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NLP-Experten einstellenWenn wir darüber nachdenken, ist Sprache eines der mächtigsten Werkzeuge in unserem Arsenal. Wir verwenden sie, um auszudrücken, wie wir uns fühlen oder was wir denken. Wir können sie verwenden, um unseren Standpunkt klarzumachen oder jemanden zu überzeugen oder ihn sogar zum Lachen oder Weinen zu bringen. Aber was wäre, wenn wir Sprache auf eine Weise verwenden könnten, die uns verstehen ließe, was jemand anderes denkt?
Das Verstehen natürlicher Sprache in der KI ist die Zukunft, denn wir wissen bereits, dass Computer erstaunliche Dinge leisten können, auch wenn sie noch einen weiten Weg vor sich haben, wenn es darum geht, zu verstehen, was Menschen sagen. Computer haben schließlich kein Gehirn und können daher nicht wie Menschen denken, lernen oder beispielsweise träumen.
Künstliche Intelligenz mit natürlichem Sprachverständnis soll das ändern und es Computern leichter machen, die Art und Weise zu verstehen, wie Menschen sprechen. Mit NLU oder natürlichem Sprachverständnis sind die Möglichkeiten sehr spannend und wie es in der Praxis eingesetzt werden kann, wird in diesem Artikel ausführlich erörtert.
Natural Language Understanding (NLU) bezeichnet die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu verstehen oder zu interpretieren. Sobald Computer KI-basiertes Natural Language Understanding erlernen, können sie für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, beispielsweise als Sprachassistenten, Chatbots und zur automatischen Übersetzung, um nur einige zu nennen.
Die grundlegendste Anwendung des natürlichen Sprachverständnisses ist jedoch das Parsen. Dabei wird in natürlicher Sprache verfasster Text in ein strukturiertes Format umgewandelt, sodass Computer ihn verstehen und die gewünschten Aufgaben ausführen können.
Beispielsweise würde „Hallo Welt“ per NLU oder Natural Language Understanding in Substantive und Verben umgewandelt und „Ich bin glücklich“ würde in „Ich bin“ und „glücklich“ aufgeteilt, damit der Computer es verstehen kann.
Das Parsing ist lediglich ein kleiner Aspekt des natürlichen Sprachverständnisses in der KI – andere, komplexere Aufgaben umfassen die semantische Rollenkennzeichnung, Entitätserkennung und Stimmungsanalyse.
Um besser zu verstehen, was natürliches Sprachverständnis ist, müssen wir uns kurz mit NLP (Natural Language Processing) und NLG (Natural Language Generation) befassen.
Beim Natural Language Understanding (NLU) wird eine eingegebene Textzeichenfolge analysiert und ihre Bedeutung ermittelt. Dies kann zunächst in relativ kleinem Maßstab erfolgen. Zum Beispiel, wenn eine Person die Frage einer Person auf Twitter liest und entsprechend antwortet (kleiner Maßstab) oder wenn Google Tausende bis Millionen von Dokumenten analysiert, um zu verstehen, worum es geht (großer Maßstab).
NLP ist ein Prozess, bei dem menschenlesbarer Text in computerlesbare Daten umgewandelt wird. Heute wird es in allen möglichen Bereichen eingesetzt, von Chatbots bis zu Suchmaschinen. Es versteht Benutzeranfragen schnell und gibt Antworten auf der Grundlage der Fragen oder Anfragen aus, die diese Benutzer eingeben.
NLG ist ein Prozess, bei dem computerlesbare Daten in menschenlesbare Daten umgewandelt werden. In gewisser Weise ist es also das Gegenteil von NLP. Wenn Sie beispielsweise einen Bot so programmieren möchten, dass er auf Ihre Aussagen oder Fragen genauso reagiert wie eine echte Person, können Sie mithilfe der NLG-Software sicherstellen, dass die eingegebenen Antworten aussehen, als kämen sie von einer echten Person und nicht von einem Computer oder „Bot“, der zufällige Wörter ausgibt.
Manchmal wird NLU in Verbindung mit NLP, ML (Maschinelles Lernen) und NLG verwendet, um einige sehr leistungsstarke, maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen zu erstellen.
Um es in Laiensprache oder auf eine eher einfache Weise zu erklären: NLU bedeutet, dass eine natürliche Spracheingabe, beispielsweise ein Satz oder ein Absatz, aufgenommen und dann verarbeitet wird, um eine intelligente Ausgabe zu erzeugen. Anwendungsfälle für Natural Language Understanding (NLU) findet man typischerweise in verbraucherorientierten Anwendungen – beispielsweise Chatbots und Websuchmaschinen –, wo Benutzer mit dem Bot oder der Suchmaschine in einfachem Englisch oder ihrer Muttersprache interagieren.
