Natürliches Sprachverständnis (NLU)

Was ist Natural Language Understanding (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU), eine Form der Natural Language Processing (NLP), ermöglicht es Benutzern, Texte besser durch maschinelle Lernalgorithmen und statistische Methoden zu verstehen. Diese Algorithmen nehmen Sprache als Eingabe und liefern eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erforderlichen Aufgabe, einschließlich Part-of-Speech-Tagging, automatischer Zusammenfassung, Named Entity Recognition (NER), Sentiment-Analyse, Emotionserkennung, Parsing, Tokenisierung, Lemmatisierung, Spracherkennung und mehr.

NLP ist die übergeordnete Kategorie oder das umfassende Konzept. Es ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI)-Technologie, die darauf abzielt, menschliche Sprache zu verstehen. NLP hilft Computern, die Merkmale der menschlichen Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu replizieren.

NLP als Ganzes ist eine Unterkategorie der KI. KI ist ein sehr allgemeiner und breiter Bereich mit einer Reihe von verschiedenen Unterkategorien, einschließlich KI-Plattformen, Chatbots, Deep Learning und maschinellem Lernen. Deep Learning wird noch detaillierter mit weiteren Unterkategorien wie NLP, Spracherkennung und Computer Vision (Bilderkennung). Jede dieser Unterkategorien bietet Benutzern eine sehr unterschiedliche Funktionalität, die für Unternehmen in der Zukunft potenziell wertvoll ist.

Arten des Natural Language Understanding (NLU)

Je nachdem, wofür NLU verwendet wird oder in welcher Branche ein Unternehmen tätig ist, wird eine der verschiedenen Arten von NLU genutzt.

• Part-of-Speech-Tagging: Diese Art von NLU ermöglicht es Unternehmen, ihre Texte nach Wortarten wie Substantiven, Verben und Präpositionen zu kennzeichnen. Dies kann Benutzern helfen, die Semantik ihrer Dokumente zu verstehen und ein besseres Verständnis ihrer Textdaten zu erlangen.
• Named Entity Recognition (NER): NER ist eine Art der Informationsextraktion, die benannte Entitäten (z. B. Orte, Personen und Orte) in unstrukturiertem Text in vordefinierte Kategorien klassifizieren kann.

• Automatische Zusammenfassung: Es kann für Menschen schwierig sein, ein großes Textkorpus schnell und korrekt zusammenzufassen. NLU kann verwendet werden, um Texte zusammenzufassen und Forschern, Geschäftsanwendern oder jedem, der eine schnelle Zusammenfassung benötigt, einen Vorteil zu verschaffen.
• Sentiment-Analyse: Texte können positive oder negative Stimmungen präsentieren. Textdaten aus Kundenservice-Interaktionen können mithilfe von NLU analysiert werden, sodass Kundenservice-Leiter viele Interaktionen an verschiedenen Berührungspunkten und die Art der präsentierten Stimmungen verstehen können.

Vorteile der Verwendung von Natural Language Understanding (NLU)

NLU ist keine Technologie, die nur von KI-Praktikern und erfahrenen Entwicklern verwendet wird. Vielmehr wird sie in einer Vielzahl von Softwarebereichen eingesetzt und bietet greifbare Vorteile für Geschäftsanwender.

• Skalierung: Menschen sind großartig in der Analyse, aber ihre Analysefähigkeiten können zusammenbrechen, wenn die Datenmenge riesig ist und sie Ergebnisse in Rekordzeit liefern müssen. NLU-gestützte Technologie wird nicht gestresst, unter Druck gesetzt oder müde. Sie kann eine (relativ) kleine Datenmenge oder ein großes Textkorpus mit Leichtigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit analysieren. Dies kann über die Textdatensätze eines Unternehmens und verschiedene Anwendungsfälle hinweg skaliert werden.
• Trends entdecken: NLU kann großartige Arbeit leisten, um Trends und Muster in Textdaten zu finden. Durch Wortwolken, Grafiken und Diagramme und mehr kann NLU Benutzern tiefere Einblicke in das geben, was wirklich unter der Oberfläche passiert.
• Ermächtigung nicht-technischer Benutzer: Viele NLU-Technologien auf dem Markt sind No-Code- oder Low-Code-Lösungen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, von der Technologie zu profitieren. Die Zeiten, in denen man zu einem Datenwissenschaftler oder IT-Experten gehen musste, um ein Verständnis für Sprachdaten zu bekommen, sind vorbei.

