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Veröffentlichen Sie einen JobWenn wir darüber nachdenken, ist Sprache eines der mächtigsten Werkzeuge in unserem Arsenal. Wir nutzen es, um auszudrücken, was wir fühlen oder denken. Wir können es nutzen, um unseren Standpunkt deutlich zu machen, jemanden zu überzeugen oder ihn sogar zum Lachen oder Weinen zu bringen. Aber was wäre, wenn wir die Sprache so nutzen könnten, dass wir verstehen, was jemand anderes denkt?
Das Verständnis natürlicher Sprache in der KI ist die Zukunft, denn wir wissen bereits, dass Computer zu erstaunlichen Dingen fähig sind, 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 so denken, lernen oder beispielsweise träumen wie Menschen.
Das Ziel der KI, die natürliche Sprache zu verstehen, soll dies ändern und es Computern erleichtern, die Art und Weise zu verstehen, wie Menschen sprechen. Mit NLU oder Natural Language Understanding sind die Möglichkeiten sehr spannend und die Art und Weise, wie es in der Praxis eingesetzt werden kann, wird in diesem Artikel ausführlich besprochen.
Unter Natural Language Understanding (NLU) versteht man die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu verstehen oder zu interpretieren. Sobald Computer das KI-basierte Verständnis natürlicher Sprache erlernen, können sie einer Vielzahl von Zwecken dienen, beispielsweise als Sprachassistenten, Chatbots und automatisierte Übersetzung, um nur einige zu nennen.
Die grundlegendste Anwendung des Verstehens natürlicher Sprache ist jedoch das Parsen, bei dem in natürlicher Sprache geschriebener Text in ein strukturiertes Format umgewandelt wird, damit Computer ihn verstehen können, um die gewünschte(n) Aufgabe(n) auszuführen.
Zum Beispiel würde „Hallo Welt“ über NLU oder natürliches Sprachverständnis in Substantive und Verben umgewandelt und „Ich bin glücklich“ in „Ich bin“ und „glücklich“ aufgeteilt, damit der Computer es verstehen kann.
Das Parsen ist nur ein kleiner Aspekt des natürlichen Sprachverständnisses in der KI – andere, komplexere Aufgaben umfassen semantische Rollenkennzeichnung, Entitätserkennung und Stimmungsanalyse.
Um besser zu verstehen, was das Verstehen natürlicher Sprache ist, müssen wir kurz sowohl NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) als auch NLG (Erzeugung natürlicher Sprache) verstehen.
Beim Natural Language Understanding (NLU) nehmen Sie eine eingegebene Textzeichenfolge und analysieren, was sie bedeutet. Dies kann zunächst in relativ kleinem Maßstab erfolgen. Zum Beispiel, wenn eine Person die Frage einer Person auf Twitter liest und mit einer entsprechenden Antwort antwortet (im kleinen Maßstab) oder wenn Google Tausende bis Millionen von Dokumenten analysiert, um zu verstehen, worum es darin geht (im großen Maßstab).
NLP ist ein Prozess, bei dem für Menschen lesbarer Text in computerlesbare Daten umgewandelt wird. Heutzutage wird es in allen Bereichen eingesetzt, von Chatbots bis hin zu Suchmaschinen, um Benutzeranfragen schnell zu verstehen und Antworten basierend auf den Fragen oder Abfragen dieser Benutzer auszugeben.
NLG ist ein Prozess, bei dem computerlesbare Daten in für Menschen lesbare Daten umgewandelt werden. Es ist also in gewisser Weise das Gegenteil von NLP. Wenn Sie beispielsweise einen Bot so programmieren möchten, dass er auf Ihre Aussagen oder Fragen genau so reagiert, wie es eine echte Person tun würde, können Sie mithilfe der NLG-Software sicherstellen, dass die eingegebenen Antworten so aussehen, als kämen sie von einer echten Person und nicht ein Computer oder „Bot“, der zufällige Wörter ausgibt.
Manchmal wird NLU in Verbindung mit NLP, ML (maschinelles Lernen) und NLG verwendet, um sehr leistungsstarke, maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen zu erstellen.
Wenn wir es laienhaft oder auf eine eher einfache Art und Weise erklären würden, dann ist NLU der Ort, an dem eine Eingabe in natürlicher Sprache, etwa ein Satz oder ein Absatz, genommen und dann verarbeitet wird, um eine intelligente Ausgabe zu erzeugen. Sie werden typischerweise Anwendungsfälle für das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) in verbraucherorientierten Anwendungen sehen – zum Beispiel Chatbots und Websuchmaschinen –, bei denen Benutzer mit dem Bot oder der Suchmaschine in einfachem Englisch oder ihrer Muttersprache interagieren.
