Was ist natürliches Sprachverständnis (NLU)?

Haben Sie schon einmal vor Ihrem Computer gesessen und nicht gewusst, was Sie tun sollen, um Ihre Arbeit zu erledigen? Wenn Sie sich jemals gewünscht haben, Sie könnten einfach mit dem Computer sprechen und er würde verstehen, was Sie sagen, dann haben Sie Glück. Dank des natürlichen Sprachverständnisses können Computer nicht nur die Bedeutung unserer Worte verstehen, sondern sie können die Sprache auch nutzen, um unsere Lebens- und Arbeitsbedingungen auf neue, aufregende Weise zu verbessern.

Was ist natürliches Sprachverständnis (NLU)?

Das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU ), auch bekannt als Interpretation natürlicher Sprache (NLI), ist eine Form der künstlichen Intelligenz. NLU ist ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), bei der maschinelle Lerntechniken eingesetzt werden, um die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, menschliche Sprache zu verstehen, zu verbessern.

Beispiele für NLU-Technologie im Einsatz sind:

• Automatische Sprachübersetzung: Heutzutage kann man Dienste wie Google Translate und Microsoft Translator nutzen, um Texte nahtlos in Hunderte von Sprachen zu übersetzen.
  

• Beantwortung von Fragen: Wenn NLU in Verbindung mit Spracherkennungssoftware eingesetzt wird, kann KI verbale Kommunikation verstehen. Zum Beispiel kann man die KI auf dem Telefon nach dem morgigen Wetter fragen, und durch NLU wird sie die Informationen sammeln und an uns weitergeben.
  

• Technologie für virtuelle Assistenten: Geräte wie Google Home und Amazon Alexa setzen NLU ein, um ihren Nutzern eine allumfassende Lösung für digitale Unterstützung zu bieten.

Was sind die Unterschiede zwischen NLU, NLP und NLG?

Das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) und die Erzeugung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) sind beides Teilbereiche der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Während der Schwerpunkt der NLU-Technologie darauf liegt, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Kommunikation zu verstehen, ermöglicht NLG der KI die automatische Generierung natürlichsprachlicher Textantworten.

Wenn ein Computer eine Antwort auf eine Anfrage generiert, neigt er dazu, eine stumpfe Sprache ohne viel Flüssigkeit, Emotion und Persönlichkeit zu verwenden. Im Gegensatz dazu hilft die natürliche Spracherzeugung den Computern, Sprache zu erzeugen, die interessant und fesselnd ist und so dazu beiträgt, die Aufmerksamkeit der Menschen zu erhalten. Der Software kann beigebracht werden, im laufenden Betrieb Entscheidungen zu treffen und sich selbst an die am besten geeignete Art der Kommunikation mit einer Person in ihrer Muttersprache anzupassen.

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Wie funktioniert das Verstehen natürlicher Sprache?

Beim natürlichen Sprachverständnis werden Algorithmen eingesetzt, die die menschliche Sprache analysieren und in semantische und pragmatische Definitionen aufschlüsseln. NLU-Technologie zielt darauf ab, die Absicht hinter der Kommunikation zu erfassen und Entitäten wie Personen oder numerische Werte zu identifizieren, die in der Sprache erwähnt werden.

Absichtserkennung

Software zum Verstehen natürlicher Sprache versteht nicht nur die Bedeutung der einzelnen Wörter in einem Satz, sondern auch, was sie bedeuten, wenn sie zusammengesetzt werden. Das bedeutet, dass NLU-gestützte Konversationsschnittstellen die Bedeutung hinter der Sprache erfassen und die Ziele der von uns verwendeten Wörter bestimmen können.

Einer der Hauptvorteile des Einsatzes von Software mit Algorithmen des maschinellen Lernens ist die Möglichkeit, Sentimentanalysen durchzuführen. Die Stimmungsanalyse gibt einem Unternehmen oder einer Organisation Zugang zu strukturierten Informationen über die Meinungen und Wünsche ihrer Kunden zu einem beliebigen Produkt oder Thema.