Aus einer relativ grundlegenden Perspektive kann NLU (Natural Language Understanding) verstanden werden, indem man es in drei Phasen unterteilt:
Tokenisierung: Im ersten Schritt wird die Eingabe in einzelne Wörter oder Token aufgeteilt. Dazu gehören Satzzeichen und andere Symbole sowie Wörter aus allen wichtigen Sprachen.
Lexikalische Analyse: Die Token werden in ein digitales Wörterbuch eingetragen, das ihre Verwendung in der Sprache angibt - zum Beispiel, ob sie als Substantive oder Verben verwendet werden sollen. Das Wörterbuch enthält auch identifizierende Phrasen, die in eine spezielle Datenbank für später referenzieren.
Syntaktische Analyse: Diese Token werden dann auf ihre grammatische Struktur hin analysiert. Dazu gehört die Identifizierung der Rolle, die jedes Wort spielt, und ob zwischen mehreren Interpretationen dieser Rollen Mehrdeutigkeiten bestehen.
Aus den eher „grundlegenden“ Erklärungen und Beispielen oben könnte man schließen, dass das Verständnis natürlicher Sprache in der KI keine so große Sache ist, insbesondere im Vergleich etwa zur Verarbeitung natürlicher Sprache oder zum maschinellen Lernen bzw. zur künstlichen Intelligenz an sich – aber diese Annahme wäre ein Fehler.
Im Gegenteil, das Verständnis natürlicher Sprache (NLU) wird in Unternehmen in nahezu allen Branchen immer wichtiger. Unternehmen können viel erreichen, wenn sie über Software verfügen, die die Bedeutung eines bestimmten Textes erkennen kann – und zwar so viel, dass sie einen ernsthaften Wettbewerbsvorteil bieten können, indem sie Einblicke in Ihre Geschäftsdaten erhalten, die Sie vorher einfach nicht hatten.
Dies allein sollte Sie aufhorchen und aufmerksam machen.
Wenn Sie Daten mithilfe von NLU oder Software zum Verständnis natürlicher Sprache analysieren, können Sie auf Grundlage der gerade freigeschalteten Daten neue, praktischere und kostengünstigere Wege zur Entscheidungsfindung im Unternehmen finden.
Nehmen wir an, Sie sind ein Online-Händler und verfügen über Daten darüber, was Ihre Zielgruppe typischerweise kauft und wann sie es kauft. Mithilfe von KI-gestütztem Natural Language Understanding können Sie bestimmte Muster im Verhalten Ihrer Zielgruppe erkennen. So können Sie Ihre Verkaufsstrategie und Angebote sofort optimieren, um Ihre Umsätze in naher Zukunft zu steigern.
Unternehmen aller Größen und Branchen können natürliche Spracherkennung und KI auch in Marketingkampagnen einsetzen, wenn sie beispielsweise bestimmte Zielgruppen mit unterschiedlichen Botschaften ansprechen – basierend auf den Interessen dieser Gruppen. Die natürliche Spracherkennung in KI-Systemen kann sogar vorhersagen, was diese Gruppen als Nächstes kaufen möchten. Wie man sich vorstellen kann, kann dies starke Wettbewerbsvorteile bieten.
Bevor wir einige der spezifischen Anwendungsfälle besprechen, lohnt es sich, im Detail zu verstehen, warum jedes moderne und zukunftsorientierte Unternehmen die Bedeutung des Verständnisses natürlicher Sprache kennen sollte:
Die menschliche Sprache ist für Computer ziemlich kompliziert zu verstehen , und das ist verständlich. Wir denken nicht jedes Mal viel darüber nach, wenn wir sprechen, aber die menschliche Sprache ist fließend, nahtlos, komplex und voller Nuancen. Interessant ist, dass zwei Personen einen Text lesen und ihn aufgrund ihres eigenen Verständnisses, ihrer Werte, Philosophien, Denkweise usw. völlig unterschiedlich interpretieren können.
Wenn Menschen aufgrund bestimmter angeborener sprachlicher Probleme zu unterschiedlichen Interpretationen derselben Sprache kommen können, dann ist anzunehmen, dass auch Maschinen Schwierigkeiten haben werden, wenn sie auf unstrukturierte Daten stoßen.
