Wenn KI-Tools bei der Verarbeitung natürlicher Sprache immer besser werden, dann liegt das vor allem daran, dass sie die semantische Analyse immer besser nutzen. In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, worum es sich dabei handelt und welchen Nutzen sie für Organisationen hat.
Was ist die semantische Analyse?
Definition der semantischen Analyse
Die Semantik bezieht sich auf die Untersuchung von Wörtern in ihrem Kontext. Ein Wort kann mehrere Bedeutungen haben. Um seine tatsächliche Bedeutung innerhalb eines Satzes zu verstehen, muss man die Gesamtheit der Wörter untersuchen, die ihn umgeben. Das ist der Kontext.
Auf diese Weise können Wörter, Ausdrücke, Sätze oder sogar lange Texte (1000, 2000, 5000 Wörter…) besser verstanden werden.
Neben der Bedeutung von Textdaten können semantische Analysewerkzeuge auch den Tonfall, die Gefühle, die Emotionen, den Wortlaut usw. interpretieren. Diese Analyse kann dann zeigen, ob der Text eine positive, negative oder neutrale Konnotation hat.
Die semantische Analyse, die in die Welt der Daten zurückverwiesen wird, soll Maschinen dabei helfen, die tatsächliche Bedeutung einer Wortfolge in Abhängigkeit vom Kontext zu verstehen. Machine-Learning-Algorithmen und NLP-Technologien (Natural Language Processing) untersuchen dann Textdaten, um die menschliche Sprache besser zu verstehen. Die semantische Analyse ermöglicht es also, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu verfeinern.
Beispiel für semantische Analysen
Damit du die semantische Analyse besser verstehen kannst, hier zwei Beispiele:
Beispiel 1:
Ich esse ein Erdbeereis.
Ich betrachte mein Spiegelbild in dem Spiegel, der an meinem Schrank befestigt ist.
Das Wort „Eis“ kann sich auf mehrere Bedeutungen beziehen: ein Nahrungsmittel oder ein Spiegel. Um seine tatsächliche Bedeutung in jedem Satz zu bestimmen, müssen daher die anderen Bestandteile des Satzes analysiert werden. Dies ist in der deutschen Sprache (und in den europäischen Sprachen im Allgemeinen) besonders wichtig, da viele Wörter besonders mehrdeutig sind. Bei diesen lässt sich die Bedeutung nur aus dem Kontext erschließen.
Beispiel 2 :
Wir essen, Kinder!
Wir essen Kinder!
Abgesehen von polysemen Wörtern spielt auch die Zeichensetzung eine große Rolle bei der semantischen Analyse.
In diesem Beispiel ist die Bedeutung eines Satzes beim Sprechen durch die Intonation der Stimme sehr leicht zu verstehen.
Aber beim Lesen können Maschinen die Bedeutung eines Satzes aufgrund eines Kommas oder eines falsch gesetzten Punktes falsch interpretieren.
Warum sollte man die semantische Analyse verwenden?
SEO
Die semantische Analyse lässt sich sehr gut im Rahmen der natürlichen Suchmaschinenoptimierung anwenden. Es geht darum, Suchmaschinen zu helfen, die Bedeutung eines Textes zu verstehen, um ihn in ihren Ergebnissen zu positionieren.
Google analysiert dann das Vokabular, die Zeichensetzung, die Satzstruktur, die regelmäßig wiederkehrenden Wörter usw.
Im Laufe der verschiedenen Entwicklungen im Bereich SEO hat sich die semantische Analyse immer weiter verfeinert. Ursprünglich beruhte die Suchmaschinenoptimierung vor allem auf der Wiederholung eines Schlüsselworts innerhalb eines Textes. Mit der zunehmenden Anzahl an Online-Inhalten führen diese Wiederholungen jedoch zu extrem schweren Texten, die sich nicht gut lesen lassen.
Um die Nutzererfahrung zu verbessern, haben Suchmaschinen ihre semantische Analyse entwickelt. Die Idee ist, einen Text nicht nur durch die Redundanz von Schlüsselanfragen zu verstehen, sondern vielmehr durch den Reichtum des semantischen Feldes.
Am Beispiel von Eis (im Sinne von Lebensmitteln) geht es darum, Wörter wie Geschmack, Erdbeere, Schokolade, Vanille, Hörnchen, Becher, Sommer, Frische usw. einzufügen.
Für Google ist die semantische Analyse ein Mittel, um herauszufinden, ob ein Text die Suchabsicht der Nutzer erfüllt oder nicht.
Chatbots
Neben der Suchmaschinenoptimierung wird die semantische Analyse auch bei allen Chatbots,
virtuellen Assistenten und anderen künstlichen Intelligenzwerkzeugen eingesetzt.
Diese Technologien müssen nicht nur die Absicht des Internetnutzers verstehen, sondern auch selbst Inhalte wiedergeben. Wenn der Nutzer jedoch eine Frage mit einem schlechten Wortschatz stellt, kann es für die Maschine schwierig sein, eine Antwort zu finden.
Marketing und Social Listening
Wie bereits erwähnt, ist die semantische Analyse in der Lage, die positive, negative oder neutrale Konnotation eines Textes zu bestimmen.
Diese Fähigkeit ist besonders im Marketingbereich nützlich. Maschinen können automatisch das Feedback von Kunden aus sozialen Netzwerken, Online-Bewertungsportalen, Foren usw. verstehen.
Genauer gesagt, müssen sie die Emotionen der Kunden wiedergeben. Das heißt, sie müssen die Elemente erkennen, die auf eine gewisse Unzufriedenheit, Unzufriedenheit oder Ungeduld der Zielgruppe hindeuten.
Mithilfe von semantischen Analysewerkzeugen können Marken große Mengen an Textdaten verarbeiten. Auf diese Weise können sie ihr Kundenwissen und ihr Verständnis von Markttrends erweitern. Sie können ihre Kommunikation verbessern, Warnungen einrichten, wenn zu viele negative Nachrichten auftauchen usw.
Die semantische Analyse ist ein hervorragendes Mittel, um Marketingmaßnahmen zu steuern.
Welche anderen Arten der Textanalyse gibt es?
Syntaktische Analyse
Bei der syntaktischen Analyse wird die eigentliche Struktur des Satzes analysiert.
Beispiel:
Isst du ein Eis?
Du isst ein Eis
In diesem Rahmen ermöglicht die Subjekt-Verb-Positionierung, diese beiden Sätze als Frage und Aussage zu unterscheiden. Die Bedeutung der Wörter als solche wird hingegen nicht analysiert. Dies geschieht erst im Nachhinein mit der semantischen Analyse.
Daher ergänzen sich syntaktische und semantische Analyse.
Die lexikalische Analyse
Die lexikalische Analyse wird besonders in Programmiersprachen verwendet. Hier ist es das Ziel, die Struktur eines Textes zu untersuchen, der dann in einzelne Wörter oder Ausdrücke zerlegt wird. Zum Beispiel Bezeichner, Schlüsselwörter, Trennzeichen usw.
Auch hier greift die semantische Analyse im Nachhinein ein.
Was wir uns merken sollten:
- Die semantische Analyse ermöglicht es, die Bedeutung eines Wortes, eines Satzes, eines Ausdrucks oder eines Textes anhand des Kontextes zu verstehen, der durch die Gesamtheit der Textdaten geliefert wird.
Diese Analyse ist besonders nützlich bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, da sie es Maschinen ermöglicht, das menschliche Gehirn besser zu verstehen. - Konkret findet diese Untersuchung der Semantik ihre Anwendung im Marketing, bei Chatbots oder auch bei der Suchmaschinenoptimierung.
