Natural Language Understanding (NLU)

Definition

Nat­ur­al Lan­guage Under­stand­ing (NLU) ist ein Teil­bere­ich des Nat­ur­al Lan­guage Pro­cess­ing (NLP), der sich mit dem maschinellen Ver­ste­hen von men­schlich­er Sprache beschäftigt. NLU-Sys­teme erken­nen nicht nur Wörter, son­dern auch Bedeu­tung, Inten­tion und Kon­text ein­er Eingabe. Dadurch kön­nen Chat­bots, Sprachas­sis­ten­ten und KI-Anwen­dun­gen präzise auf Nutzer­fra­gen reagieren und kom­plexe Kon­ver­sa­tio­nen führen.

Wie funktioniert NLU?

1. Tokenisierung: Zer­legung von Text in einzelne Wörter oder Tokens.

2. Pars­ing: Analyse der Satzstruk­tur (Syn­tax).

3. Seman­tis­che Analyse: Erken­nen der Bedeu­tung und Beziehun­gen zwis­chen Wörtern.

4. Intent-Erken­nung: Bes­tim­men, welche Absicht der Nutzer ver­fol­gt (z. B. “Tick­et buchen”, “Bestel­lung stornieren”).

5. Enti­ty Recog­ni­tion: Iden­ti­fizieren rel­e­van­ter Infor­ma­tio­nen wie Namen, Orte, Zahlen oder Daten.

6. Kon­textver­ar­beitung: Berück­sich­ti­gung vorheriger Eingaben zur Verbesserung der Genauigkeit.

Einsatzgebiete von NLU

• Chat­bots & Voice­bots: Ver­ste­hen von Nutzer­an­fra­gen im Kundenservice.

• Virtuelle Assis­ten­ten: Steuerung durch Sprach­be­fehle (z. B. Siri, Alexa).

• Über­set­zungssys­teme: Sin­nvolle und kon­textbasierte Übersetzungen.

• Such­maschi­nen: Erken­nen der Such­in­ten­tion für bessere Ergebnisse.

• Health­care & Recht: Automa­tis­che Analyse kom­plex­er Texte und Dokumente.

Vorteile von NLU

• Erken­nung von Nutzer­in­ten­tio­nen statt nur Schlüsselwörtern.

• Verbesserung der Kon­ver­sa­tion­squal­ität in Chatbots.

• Fähigkeit, mehrdeutige Sprache zu interpretieren.

• Grund­lage für intel­li­gente Automa­tisierung im Kundenservice.

Unterschied zwischen NLU und NLP

• NLP (Nat­ur­al Lan­guage Pro­cess­ing): Ober­be­griff für die Ver­ar­beitung natür­lich­er Sprache (inkl. Erken­nen, Ver­ste­hen und Generieren).

• NLU (Nat­ur­al Lan­guage Under­stand­ing): Spezieller Teil­bere­ich, der sich auf das Ver­ste­hen von Bedeu­tung und Kon­text konzentriert.

Beispiele für NLU-Systeme

• Dialogflow (Google): Plat­tform für NLU-basierte Chatbots.

• Rasa NLU: Open-Source-Frame­work für Intent-Erken­nung und Enti­ty Recognition.

• IBM Wat­son Assis­tant: KI-Assis­tent mit fort­geschrit­ten­er NLU.

• Microsoft LUIS: NLU-Dienst für die Inte­gra­tion in Con­ver­sa­tion­al AI.

FAQ zu NLU

Was ist NLU?

Ein Bere­ich der KI, der Com­put­ern ermöglicht, die Bedeu­tung men­schlich­er Sprache zu verstehen.

Warum ist NLU wichtig?

Weil nur durch Sprachver­ständ­nis präzise Antworten und natür­liche Kon­ver­sa­tio­nen möglich sind.

Welche Rolle spielt NLU bei Chatbots?

NLU ist die Grund­lage, damit Chat­bots Nutzer­in­ten­tio­nen erken­nen und passende Antworten geben können.

Verwandte Begriffe

• Nat­ur­al Lan­guage Pro­cess­ing (NLP)

• Nat­ur­al Lan­guage Gen­er­a­tion (NLG)

• Intent-Erken­nung

• Enti­ty Recognition

• Trans­former

• Con­ver­sa­tion­al AI