NLU oder Natural Language Understanding ist wirklich großartig, weil es dazu beitragen kann, verschiedene Arten von Technologien mit einem Verständnis auszustatten, das dem des Menschen sehr ähnlich ist – sogar das Erkennen von Tippfehlern und falschen Benennungen beim Parsen. Daher kann NLU für alles verwendet werden, von internen/externen E-Mail-Antworten und Chatbot-Diskussionen bis hin zu Social-Media-Kommentaren, Sprachassistenten, IVR-Systemen für Anrufe und Internetsuchanfragen.
Es besteht heute ein wachsender Bedarf an Computern, die in großem Maßstab verstehen – NLU widmet sich der Entwicklung von Strategien und Methoden zum Verständnis des Kontexts in einzelnen Texten, Aussagen oder Aufzeichnungen, und dieses Verständnis muss in großem Maßstab erfolgen. Das Verständnis natürlicher Sprache in KI-Systemen ermöglicht es Analysten heute, riesige Mengen unstrukturierter Daten oder Texte in zusammenhängende Gruppen zu zerlegen, und das alles, ohne sie einzeln lesen zu müssen. Dies ist äußerst nützlich für die Lösung von Aufgaben wie Themenmodellierung, maschinelle Übersetzung, Inhaltsanalyse und Fragenbeantwortung in einem Umfang, der allein durch menschliches Eingreifen einfach nicht zu bewältigen wäre.
Unternehmen finden dies sehr nützlich, denn angesichts der enormen Menge an unstrukturiertem Text, die jedes Unternehmen täglich generiert, kann NLU Ihnen helfen, die meisten Erkenntnisse aus diesem Text herauszuholen und Ihnen so viel Geld, Zeit und Energie zu sparen. Darüber hinaus sind Sie besser in der Lage, auf die sich ständig ändernden Bedürfnisse Ihres Publikums zu reagieren.
Das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) wird bereits von Tausenden bis Millionen von Unternehmen und Verbrauchern genutzt . Experten prognostizieren, dass der NLP-Markt bis 2025 einen Wert von über 43 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem Anstieg um das 14-fache gegenüber 2017 entspricht. Millionen von Organisationen nutzen bereits KI-basiertes Verständnis natürlicher Sprache, um menschliche Eingaben zu analysieren und umsetzbarere Erkenntnisse zu gewinnen.
Einem im Jahr 2022 von DataReportal veröffentlichten globalen Übersichtsbericht zufolge gab es weltweit 4,62 Milliarden Social-Media-Nutzer, 4,95 Milliarden Internetnutzer und mehr als zwei Drittel der Weltbevölkerung nutzten Mobilgeräte – sie alle werden NLU erleben und erwarten bei der Kommunikation mit ihren Lieblingsmarken oder -unternehmen eine Art KI-basiertes natürliches Sprachverständnis.
Darüber hinaus sind Verbraucher heute eher daran gewöhnt, eine spezifische und ausgefeiltere Antwort auf ihre individuellen Eingaben oder Anfragen zu erhalten – kein Wunder, dass 20 % der Google-Suchanfragen heute per Sprache erfolgen. Wie man es auch dreht und wendet: Ohne den Einsatz von NLU-Tools in irgendeiner Form schränken Sie das Niveau und die Qualität des Kundenerlebnisses, das Sie bieten können, erheblich ein.
Der moderne Kunde erwartet, als „Individuum“ gehört zu werden . Vorbei sind die Zeiten allgemeiner Antworten und Einheitslösungen. Die Kunden von heute sind sehr anspruchsvoll und erwarten eine personalisierte Erfahrung. In einem Forschungsbericht waren mehr als die Hälfte der Verbraucher der Meinung, dass Unternehmen sich besser um ihre Bedürfnisse kümmern müssten, und sie würden sowohl jetzt als auch in Zukunft viel eher bei ihnen einkaufen, wenn sie wüssten, dass sich das Unternehmen um sie kümmert – das Schlüsselwort ist in diesem Fall „Kümmern“, denn es ist eine Sache, die Erwartungen der Kunden angemessen zu erfüllen, und eine ganz andere, sich besonders anzustrengen, um ihnen eine personalisierte Erfahrung zu bieten.
Accenture, ein bekanntes Beratungsunternehmen, hat berichtet, dass 91 % der Verbraucher eher bei Unternehmen kaufen, die Angebote und/oder Empfehlungen bieten, die speziell auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind. Aber wie können Sie die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden individuell erfüllen, insbesondere wenn Ihre Zielgruppe so groß ist?
