NLU (oder natural language understanding) tauchte erstmals in den 1960er Jahren auf und hat sich seitdem erheblich weiterentwickelt.
Heutzutage sind Maschinen in der Lage, die tiefe und nuancierte Bedeutung der menschlichen Sprache zu erfassen. Manchmal sogar besser als die Menschen selbst. Erfahre mehr über die NLU-Technologie (Natural Language Understanding), ihre konkreten Anwendungen und wie sie funktioniert.
NLU oder Natural Language Understanding
Definition von NLU - Natural Language Understanding
NLU (oder natural language understanding) ist ein Zweig der automatischen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der künstlichen Intelligenz. Das Ziel ist es, den tieferen Sinn eines Textes oder einer gesprochenen Rede zu erfassen. Dabei geht es jedoch um weit mehr als eine einfache Syntaxanalyse. Mithilfe fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle ist die NLU in der Lage, emotionale Konnotationen, zugrunde liegende Absichten und Ziele zu entschlüsseln, die in geschriebenen oder gesprochenen Texten zum Ausdruck kommen. Außerdem ist das Natural Language Understanding so programmiert, dass es die Bedeutung trotz häufiger menschlicher Fehler (wie Aussprache- und Rechtschreibfehler oder Umstellungen von Buchstaben und Wörtern) versteht.
Heutzutage können Maschinen natürliche Sprache kontextbezogen interpretieren und auf verschiedene gestellte Anfragen angemessen reagieren. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt beim tieferen Verständnis der menschlichen Sprache dar.
💡Gut zu wissen: Auch wenn die Ankunft von ChatGPT die Fortschritte der NLU ins Rampenlicht gerückt hat, existiert sie bereits seit vielen Jahren durch Chatbots und intelligente Assistenten, wie Alexa, Google Assistant und Siri.
NLU, NLP und NLG: Wo liegt der Unterschied?
Da die menschliche Sprache besonders komplex ist, gibt es viele Techniken, die darauf abzielen, ihr Verständnis und ihre Verarbeitung zu verfeinern. NLU (natural language understanding) ist eine davon. Aber sie ist bei weitem nicht die einzige.
- Natural Language Processing (NLP): Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst eine Reihe von Systemen (einschließlich der NLU), die die menschliche Sprache analysieren und verstehen sollen. Dies geschieht, indem Maschinen unstrukturierte Sprachdaten verarbeiten.
- Natürliche Sprachgenerierung (NLG): Wie die NLU ist auch die natürliche Sprachgenerierung eine Untergruppe der NLP. Hier besteht das Ziel darin, automatisch Texte in natürlicher Sprache zu erzeugen. Computer imitieren die Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren, mit mehr Flüssigkeit, Emotion und Persönlichkeit. Mithilfe eines Datensatzes können Computer z. B. automatisch einen Nachrichtenartikel, eine E-Mail zur Kundengewinnung oder eine Verkaufsseite generieren.
NLU, NLP und NLG werden gemeinsam verwendet, um Texte zu verstehen und zu produzieren, die denen von Menschen ähneln.
Anwendungsbeispiele vn Natural Language Understanding
Heutzutage gibt es immer mehr Technologien, die NLU verwenden. Hier sind einige Beispiele:
- Interactive Voice Response (IVR): Diese Technologien werden für das Routing von Anrufen verwendet. Bei einem Anruf analysiert das IVR-System die Stimme des Anrufers, die einzelnen Wörter und die grammatikalische Struktur, um die Absicht des Anrufers zu ermitteln. Es liefert dann die am besten geeignete Antwort.
- Intelligente persönliche Assistenten: Hierbei handelt es sich einfach um Chatbots. Diese Computerprogramme sind in der Lage, sich mit einem Menschen über eine Vielzahl von Themen zu unterhalten. Häufig werden sie in Unternehmen für den Kundenservice eingesetzt, z. B. um Antworten auf häufig gestellte Fragen zu geben.
- Erkennen von Gefühlen und Absichten der Nutzer: NLU (natural language understanding) kann Organisationen dabei helfen, Kommentare in sozialen Netzwerken zu analysieren. Auf diese Weise können Unternehmen besser erkennen, ob ihre Kunden mit den angebotenen Produkten oder Dienstleistungen zufrieden sind oder nicht.
Die Funktionsweise des NLU (natural language understanding)
Um die Bedeutung eines Textes oder einer Rede zu verstehen und zu erfassen, verwenden NLU-Systeme (Natural Language Understanding) zwei grundlegende Techniken:
- Die Erkennung von Entitäten (oder Tokens): Hier definiert das NLU-System mehrere Entitäten innerhalb der Nachricht. Zu diesen Entitäten gehören benannte Entitäten, die Kategorien entsprechen, wie z. B. Personennamen, Orte, Gegenstände, Satzzeichen usw., und numerische Entitäten, wie z. B. Mengen, Daten, Währungen, Prozentsätze usw. Daraus extrahiert der Computer die wichtigsten Informationen, um die Bedeutung des Textes oder der Rede zu verstehen.
- Absichtserkennung: Hier geht es darum, die Gefühle und das Ziel des Nutzers zu erkennen. Dazu achtet der Computer auf die grammatikalische Struktur der Sätze und die verschiedenen möglichen Mehrdeutigkeiten in der Bedeutung der Wörter. Dies ist wahrscheinlich der wichtigste Teil, wenn es darum geht, die menschliche Sprache zu verstehen.
Letztendlich sorgen diese Algorithmen dafür, dass die menschliche Sprache strukturierter wird. Sie wird zu einem Datenmodell, das aus semantischen und pragmatischen Definitionen besteht, die von einer Maschine in Echtzeit übersetzt werden können.
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NLU und Data Science
Die menschliche Sprache ist sehr komplex und subtil. Es ist eine große Herausforderung, einen Computer in die Lage zu versetzen, alle Nuancen dieser Sprache zu verstehen.
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz zeigen jedoch, dass Maschinen mehr denn je in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und sich wie ein Mensch auszudrücken. Für Datenexperten ist NLU (natural language understanding) ein vielversprechender Ansatz. Aber man muss sich auch mit Machine Learning und seinen neuesten Technologien beschäftigen.
