Was ist Intent-Klassifizierung?
Intent-Klassifizierung ist die automatisierte Kategorisierung von Textdaten basierend auf Äußerungen von Kunden. Im Wesentlichen analysiert ein Intent-Klassifizierer automatisch Texte und kategorisiert diese in Absichten wie beispielsweise Terminvereinbarungen, Demo-Anfrage und Kaufinteresse. Dies ist nützlich, um die Absichten hinter Kundenanfragen zu verstehen, anschließende Prozesse zu automatisieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen zu können.
Wie funktioniert die Intent-Klassifizierung?
Die Intent-Klassifizierung verwendet maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Wörter oder Ausdrücke automatisch einer bestimmten Absicht zuzuordnen. Intent-Klassifizierer müssen jedoch zuerst mit Textbeispielen trainiert werden, die auch als Trainingsdaten bezeichnet werden. Wenn Sie beispielsweise Kunden-E-Mails analysieren, müssen sie zuerst verschiedene Intents festlegen, die in ihrem Kontext vorhanden sind. Beispielsweise sind Produktanfragen, Terminvereinbarungen, Anmeldungen zum Newsletter, Aufforderungen zum Rückruf und Terminvereinbarungen häufige Intents in Kundenanfragen. Diese müssen im Intent-Klassifizierer angelegt und mit Trainingsdaten befüllt werden. Je mehr Beispiele Sie dem Modell zur Verfügung stellen, desto intelligenter wird Ihr Intent-Klassifikator, da er über mehr Informationen verfügt, aus denen er lernen kann.
Um nicht nur Absichten, sondern auch Detailinformationen einer Äußerung zu extrahieren, können Sie die Klassifizierung auch mit Textextraktion kombinieren, um bestimmte Daten aus dem Text zu identifizieren wie z. B. Orte, Datum, Namen usw. Diese beziehen sich auf die Absicht des Benutzers, man nennt sie Entitäten oder auch Slots.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache aufzuschlüsseln und zu interpretieren. Es ist das Gehirn der Tools, die wir täglich verwenden – von Übersetzungssoftware, Chatbots, Spamfiltern und Suchmaschinen bis hin zu Grammatikkorrektursoftware, Sprachassistenten und Überwachungstools für soziale Medien.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der die menschliche Sprache für Maschinen verständlich macht. NLP kombiniert die Leistungsfähigkeit von Linguistik und Informatik, um die Regeln und Strukturen von Sprache zu untersuchen und intelligente Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, Text und Sprache zu verstehen, zu analysieren und Bedeutungen zu extrahieren.
NLP wird verwendet, um die Struktur und Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen, indem verschiedene Aspekte wie Syntax, Semantik, Pragmatik und Morphologie analysiert werden. Anschließend wandelt die Informatik dieses sprachliche Wissen in regelbasierte, maschinelle Lernalgorithmen um, die spezifische Probleme lösen und gewünschte Aufgaben ausführen können.
Welche Vorteile hat Natural Language Processing (NLP)?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Maschinen, riesige Mengen unstrukturierter Textdaten automatisch zu verstehen und zu analysieren, z. B. Kommentare in sozialen Medien, Kundensupport-Tickets, Online-Rezensionen, Nachrichtenberichte und mehr. Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Maschinen dabei helfen, Informationen mit wenig bis gar keiner menschlichen Interaktion zu sortieren und weiterzuleiten.
Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Mithilfe von Text Vektorisierung wandeln NLP-Algorithmen Texte in etwas um, das eine Maschine verstehen kann. Algorithmen werden mit Trainingsdaten und erwarteten Ausgaben gefüttert, um Maschinen zu trainieren, Zuordnungen zwischen einer bestimmten Eingabe und der entsprechenden Ausgabe herzustellen. Maschinen verwenden dann statistische Analysemethoden, um ihre eigene „Wissensbank“ aufzubauen und zu erkennen, welche Merkmale die Texte am besten repräsentieren. Mit je mehr Daten diese NLP-Algorithmen gefüttert werden, desto genauer werden die Textanalysemodelle.