Aus einer relativ einfachen Perspektive lässt sich NLU (Natural Language Understanding) verstehen, indem man es in drei Phasen unterteilt:
Tokenisierung: In der ersten Phase 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 eingefügt, in dem auch angegeben wird, wie sie in der Sprache verwendet werden – beispielsweise, ob sie als Substantive oder Verben verwendet werden sollen. Das Wörterbuch umfasst auch die Identifizierung von Phrasen, die in einer speziellen Datenbank abgelegt werden sollen später referenzieren.
Syntaktische Analyse: Diese Token werden dann auf ihre grammatikalische Struktur analysiert. Dazu gehört die Identifizierung der Rolle, die jedes Wort spielt, und der Feststellung, ob zwischen mehreren Interpretationen dieser Rollen Unklarheiten bestehen.
Aufgrund der eher „grundlegenden“ Erklärungen und Beispiele oben mag es immer noch so aussehen, als wäre das Verständnis natürlicher Sprache in der KI keine so große Sache, insbesondere im Vergleich beispielsweise zur Verarbeitung natürlicher Sprache oder zum maschinellen Lernen und zur künstlichen Intelligenz als eigenständige Systeme – aber es wäre ein Fehler, das anzunehmen.
Im Gegenteil, das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) wird in der Wirtschaft in fast allen Branchen immer wichtiger. Unternehmen können viel tun, wenn sie über Software verfügen, die die Bedeutung eines bestimmten Textes erkennen kann – so sehr, dass sie einen ernsthaften Wettbewerbsvorteil verschaffen kann, indem sie Einblicke in Ihre Geschäftsdaten liefert, die Sie vorher einfach nicht hatten.
Dies allein sollte Sie aufhorchen lassen.
Sie sehen, wenn Sie Daten mithilfe von NLU oder Software zum Verständnis natürlicher Sprache analysieren, können Sie neue, praktischere und kostengünstigere Wege finden, Geschäftsentscheidungen zu treffen – basierend auf den Daten, die Sie gerade freigeschaltet haben.
Nehmen wir an, Sie sind ein Online-Händler, der über Daten darüber verfügt, was Ihre Zielgruppe normalerweise kauft und wann sie kauft. Mithilfe von KI-gestütztem Verständnis natürlicher Sprache können Sie spezifische Muster im Verhalten Ihrer Zielgruppe erkennen, was bedeutet, dass Sie Ihre Verkaufsstrategie und Angebote sofort verfeinern können, um Ihre Verkäufe in naher Zukunft zu steigern.
Organisationen können unabhängig von ihrer Größe oder Branche auch das Verständnis natürlicher Sprache und KI beispielsweise in Marketingkampagnen nutzen, wenn sie bestimmte Zielgruppen mit unterschiedlichen Botschaften ansprechen – basierend auf dem, woran diese Gruppen bereits interessiert sind. Das Verständnis natürlicher Sprache in KI Systeme können sogar vorhersagen, was diese Gruppen als nächstes kaufen möchten. Das kann, wie man sich vorstellen kann, erhebliche Wettbewerbsvorteile bieten.
Bevor wir einige der spezifischen Anwendungsfälle diskutieren, lohnt es sich, eingehend 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 eine Passage lesen und aufgrund ihres eigenen Verständnisses, ihrer Werte, Philosophien, Denkweisen usw. völlig unterschiedliche Interpretationen haben können.
Wenn Menschen aufgrund spezifischer angeborener sprachlicher Herausforderungen unterschiedliche Interpretationen derselben Sprache haben können, dann können Sie darauf wetten, dass Maschinen auch Schwierigkeiten haben werden, wenn sie auf unstrukturierte Daten stoßen.
Das Besondere an NLU oder dem Verständnis natürlicher Sprache ist nun, dass es dazu beitragen kann, verschiedene Arten von Technologien mit einem Verständnisniveau auszustatten, das dem des Menschen sehr ähnlich ist – sogar einschließlich der Erkennung 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 Internet-Suchanfragen.
Heutzutage besteht ein immer größerer 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 versetzt Analysten heute in die Lage, riesige Mengen unstrukturierter Daten oder Texte in kohärente 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 Beantwortung von Fragen in Mengen, die mit menschlichem Eingreifen allein einfach nicht zu lösen wären.
Unternehmen finden dies sehr nützlich, denn angesichts der schieren Menge an unstrukturiertem Text, die jedes Unternehmen täglich generiert, kann NLU Ihnen dabei helfen, die meisten Erkenntnisse aus diesem Text herauszuholen und Ihnen so viel Geld, Zeit und Energie zu sparen Verfahren. Darüber hinaus sind Sie besser in der Lage, auf die sich ständig ändernden Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zu reagieren.
