NLU mag wie ein weiteres Akronym im KI-Ökosystem klingen, aber es ist unerlässlich, damit KI versteht, was wir wirklich meinen.
Woher weiß Siri, ob Sie nach dem Weg fragen oder ein Lied abspielen?
Woher weiß ein KI-Agent den Unterschied zwischen einer Produktfrage und einer Supportanfrage?
Schauen wir uns an, wie NLU funktioniert und warum es für intelligentere KI-Interaktionen notwendig ist.
Was ist NLU?
Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu interpretieren und zu verstehen.
NLU wird in KI-Chatbots, virtuellen Assistenten und Tools zur Stimmungsanalyse eingesetzt. Sie ermöglicht es Maschinen, die Absicht des Nutzers genau zu interpretieren - egal, ob es sich um Text oder Sprache handelt -, sodass sie die entsprechenden Maßnahmen ergreifen können.
NLU gilt als ein KI-schweres Problem (auch bekannt als KI-komplett), d. h. es erfordert künstliche Intelligenz, um gelöst zu werden. NLU ist ohne künstliche Intelligenz (KI) unmöglich.
Wie funktioniert NLU?
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NLU zerlegt die menschliche Sprache, um ihre Bedeutung und Absicht zu interpretieren. Hier wird Schritt für Schritt erklärt, wie es funktioniert:
1. Vorverarbeitung des Textes
Bevor die Analyse beginnt, wird der Text bereinigt, indem unnötige Elemente wie Satzzeichen und Stoppwörter entfernt werden, um sich auf den sinnvollen Inhalt zu konzentrieren.
2. Identifizierung von Schlüsselkomponenten
Das System extrahiert Entitäten, Schlüsselwörter und Phrasen und identifiziert die wichtigsten Teile des Textes für die weitere Analyse.
3. Analyse der Satzstruktur
Durch die Untersuchung von Wortbeziehungen und Grammatik bestimmt NLU, wie verschiedene Wörter und Konzepte innerhalb eines Satzes interagieren.
4. Zuordnung zu Absichten und Zielen
Die extrahierten Komponenten werden mit vordefinierten Absichten oder Zielen abgeglichen und helfen dem System, den Zweck des Benutzers zu verstehen.
5. Verfeinerung des Verständnisses mit Hilfe des Kontexts
Frühere Interaktionen und kontextbezogene Hinweise tragen zur Verbesserung der Genauigkeit bei, so dass das NLU-System die Antworten auf der Grundlage des Gesprächsverlaufs anpassen kann.
6. Erzeugen einer strukturierten Ausgabe
Schließlich erzeugt das System eine strukturierte Antwort, die Aktionen auslösen, Befehle ausführen oder relevante Informationen liefern kann.
Beispiel aus der Praxis
Lassen Sie uns das an einem Beispiel erläutern.
Patrick verwendet bei der Arbeit einen KI-Agenten , der sich in alle seine Hauptanwendungen, einschließlich seines Kalenders, integrieren lässt.
Patrick tippt in seinen KI-Agenten: "Setzen Sie für morgen 13 Uhr oder einen ähnlichen Termin ein Treffen mit Anqi an. Planen Sie eine Nachuntersuchung für zwei Wochen danach".
Im Laufe seines agentenbasierten KI-Workflows wird sein Agent:
- Identifizieren Sie die Absicht: Der Agent gibt an, dass Patrick ein Treffen vereinbaren möchte
- Extrahieren Sie wichtige Entitäten: Der Agent erkennt, dass Patrick über den Kontakt "Anqi" spricht, "13 Uhr" ist die Uhrzeit und "morgen" das Datum.
- Analyse der Äußerung: Der Agent stellt fest, dass es sich bei der Aktion um eine "Terminplanung" handelt, die mit Anqi durchgeführt werden soll, und dass die Uhrzeit und der Tag morgen 13 Uhr sein sollen.
- Kontextabhängiges Verständnis: Der Agent prüft Patricks und Anqis Kalender, um die Verfügbarkeit sicherzustellen. Wenn morgen 13 Uhr nicht frei ist, schlägt er wie gewünscht eine ähnliche Zeit vor.
- Abschließende Maßnahme: Der Beauftragte plant das Treffen und die Nachbereitung, indem er Kalendereinladungen an Patrick und Anqi schickt.
Praktische Anwendungen von NLU
Es ist wahrscheinlich, dass Sie NLU in Ihrem täglichen Leben begegnen, oft ohne es zu bemerken. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen aus der Praxis:
Generierung von Leads
NLU ist eine Schlüsselkomponente der KI-Lead-Generierung, eine Form der Qualifizierung von Leads durch konversationelle KI. Mithilfe von natürlichem Sprachverständnis können Chatbots die Bedürfnisse und Fähigkeiten eingehender Leads erkennen. Sie können sogar direkt nach der Qualifizierung eines Leads Kalendertermine mit Vertriebsmitarbeitern buchen.