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Erkennung von Entitäten

Diese spezielle Art der NLU-Technologie konzentriert sich auf die Identifizierung von Entitäten in der menschlichen Sprache. Eine Entität kann eine Person, ein Unternehmen, ein Ort, ein Produkt oder jedes andere relevante Substantiv sein. Ebenso kann die Software auch numerische Entitäten wie Währungen, Daten oder Prozentwerte erkennen.

Warum ist das Verstehen natürlicher Sprache wichtig?

Das Verstehen natürlicher Sprache gibt uns die Möglichkeit, die Kommunikationslücke zwischen Mensch und Computer zu schließen. NLU versetzt künstliche Intelligenz in die Lage, Menschen zu helfen, und bietet ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten. So kann zum Beispiel die Kundenbetreuung durch intelligente chatbots erheblich verbessert werden.

Was sind die Schritte beim Verstehen natürlicher Sprache?

NLU-Prozesse mögen dem zufälligen Beobachter sofort erscheinen, aber hinter den Kulissen geht viel vor sich. Daten müssen gesammelt, organisiert, analysiert und bereitgestellt werden, bevor sie funktionsfähig sind.

Ein typisches Verfahren zum Verstehen natürlicher Sprache umfasst die folgenden Schritte:

• Bewertung der Datenqualität: Algorithmen des maschinellen Lernens können nur so viel lernen, wie der Datensatz es ihnen erlaubt. Es ist wichtig, die Qualität der zu analysierenden Daten zu berücksichtigen und die eigenen Erwartungen entsprechend festzulegen. Wenn man zum Beispiel die Stimmungsanalyse nur mit Daten von einem einzigen Standort durchführt, wäre es töricht zu erwarten, dass die Ergebnisse die Meinungen eines ganzen Landes widerspiegeln.
  

• Bereinigung der Daten: Wenn die Algorithmen zum ersten Mal mit einem Datensatz interagieren, werden sie mit einem unübersichtlichen Durcheinander von unstrukturierten Daten gefüttert. Dabei ist nicht nur eine beträchtliche Menge an Daten überflüssig, sondern die Algorithmen müssen auch mit falsch geschriebenen Wörtern, idiomatischen Ausdrücken und grammatikalisch falschen Sätzen fertig werden. Eine einfache "Ja oder Nein"-Frage kann zum Beispiel viele Variationen in der Art und Weise enthalten, wie Menschen antworten. Das Wort "ja" kann durch "yeah", "ye" oder "yass" ersetzt werden. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, muss ein Algorithmus in der Lage sein, die Absicht des Benutzers zu erkennen.
  

• Verarbeitung: Wenn die Daten so weit wie möglich aufpoliert wurden, ist es an der Zeit, sie zu verarbeiten. Das bedeutet, dass Wörter entfernt werden, die für die Analyse überflüssig sein könnten, wie Artikel, Präpositionen und andere häufig verwendete Wörter. Auf diese Weise kann das, was übrig bleibt, in einzelne Elemente zerlegt werden, die eine Maschine lesen und interpretieren kann.
  

• Modellierung: Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Modell eine Organisationsstruktur, die die in den Daten gefundenen Muster darstellt. Ein gängiges Modell ist der "Wortsack", der die Häufigkeit der Erwähnung eines Wortes quantifiziert und diesen Wert als Vektor darstellt.
  

• Analyse: Sobald die Daten modelliert wurden, können die Ergebnisse analysiert werden, um die ursprüngliche Qualität der Ergebnisse zu verstehen. Wie bereits erwähnt, hängt die Qualität der Ergebnisse von dem verwendeten Datensatz ab.
  

• Visualisierung: Visuelle Darstellungen von Daten ermöglichen es den Endnutzern der Software, die mit der NLU-Technologie gewonnenen Erkenntnisse zu verstehen. Durch die Darstellung der Daten in Form von Diagrammen kann sichergestellt werden, dass die Daten leicht an wichtige Personen weitergegeben werden können, die mit NLU-Spezifika nicht vertraut sind.
  