Hier kommt die Leistungsfähigkeit des natürlichen Sprachverständnisses (KI und ML) wieder einmal zum Tragen – anstatt sich auf menschliche Ressourcen zu verlassen, um jedem Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten, können Sie NLU-/natürliche Sprachverständnissoftware verwenden, um riesige Mengen unstrukturierter Daten zu erfassen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren, die Ihre Kunden täglich in großem Umfang bereitstellen. Je mehr das NLU-System mit Ihren Kunden interagiert, desto maßgeschneiderter werden seine Antworten und bieten so jedem Kunden ein personalisiertes und einzigartiges Erlebnis.
Die Kombination aus KI und natürlichem Sprachverständnis kann Ihnen dabei helfen, Kosten und internen Aufwand zu senken und so Ressourcen für andere Aufgaben freizusetzen. Lassen Sie uns anhand eines realen Anwendungsfalls zeigen, wie NLU-basierte Technologie die Kosten in Callcentern senken und gleichzeitig die Kundenserviceleistung und -zufriedenheit verbessern kann.
Ihre NLU-Software nimmt eine statistische Stichprobe der aufgezeichneten Anrufe und führt eine Spracherkennung durch, nachdem die Anrufe per MT (maschinelle Übersetzung) in Text umgewandelt wurden. Die NLU-basierte Textanalyse verknüpft bestimmte Sprachmuster sowohl mit negativen Emotionen als auch mit hohem Aufwand. Dies ist wichtig, da wir durch den Einsatz prädiktiver Modellierungsalgorithmen diese negativen Sprachmuster (z. B. wenn sich Kunden beschweren) in nachfolgenden Anrufen automatisch identifizieren und dem Kundendienstmitarbeiter dann die entsprechende Antwort empfehlen können, während er den Anruf entgegennimmt.
Stellen Sie sich vor, wie viel Kosteneinsparungen Sie durch kürzere Anrufe und verbessertes Kundenfeedback sowie höhere Zufriedenheit erzielen könnten.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie NLU oder die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden kann, um Geschäftsprozesse zu verbessern und Geld zu sparen. Wie versprochen hier ein Blick darauf, wie das Verständnis natürlicher Sprache in der KI in der Praxis eingesetzt werden kann:
VAs sind Computerprogramme, die grundlegende Aufgaben für Sie erledigen können, wie Erinnerungen erstellen, E-Mails senden oder Termine planen. Sie lassen sich problemlos in andere Apps integrieren, beispielsweise auf Ihrem PC, Laptop oder Telefon. So müssen Sie nicht zwischen verschiedenen Programmen wechseln, wenn Sie Dinge schnell erledigen möchten – zum Beispiel online Besorgungen machen oder eine E-Mail senden, wenn Sie Feierabend machen!
Ein Chatbot verwendet KI, um Gespräche mit Menschen zu simulieren. Wenn Ihr Kunde eine Anfrage eingibt, hat der Chatbot möglicherweise eine festgelegte Anzahl von Antworten auf häufige Fragen oder Sätze und wählt dementsprechend die beste aus. Das Ziel besteht darin, die Zeit, die Ihr Team mit der Interaktion mit Computern verbringt, nur um Kunden zu unterstützen, zu minimieren und die Zeit, die es damit verbringt, Ihnen beim Ausbau Ihres Unternehmens zu helfen, zu maximieren.
Dasselbe gilt für Ihre Kunden, da Chatbots die Zeit, die diese mit „Support“ verbringen, minimieren und die Zeit maximieren, die sie mit dem Kauf und der Verwendung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen verbringen.
Kundensupportmitarbeiter nutzen NLU-Technologie und -Tools, um Informationen von Kunden am Telefon einzuholen, ohne jede Frage eintippen zu müssen.
Agenten helfen Kunden jetzt bei komplexen Problemen mithilfe von NLU-Technologie und NLG-Tools und erstellen personalisiertere Antworten basierend auf der individuellen Situation jedes Kunden – ohne dass sie ganze Sätze selbst eintippen müssen.
Mithilfe von Datenerfassungsanwendungen können Benutzer mithilfe von NLP-Matching bestimmte Informationen in ein Webformular eingeben, anstatt alles manuell auf der Tastatur einzugeben. Dies geht für Benutzer viel schneller, da sie sich nicht mehr merken müssen, wofür jedes Feld ist oder wie sie es mit der Tastatur richtig ausfüllen.
Wenn Sie etwas online bestellen und in der Vergangenheit bei einem bestimmten Online-Shop bestellt haben, ist Ihnen vielleicht aufgefallen, dass bei der erneuten Eingabe Ihres Namens Details wie Ihre Adresse, Telefonnummer und Kreditkarteninformationen mit einem einzigen Fingertipp automatisch ausgefüllt werden. Das ist NLU-gestützte Datenerfassung in Aktion!