Sprachassistenten
Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verlassen sich auf NLU, um die Absicht hinter Ihren gesprochenen Befehlen zu verstehen.
Wenn Sie z. B. sagen: "Setzen Sie eine Erinnerung für meinen Nageltermin um 14 Uhr", zerlegt der Assistent Ihren Satz, identifiziert die Absicht (eine Erinnerung setzen) und extrahiert die Einheiten (Nageltermin, morgen, 14 Uhr).
NLU ermöglicht es diesen Assistenten, verbale Anfragen zu verstehen und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.
Chatbots für den Kundenservice
Wenn Sie mit einem Chatbot des Kundensupports Kontakt aufnehmen und "Wo ist mein Paket?" eingeben, verwendet der Bot NLU, um festzustellen, dass Sie den Lieferstatus überprüfen wollen.
Es extrahiert die notwendige Einheit - Ihre Bestellinformationen - und liefert die richtige Aktualisierung. Diese Fähigkeit, verschiedene Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten, macht NLU zu einem wesentlichen Bestandteil der modernen Kundendienstautomatisierung.
E-Mail-Sortierung und Automatisierung
NLU findet sich auch hinter E-Mail-Automatisierungssystemen. NLU-gestützte Tools können beispielsweise eingehende E-Mails lesen, den Inhalt verstehen und sie automatisch in Kategorien wie "dringend", "Sonderangebote" oder "Meetings" einordnen.
Diese Systeme sind sogar in der Lage, auf der Grundlage des E-Mail-Inhalts angemessene Antworten zu generieren, so dass Unternehmen bei der Verwaltung der Kommunikation Zeit sparen.
Textanalytik für Feedback und Umfragen
Unternehmen nutzen NLU häufig zur Analyse von Feedback aus Umfragen, Bewertungen und Beiträgen in sozialen Medien.
NLU hilft bei der Erkennung von Mustern und Stimmungen in der geschriebenen Sprache und ermöglicht es, die Bedürfnisse und Meinungen der Kunden zu verstehen.
So kann ein NLU-System beispielsweise Hunderte von Kundenrezensionen scannen und mithilfe der Stimmungsanalyse feststellen, ob die meisten Nutzer ein bestimmtes Merkmal positiv oder negativ bewerten.
Wichtige Komponenten
Tokenisierung
Bei der Tokenisierung wird ein Satz in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen zerlegt, damit er von der KI leichter verarbeitet werden kann.
Beispiel: "Schedule a meeting for 3 PM tomorrow" wird in ["Schedule", "a", "meeting", "for", "3 PM", "tomorrow"] tokenisiert.
Part-of-Speech (POS)-Tagging
Beim POS-Tagging wird die grammatikalische Struktur eines Satzes ermittelt, indem jedes Wort als Substantiv, Verb, Adjektiv usw. gekennzeichnet wird.
Beispiel: In "Besprechung ansetzen" markiert die KI "Ansetzen" als Verb und "Besprechung" als Substantiv.
Erkennung von benannten Entitäten (NER)
Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) erkennt und klassifiziert wichtige Entitäten wie Namen, Orte und Daten im Text.
Beispiel: In "Buchen Sie einen Flug nach New York am nächsten Freitag" identifiziert die KI "New York" als Ort und "nächsten Freitag" als Datum.
Absichtserklärung Klassifizierung
Die Absichtsklassifizierung bestimmt das Ziel oder den Zweck, der hinter der Eingabe des Benutzers steht.
Beispiel: "Reservieren Sie einen Tisch für zwei Personen" wird als Absicht, eine Reservierung vorzunehmen, eingestuft.
Parsing von Abhängigkeiten
Beim Dependency Parsing werden die Beziehungen zwischen den Wörtern analysiert, um die grammatikalische Struktur des Satzes zu verstehen.
Beispiel: In "Sende den Bericht an Maria" gibt die KI an, dass "Maria" der Empfänger des Berichts ist.
Kontextuelle Analyse
Die kontextbezogene Analyse nutzt Gespräche in der Umgebung oder frühere Interaktionen, um sicherzustellen, dass die Antworten relevant und korrekt sind.
Beispiel: Wenn ein Nutzer zuvor eine Frage zu einem bestimmten Projekt gestellt hat, kann die KI künftige Antworten auf der Grundlage dieses Kontexts anpassen.
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