Viele Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten eine syntaktische und semantische Analyse, die verwendet wird, um die menschliche Sprache in maschinenlesbare Teile zu zerlegen.
Die syntaktische Analyse, auch als Parsing oder Syntaxanalyse bekannt, identifiziert die syntaktische Struktur eines Textes und die Abhängigkeitsbeziehungen zwischen Wörtern, dargestellt in einem Diagramm, das als Parsing-Baum bezeichnet wird.
Die semantische Analyse konzentriert sich auf die Bestimmung der Bedeutung von Sprache. Da Sprache jedoch mehrdeutig ist, gilt die Semantik als einer der herausforderndsten Bereiche im NLP. Semantische Aufgaben analysieren die Struktur von Sätzen, Wortinteraktionen und verwandte Konzepte, um die Bedeutung von Wörtern zu entdecken und das Thema eines Textes zu verstehen.
Nachfolgend haben wir einige der wichtigsten Teilaufgaben der semantischen und syntaktischen Analyse aufgelistet:
Tokenization
Die Tokenization ist eine wesentliche Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die verwendet wird, um eine Folge von Wörtern in semantisch nützliche Einheiten, sogenannte Tokens, aufzuteilen.
Part-of-Speech-Tagging
Part-of-Speech-Tagging (abgekürzt als PoS-Tagging) beinhaltet das Hinzufügen einer Wortart-Kategorie zu jedem Token innerhalb eines Textes. Einige gebräuchliche PoS-Tags sind unter anderem Verb, Adjektiv, Substantiv, Pronomen, Konjunktion, Präposition.
Dependency Parsing
Dependency Parsing bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Wörter in einem Satz verbunden sind. Ein Abhängigkeitsparser analysiert daher, wie „Kopfwörter“ miteinander verwandt sind und durch andere Wörter modifiziert werden, um die syntaktische Struktur eines Satzes zu verstehen.
Constituency Parsing
Das Constituency Parsing zielt darauf ab, die gesamte syntaktische Struktur eines Satzes zu visualisieren, indem die Grammatik der Phrasenstruktur identifiziert wird. Es besteht aus der Verwendung von abstrakten Terminal- und Nicht-Terminal-Knoten, die Wörtern zugeordnet sind.
Lemmatization & Stemming
Wenn wir sprechen oder schreiben, neigen wir dazu, Wörter in ihren verschiedenen grammatikalischen Formen zu verwenden. Um diese Wörter für Computer leichter verständlich zu machen, verwendet NLP-Lemmatisierung und Stemming, um sie zurück in ihre Stammform zu transformieren.
Stopword-Removal
Das Entfernen von Stoppwörtern ist ein wesentlicher Schritt in der NLP-Textverarbeitung. Dabei werden hochfrequente Wörter herausgefiltert, die einem Satz wenig oder keinen semantischen Wert hinzufügen, z.B. wo, ist, für, usw.
Fazit
Die Möglichkeiten natürliche Sprache maschinell zu verarbeiten ist ein Meilenstein in der Datenanalyse. Vor nicht allzu langer Zeit schien die Vorstellung von Computern, die menschliche Sprache verstehen können, unmöglich. In kurzer Zeit – und angetrieben durch Forschung und Entwicklungen in Linguistik, Informatik und maschinellem Lernen – hat sich NLP jedoch zu einem der vielversprechendsten und am schnellsten wachsenden Bereiche innerhalb der KI entwickelt.
Mit fortschreitender Technologie wird NLP immer zugänglicher. Dank NLP-basierter Software wie Microsoft Language Studio, RASA oder IBM Watson wird es für Unternehmen immer einfacher, maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen, die dabei helfen, Prozesse zu automatisieren und ihre Kunden besser zu verstehen.
Bei Fragen oder Anregungen können sie jederzeit auf uns zukommen.