Natural Language Understanding (NLU) wird bereits von Tausenden bis Millionen von Unternehmen und Verbrauchern genutzt . Experten gehen davon aus, dass der NLP-Markt bis 2025 einen Wert von mehr als 43 Milliarden US-Dollar haben wird, was einem 14-fachen Anstieg gegenüber 2017 entspricht. Millionen von Organisationen nutzen bereits KI-basiertes Verständnis natürlicher Sprache, um menschliche Eingaben zu analysieren und umsetzbarere Erkenntnisse zu gewinnen .
Laut einem von DataReportal im Jahr 2022 veröffentlichten globalen Übersichtsbericht gab es 4,62 Milliarden Social-Media-Nutzer, 4,95 Milliarden Internetnutzer weltweit und mehr als zwei Drittel der Weltbevölkerung, die Mobilgeräte nutzten – sie alle werden NLU erleben und irgendeine Art davon erwarten KI-basierte Antworten zum Verständnis natürlicher Sprache, wenn sie mit ihren Lieblingsmarken oder -unternehmen kommunizieren.
Darüber hinaus sind Verbraucher mittlerweile daran gewöhnt, eine spezifische und differenziertere Antwort auf ihre individuelle Eingabe oder Anfrage zu erhalten – kein Wunder , dass 20 % der Google-Suchanfragen mittlerweile über Sprache erfolgen. Ganz gleich, wie Sie es betrachten: 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 heute, als „Individuum“ gehört zu werden . Vorbei sind die Zeiten allgemeiner Antworten und „Einheitslösungen“, die für alle passen. Die heutigen Kunden sind sehr anspruchsvoll und erwarten ein personalisiertes Erlebnis. In einem Forschungsbericht waren mehr als die Hälfte der Verbraucher der Meinung, dass Unternehmen besser auf ihre Bedürfnisse eingehen müssten, und dass die Wahrscheinlichkeit, sowohl in der Gegenwart als auch in der Zukunft bei ihnen zu kaufen, weitaus höher ist, wenn sie wüssten, dass das Unternehmen sich darum kümmert – Stichwort „Sorgfalt“. „In diesem Fall, weil es eine Sache ist, die Erwartungen Ihrer Kunden angemessen zu erfüllen, und eine andere, noch einen Schritt weiter zu gehen, um ihnen ein personalisiertes Erlebnis zu bieten.
Accenture, ein bekanntes Unternehmen für professionelle Dienstleistungen, hat berichtet, dass 91 % der Verbraucher eher bei Unternehmen kaufen, die Angebote und/oder Empfehlungen anbieten, die speziell auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind. Doch wie kann man die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden individuell erfüllen, insbesondere wenn die Zielgruppe so groß ist?
Hier zeigt sich erneut die Leistungsfähigkeit des Natural Language Understanding (KI und ML): Anstatt sich auf menschliche Ressourcen zu verlassen, um jedem Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten, können Sie NLU/Natural Language Understanding-Software zum Erfassen, Verarbeiten und Reagieren nutzen riesige Mengen unstrukturierter Daten, 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.
Durch die Kombination von KI und dem Verständnis natürlicher Sprache können Sie Kosten und internen Aufwand senken und so Ressourcen für andere Aufgaben freisetzen. Nehmen wir einen realen Anwendungsfall, um zu demonstrieren, wie NLU-basierte Technologie die Callcenter-Kosten senken sowie die Bereitstellung und Zufriedenheit des Kundendienstes verbessern kann.
Ihre NLU-Software nimmt eine statistische Stichprobe der aufgezeichneten Anrufe und führt eine Spracherkennung durch, nachdem sie die Anrufe über MT (maschinelle Übersetzung) in Text umgewandelt hat. Die NLU-basierte Textanalyse verknüpft spezifische Sprachmuster sowohl mit negativen Emotionen als auch mit hohem Aufwand. Dies ist wichtig, da wir mithilfe prädiktiver Modellierungsalgorithmen diese negativen Sprachmuster bei nachfolgenden Anrufen automatisch erkennen können (z. B. wenn sich Kunden beschweren) und dem Kundendienstmitarbeiter dann die entsprechende Reaktion empfehlen können, während er den Anruf entgegennimmt.
Stellen Sie sich vor, wie viel Kosteneinsparungen durch kürzere Anrufe und ein verbessertes Kundenfeedback sowie eine höhere Zufriedenheit erzielt werden können.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie NLU oder die Verarbeitung natürlicher Sprache genutzt 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 genutzt werden kann:
VAs sind Computerprogramme, die in Ihrem Namen grundlegende Aufgaben erledigen können, wie das Erstellen von Erinnerungen, das Versenden von E-Mails oder das Planen von Terminen. Sie können problemlos in andere Apps integriert werden, etwa auf Ihrem PC, Laptop oder Telefon, sodass Sie nicht mehr zwischen verschiedenen Programmen wechseln müssen, wenn Sie Dinge schnell erledigen möchten – etwa wenn Sie Besorgungen online erledigen oder eine E-Mail senden, während Sie unterwegs sind Machen Sie sich bereit für den Feierabend im Büro!