• Operationalisierung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus einem Datenbestand. Es gibt viele Möglichkeiten, diesen letzten Schritt umzusetzen. So können die Daten beispielsweise für eine weitere vorgelagerte Analyse oder für einen bestimmten Zweck, wie z. B. Marktforschung, verwendet werden. Durch zusätzliche Operationalisierungsverfahren kann man eine nahtlose Methode zur Gewinnung von Werten aus der NLP-Technologie aufbauen. So nutzen beispielsweise Tech-Giganten wie Google und Amazon die Themenmodellierung bei der Bereitstellung von Produktdaten und bieten automatische Filter und andere Verbesserungen der Lebensqualität.

Welche Fähigkeiten sollte Ihre NLU-Technologie haben?

Die zentrale Fähigkeit der NLU-Technologie besteht darin, Sprache auf die gleiche Weise zu verstehen wie Menschen, anstatt sich auf Schlüsselwörter zu verlassen, um Konzepte zu erfassen. Als Spracherkennungssoftware können NLU-Algorithmen die Interaktion zwischen Menschen und Organisationen verbessern und gleichzeitig die Datenerfassung und -analyse optimieren.

Zu den Fähigkeiten von Lösungen für das Verstehen natürlicher Sprache gehören:

• Interaktive Sprachsteuerung (IVR) und Nachrichtenweiterleitung: Die NLU-gestützte IVR-Technologie ist in der Lage, die Stimme einer Person zu verarbeiten, die Wörter in Text umzuwandeln und Algorithmen auf die grammatikalische Struktur anzuwenden, um die Absicht zu verstehen. Dieser technologische Fortschritt, der von der Science-Fiction geträumt und von der Wissenschaft verwirklicht wurde, ermöglicht es Computern zu verstehen, was wir sagen, wenn wir es sagen.
  

• Text-Kategorisierung und -Klassifizierung: Durch den Einsatz von NLU-Technologie kann ein System einen großen Textbestand analysieren und nützliche Daten auf der Grundlage vordefinierter Kategorien sammeln. Dies ist nützlich, um Daten zu filtern. Darüber hinaus kann NLU zur automatischen Zusammenfassung von Texten verwendet werden, wobei große Textmengen auf leicht verdauliche Informationshäppchen reduziert werden.
  

• Intelligente Kundenunterstützung: Eine der häufigsten Anwendungen der automatischen Spracherkennung ist die Erstellung von chatbots. Während die meisten herkömmlichen chatbots nur aus einem Skript vorlesen, kann die NLU-Technologie einem Chatbot die Fähigkeit verleihen, wirklich zu wissen, wovon er spricht. Diese chatbots dienen als digitale Assistenten für Fachleute und Kunden gleichermaßen.
  

• Maschinelle Übersetzung: Dieser Zweig der KI-Entwicklung, der auch als maschinelles Lernen bezeichnet wird, ermöglicht es Computern, auf der Grundlage von Mustern, für die sie trainiert wurden, zu lernen und sich anzupassen. Darüber hinaus ermöglicht die maschinelle Übersetzung Computern, Texte in natürlicher Sprache zu generieren und sogar spontan in und aus anderen Sprachen zu übersetzen. NLU-gehebelte statistische maschinelle Übersetzung (SMT) kann menschliche Sprache durch regelbasierte Übersetzungssysteme analysieren. Hierfür gibt es viele Methoden, wie z. B. die wortwörtliche Übersetzung, die Abbildung von Sätzen in einer Sprache in eine andere oder die Verwendung der Syntax als Grundlage für die Übersetzung.
  

• Datenerfassung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Erfassung von Informationen über Objekte, Personen und Ereignisse. In Kombination mit der IVR-Technologie können Menschen wichtige Informationen verbal an Computer weitergeben.
  

• Konversationsschnittstellen: Fortschritte beim Verstehen von Konversationssprachen haben zur Entwicklung von Geräten wie Google Home und Amazon Alexa geführt, die es Menschen ermöglichen, mit ihnen in ihrer natürlichen Sprechweise zu kommunizieren. NLU ermöglicht es diesen Maschinen, Wörter und Sätze zu segmentieren, Grammatik zu erkennen und ihr Wissen über semantische Rollen zu nutzen, um die Absicht des Benutzers zu verstehen.
  

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Natürliche Sprache und Dialogverständnis