Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), der sich auf die Interpretation, Analyse und Extraktion von Bedeutungen aus menschlicher Sprache konzentriert, wie sie auf natürliche Weise in geschriebener oder gesprochener Form vorkommt. NLU ermöglicht es Maschinen, die Nuancen, den Kontext und die Absicht hinter sprachlich komplexen und unstrukturierten Text- oder Sprachdaten zu verstehen. Durch dieses Verständnis verarbeitet es sprachliche Informationen auf eine Weise, die anpassungsfähiger, dynamischer und auf die tatsächliche menschliche Sprache reagiert, wodurch Benutzerinteraktionen mit KI-basierten Systemen reibungsloser und intuitiver werden.
Aus technischer Sicht umfasst NLU zahlreiche komplizierte Prozesse, wie z. B. Tokenisierung, Teil-of-Speech-Tagging, syntaktisches Parsen, semantische Rollenkennzeichnung und Koreferenzauflösung. Diese Aufgaben helfen dabei, sinnvolle Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen innerhalb eines bestimmten Textes aufzudecken. Darüber hinaus gehen NLU-Techniken über die sprachliche Struktur und Bedeutung hinaus, indem sie andere Aspekte der Kommunikation berücksichtigen, wie etwa Pragmatik, Diskursanalyse und Sentimentanalyse. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Systemen, die mit NLU-Funktionen erweitert wurden, Benutzereingaben und Feedback zu verstehen und effektiv darauf zu reagieren, Unklarheiten zu erkennen und eine Vielzahl sprachbezogener Aufgaben zu bewältigen.
Zur Erreichung von NLU werden verschiedene Algorithmen und Modelle eingesetzt, darunter regelbasierte Systeme, Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Techniken und Kombinationen daraus. Das Aufkommen fortschrittlicherer und datengesteuerter Algorithmen wie Deep Neural Networks (DNNs) und transformatorbasierte Modelle (z. B. BERT, GPT-3) hat die Wirksamkeit von NLU in den letzten Jahren erheblich verbessert. Diese Fortschritte haben in vielen Anwendungsfällen zu bemerkenswerten Fortschritten geführt, z
- Textklassifizierung: Kategorisieren von Textdaten in vordefinierte Kategorien.
- Erkennung benannter Entitäten: Identifizieren und Klassifizieren von Entitäten wie Namen, Organisationen, Standorten usw. innerhalb eines Textes.
- Beantwortung von Fragen: Bereitstellung genauer und aussagekräftiger Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache.
- Zusammenfassung: Erstellen prägnanter und zusammenhängender Zusammenfassungen aus großen Textmengen.
- Automatisierte Übersetzung: Konvertieren von Text oder Sprache von einer Sprache in eine andere unter Beibehaltung von Kontext und Bedeutung.
- Absichtserkennung: Bestimmung des Zwecks oder Ziels hinter einer bestimmten Benutzereingabe.
- Stimmungsanalyse: Interpretation und Klassifizierung von Emotionen (positiv, negativ, neutral usw.), die in Text- oder Sprachdaten ausgedrückt werden.
Da sich die NLU-Technologie ständig weiterentwickelt und immer ausgefeilter wird, ist sie zu einem wesentlichen Bestandteil verschiedener KI- und ML-Anwendungen in mehreren Branchen geworden. NLU war beispielsweise maßgeblich an der Entwicklung von Mensch-Computer-Schnittstellen wie virtuellen Assistenten und Chatbots beteiligt, die auf dem genauen Verständnis und der Interpretation von Benutzereingaben beruhen, um relevante und aussagekräftige Antworten zu liefern. Darüber hinaus findet NLU Anwendung in der Textanalyse, Marktforschung, Social-Media-Überwachung, Kundenbetreuung und mehr.
AppMaster, eine leistungsstarke no-code -Plattform zum Erstellen von Backend-, Web- und mobilen Anwendungen, veranschaulicht, wie NLU in Softwarelösungen integriert werden kann, um Benutzerinteraktionen zu rationalisieren und das gesamte Benutzererlebnis zu verbessern. Durch die Nutzung von NLU-Funktionen ermöglicht AppMaster seinen vielfältigen Kunden – darunter kleine Unternehmen und Konzerne – die einfache Erstellung intuitiver und benutzerfreundlicher Anwendungen, unabhängig von ihrem Kenntnisstand. Dies führt letztendlich zu einer effizienteren Anwendungsentwicklung und geringeren Kosten, sodass sich Kunden auf die Erzielung ihrer Geschäftsergebnisse konzentrieren können, ohne sich um die komplizierten Details der NLU-Technologie kümmern zu müssen.
Abschließend ist es wichtig, die Bedeutung von Daten für die erfolgreiche Umsetzung von NLU hervorzuheben. Die Qualität und Quantität der zum Training von NLU-Modellen verwendeten Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung ihrer Leistung und Genauigkeit. Daher ist die Investition in eine qualitativ hochwertige Datenerfassung und entsprechende Annotation von entscheidender Bedeutung, um das gewünschte Maß an Verständnis und Interpretation zu erreichen. Darüber hinaus werden die laufenden Fortschritte in der KI- und ML-Forschung zweifellos weiterhin zur Erweiterung und Verbesserung der NLU-Techniken beitragen und sie zu einem zunehmend unverzichtbaren Aspekt bei der Entwicklung moderner Anwendungen machen.
