortige und nahtlose Kundenberichte zu jeder Tageszeit und in mehreren Sprachen anbieten. Dies ermöglicht es Unternehmen, auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen, unabhängig von deren Muttersprache, geografischem Standort oder Zeitzone.

Interaktive Sprachausgabe (IVR)

Die IVR-Technologie kann die Infrastruktur des Telefonsystems eines Unternehmens verbessern. Unternehmen können IVR nutzen, um ihren Kunden eine Sprachassistenten-Software zur Verfügung zu stellen, die mit ihnen interagiert, Informationen sammelt und Aufgaben auf der Grundlage des Kundenfeedbacks ausführt. Wenn bestimmte Aufgaben zu komplex für den Assistenten sind, kann die Software eine fließende Kommunikation zwischen einem Anrufer und einem menschlichen Mitarbeiter ermöglichen.

Nachrichten-Routing

Die Weiterleitung von Nachrichten ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Nachrichtenkanäle zu verbinden. Von einem System empfangene Informationen können durch natürlichsprachliche API-Übersichtsmethoden erfasst werden, die ihre Bedeutung erkennen und sie auf relevanten Kommunikationskanälen weiterleiten. So kann beispielsweise eine inhaltsbasierte Nachrichtenweiterleitung genutzt werden, um eine Bestandsprüfung auf mehrere physische Systeme zu verteilen.

Datenerfassung

Softwarelösungen, die mit maschinellen Lernfähigkeiten wie NLU ausgestattet sind, haben das Sammeln von Daten grundlegend verändert. Moderne Datenumgebungen sind zu groß, als dass ein Mensch oder ein Team sie analysieren könnte, während NLU-gesteuerte Maschinen dies im Handumdrehen erledigen können. 

Automatisches Schlussfolgern

Im Rahmen dieser Informatikkompetenz werden Anwendungen entwickelt, die es Maschinen ermöglichen, verschiedene Aspekte des logischen Denkens zu verstehen. Programme, die automatisches Schlussfolgern nutzen, können Probleme im Zusammenhang mit formaler Logik, logischer Programmierung, Mathematik und mehr lösen. Aufgrund seiner abstrakten Natur hat das automatische Schließen Verbindungen zur Philosophie und zur theoretischen Informatik, wird aber dennoch als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz betrachtet. 

Künstliche Intelligenz im Gespräch

Konversationsschnittstellen nutzen die neueste Technologie neuronaler Netze, um die menschliche Denkweise zu imitieren. Diese KI-Lösungen werden durch Millionen von Datenpunkten unterstützt, die über Trainingsdaten gesammelt werden, um ihre Fähigkeit zur Kommunikation mit Menschen zu verfeinern. NLU-Engine-Benchmarking-Operationen geben Computern die Informationen, die sie benötigen, um sich mit einer Person zu unterhalten, ohne dass diese überhaupt weiß, dass sie nicht mit einer echten Person kommuniziert. 

Was ist konversationelle KI und wie funktioniert sie?

Stimmungsanalyse (SA)

Die Sentiment-Analyse analysiert die Absichten der Nutzer, um zu erkennen, ob sie eine positive, negative oder neutrale Meinung zu einem beliebigen Thema haben. Wenn NLU und SA zusammen verwendet werden, kann ein kohärenter Bericht über die Gedanken und Gefühle der Kunden erstellt werden. Unternehmen setzen NLU-gesteuerte Stimmungsanalysen ein, um die Beliebtheit und den Erfolg ihrer Produkte und Dienstleistungen im Online-Bereich zu messen.  

Maschinelle Übersetzung (MT)

Die maschinelle Übersetzung, die auch als robotergestütztes Dolmetschen bezeichnet wird, ermöglicht es der KI, einen Text ohne menschliches Eingreifen in mehrere Sprachen zu übersetzen. Einige Anwendungen enthalten grundlegende, regelbasierte MÜ-Funktionen, bei denen einzelne Wörter durch ihre Entsprechungen in einer anderen Sprache ersetzt werden. NLU bietet jedoch den Rahmen für die Nutzung der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT), die das menschliche Gehirn simuliert, um Daten auf der Grundlage statistischer Modelle zu übersetzen.

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Entwicklungsdienstleistungen für die Engine zum Verstehen natürlicher Sprache

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