NLU-Systeme werden täglich verwendet, um Kundenanrufe zu beantworten und an die entsprechende Abteilung weiterzuleiten. Mit IVR-Systemen können Sie Kundenanfragen und -beschwerden rund um die Uhr bearbeiten, ohne zusätzliches Personal einstellen oder Ihrem aktuellen Personal Überstunden bezahlen zu müssen.
Robotic Process Automation (RPA) ist eine spannende softwarebasierte Technologie, die Bots nutzt, um Routineaufgaben in Anwendungen zu automatisieren, die nur für die Verwendung durch Mitarbeiter bestimmt sind. Viele professionelle Lösungen in dieser Kategorie nutzen NLP- und NLU-Funktionen, um große Textmengen in Dokumenten und Anwendungen schnell zu verstehen.
Die richtige Marktintelligenzsoftware kann Ihnen einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie Ihnen hilft, schnell öffentlich verfügbare Informationen über andere Unternehmen und Einzelpersonen zu sammeln, die alle aus mehreren Quellen stammen. Damit können automatisch Datensätze erstellt oder mit Ihren vorhandenen CRM-Daten kombiniert werden. Durch die NLU-Integration kann diese Software die Informationen, die sie aus den Quellen bezieht, besser verstehen und entschlüsseln.
Ausgefeilte Vertragsanalysesoftware hilft dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die aus Vertragsdaten extrahiert werden, sodass die Bedingungen in all Ihren Verträgen konsistenter sind. Die Technologie, die dies ermöglicht, ist tatsächlich NLU oder Natural Language Understanding.
Sprachgesteuerte Geräte wie Google Home und Amazon Alexa ermöglichen es Benutzern, bei der Kommunikation mit diesen Geräten auf natürliche Weise zu sprechen. Durch den Einsatz von NLU können Konversationsschnittstellen die menschliche Sprache leicht verstehen und darauf reagieren, indem sie Wörter und Sätze segmentieren, semantisches Wissen nutzen und Grammatik erkennen, um auf die Absicht zu schließen – damit die gewünschte Aktion oder Ausgabe ausgeführt werden kann.
Alles in allem ist das vielleicht häufigste und unmittelbarste Beispiel für KI im Bereich des Verstehens natürlicher Sprache die Spracherkennungstechnologie, die viele von uns täglich nutzen. Dabei analysiert eine Spracherkennungssoftware gesprochene Wörter und wandelt sie in Text oder die gewünschten Daten um, die der Computer verarbeiten kann. Alexa ist genau das und ermöglicht es Benutzern, Befehle per Sprache einzugeben, anstatt sie einzutippen.
Der Messenger von Facebook nutzt künstliche Intelligenz, natürliches Sprachverständnis (NLU) und NLP, um Benutzern dabei zu helfen, effektiver mit ihren Kontakten zu kommunizieren, die möglicherweise am anderen Ende der Welt leben.
Eine großartige NLU-Lösung erstellt ein gut entwickeltes, voneinander abhängiges Netzwerk aus Daten und Antworten, das es ermöglicht, dass spezifische Erkenntnisse automatisch Aktionen auslösen.
Ihre NLU-Lösung sollte außerdem einfach und benutzerfreundlich genug sein, damit alle Ihre Teammitglieder sie problemlos nutzen können, unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten oder Computerkenntnissen – z. B. indem sie sich problemlos in die Software integrieren lässt, die Sie gerne für das Projektmanagement und die Projektausführung verwenden.
Eine ideale Lösung zum Verständnis natürlicher Sprache oder NLU sollte so aufgebaut sein, dass sie eine umfangreiche Datenbank und Analyse nutzt, um die Entitäten und Beziehungen zwischen ihnen zu erkennen. Sie sollte in der Lage sein, selbst die komplexesten Stimmungen leicht zu verstehen und Motiv, Absicht, Anstrengung, Emotion und Intensität leicht zu extrahieren und infolgedessen die richtigen Schlussfolgerungen und Vorschläge zu machen.
Es sollte außerdem die Fähigkeit besitzen, sich selbst zu trainieren und kontinuierlich zu lernen, um sich mit der Zeit zu verbessern.
Die NLU-Lösungen und -Systeme von Fast Data Science verwenden fortschrittliche KI- und ML-Techniken, um Konzepte zu extrahieren, zu markieren und zu bewerten, die für die Analyse der Kundenerfahrung, Business Intelligence und Erkenntnisse und vieles mehr relevant sind.
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