Ein Chatbot nutzt KI, um Gespräche mit Menschen zu simulieren. Wenn Ihr Kunde eine Anfrage eingibt, verfügt der Chatbot möglicherweise über eine festgelegte Anzahl von Antworten auf häufig gestellte Fragen oder Formulierungen und wählt entsprechend die beste aus. Das Ziel besteht darin, die Zeit, die Ihr Team mit der Interaktion mit Computern verbringt, nur um Kunden zu betreuen, zu minimieren und die Zeit zu maximieren, die es darauf verwendet, Ihnen beim Wachstum Ihres Unternehmens zu helfen.
Das Gleiche gilt auch für Ihre Kunden, denn Chatbots minimieren die Zeit, die sie mit der Inanspruchnahme von „Support“ verbringen, und maximieren die Zeit, die sie mit dem Kauf und der Nutzung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen verbringen.
Kundendienstmitarbeiter nutzen NLU-Technologie und -Tools, um Informationen von Kunden am Telefon einzuholen, ohne jede Frage abtippen zu müssen
Mithilfe von NLU-Technologie und NLG-Tools helfen Agenten Kunden jetzt bei komplexen Problemen und erstellen individuellere Antworten auf der Grundlage der individuellen Situation jedes Kunden – ohne selbst ganze Sätze abtippen zu müssen.
Datenerfassungsanwendungen ermöglichen es Benutzern, mithilfe von NLP-Matching bestimmte Informationen in ein Webformular einzugeben, anstatt alles manuell auf der Tastatur einzugeben. Dies macht es für Benutzer viel schneller, da sie sich nicht mehr merken müssen, wozu jedes Feld dient oder wie es mit der Tastatur richtig ausgefüllt wird.
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 automatisch Details wie Ihre Adresse, Nummer und Kreditkarteninformationen mit einem einzigen Tastendruck ausgefüllt werden. Das ist NLU-gestützte Datenerfassung bei der Arbeit!
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 Ihr derzeitiges Personal für 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 Nutzung 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 Market-Intelligence-Software 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 lassen sich Datensätze automatisch erstellen oder mit Ihren bestehenden CRM-Daten kombinieren. Durch die NLU-Integration kann diese Software die Informationen, die sie aus den Quellen bezieht, besser verstehen und entschlüsseln.
Eine hochentwickelte Vertragsanalysesoftware hilft dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die aus Vertragsdaten extrahiert werden, sodass die Bedingungen in allen Ihren Verträgen einheitlicher sind. Die Technologie, die dies vorantreibt, ist in der Tat NLU oder Natural Language Understanding.
Sprachaktivierte 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 menschliche Sprache leicht verstehen und darauf reagieren, indem sie Wörter und Sätze segmentieren, semantisches Wissen nutzen und Grammatik erkennen, um auf Absichten zu schließen – so dass die gewünschte Aktion oder Ausgabe durchgeführt werden kann.
Alles in allem ist die Spracherkennungstechnologie, die viele von uns täglich verwenden, vielleicht das häufigste und unmittelbar nachvollziehbare Beispiel für KI beim Verstehen natürlicher Sprache – bei der Spracherkennungssoftware gesprochene Wörter analysiert und sie in Text oder die gewünschten Daten umwandelt der Computer verarbeiten soll. Alexa ist genau das und ermöglicht es Benutzern, Befehle per Sprache einzugeben, anstatt sie einzutippen.
Der Messenger von Facebook nutzt KI, Natural Language Understanding (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 schafft ein gut entwickeltes, voneinander abhängiges Netzwerk aus Daten und Antworten, das es ermöglicht, durch spezifische Erkenntnisse automatisch Aktionen auszulösen.
Ihre NLU-Lösung sollte außerdem einfach und benutzerfreundlich genug sein, damit alle Ihre Teammitglieder sie problemlos verwenden können, unabhängig von ihren technologischen Fähigkeiten oder Computerkenntnissen – z. B. eine einfache Integration in die Software, die Sie gerne für das Projektmanagement und die Projektausführung verwenden.
Eine ideale NLU-Lösung zum Verstehen natürlicher Sprache sollte so aufgebaut sein, dass sie eine umfangreiche Datenbank an Daten und Analysen nutzt, um die Entitäten und Beziehungen zwischen ihnen zu erkennen. Es sollte in der Lage sein, selbst die komplexesten Gefühle leicht zu verstehen, Motive, Absichten, Anstrengungen, Emotionen und Intensitäten leicht zu erkennen und daraus die richtigen Schlussfolgerungen und Vorschläge zu ziehen.
Es sollte auch die Fähigkeit haben, sich selbst weiterzubilden und kontinuierlich zu lernen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
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