Auswirkungen der Verwendung von Natural Language Understanding (NLU)

Viele Softwarebereiche werden positiv von NLU beeinflusst:

• Chatbots: Konversationsschnittstellen in verschiedenen Ausprägungen, sei es Chatbots oder intelligente virtuelle Assistenten (ihre intelligentere Verwandte), werden stark verbessert, wenn sie mit NLU ausgestattet sind. Mit NLU können Benutzer natürliche, menschenähnliche Gespräche mit ihrer Technologie führen, um Produktdetails zu erhalten, HR-Informationen zu beschaffen, Flüge zu buchen und vieles mehr. Ohne NLU müssen sich Konversationsschnittstellen im Wesentlichen mit Menüleisten begnügen.
• Vertragsanalytik: Vertragsanalytik-Software bietet Einblicke aus extrahierten Vertragsdaten, um Unternehmen zu helfen, Bedingungen in all ihren Verträgen konsistent zu halten. Diese Art wird durch NLU verstärkt.
• Marktintelligenz: Marktintelligenz-Software sammelt öffentlich verfügbare Informationen über Unternehmen und Einzelpersonen aus verschiedenen Quellen und verwendet sie, um Datensätze zu erstellen oder sie mit vorhandenen CRM-Daten zu kombinieren. Mit NLU kann sie die Informationen, die sie zieht, besser verstehen.
• Patentrecherche: Patentrecherche-Software, manchmal auch als Software zur Recherche von geistigem Eigentum bezeichnet, hilft bei der Verwaltung des Patentrecherche- und Analyseprozesses. Diese Software kann NLP-gestützte semantische Suchfunktionen enthalten, um zusätzliche Kontexte zu Suchen bereitzustellen.
• Robotic Process Automation (RPA): RPA-Software nutzt Bots, um Routineaufgaben innerhalb von Softwareanwendungen zu automatisieren, die normalerweise von den Mitarbeitern eines Unternehmens durchgeführt werden. Viele Lösungen in dieser Kategorie bieten NLP-Funktionen, um Text in Dokumenten und Anwendungen zu verstehen.

Grundlegende Elemente des Natural Language Understanding (NLU)

NLU-Lösungen können variieren, wie sie verpackt oder geliefert werden, aber ein vollständiges Angebot wird die folgenden Elemente enthalten:

• Fähigkeit, Textdaten zu konsumieren: Mit natürlicher Sprache im Kern muss diese Technologie die Fähigkeit bieten, verschiedene Arten von Textdaten aus verschiedenen Quellen zu konsumieren.
• Fähigkeit, Textdaten zu verstehen: Als Ausgabe muss NLU dem Endbenutzer etwas bieten, das den Text verständlich macht, wie NER, Sentiment-Analyse oder automatische Zusammenfassung.

Best Practices für Natural Language Understanding (NLU)

Um Natural Language Understanding zum Funktionieren zu bringen, befolgen Sie diese Best Practices:

• Haben Sie saubere Daten: Wenn Daten voller irrelevanter oder falscher Daten sind, erwarten Sie fehlerhafte Ergebnisse. Der beste Algorithmus ist nur so gut wie die Daten, die ihm präsentiert werden.
• Verstehen Sie die Daten: NLU, wie andere Varianten der KI, ist keine Magie. Daher wird es nicht automatisch alle Antworten auf die Fragen haben, die Sie noch nicht gestellt haben. Daher ist es unerlässlich, dass man ein Verständnis für die Arten von Fragen hat, die man adressiert, sowie die grundlegenden Details der betreffenden Textdaten. Von diesem Ausgangspunkt aus kann NLU helfen, Muster und Trends zu verstehen.

Natural Language Understanding (NLU) vs. Natural Language Generation (NLG)

Sowohl NLU als auch NLG sind Unterkategorien von NLP. Ersteres nimmt Text als Eingabe und liefert eine Art textbezogene Einsicht als Ausgabe. Letzteres präsentiert Daten (z. B. Diagramme und Grafiken) in einer verständlichen, natürlichen Sprachweise.