Fallstudie: Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache

Weshalb maschinelles Lernen nicht gleich Verarbeitung von natürlicher Sprache ist.

Grundsätzlich gibt es zwei Arten, wie natürliche Sprache verarbeitet werden kann…

Die Spitzentechnologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache basieren heute auf künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, Datenmuster zu erkennen, welche zum Verstehen von Benutzereingaben genutzt werden. Dieser flexible Ansatz passt sich sprachlichen Nuancen und Ambiguitäten an, sodass die Fragen des Benutzers wesentlich besser verstanden werden. Daneben wird nach wie vor von einem althergebrachten Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache Gebrauch gemacht, das auf Logarithmen für maschinelles Lernen und vorbestimmten Regeln basiert. Dabei wird festgelegt, welche Wörter und Sätze verstanden und beantwortet werden sollen – eine äußerst rigide Methode die nicht selten zu unpassenden Antworten führt. Angesichts der neuesten technologischen Fortschritte gibt es jedoch keine Ausrede zur Nutzung von maschinellem Lernen und auf Stichwörtern basierenden Algorithmen anstatt von modernen Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

Wir haben beide Technologien auf die Probe gestellt.

Wir haben einen anderen auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basierenden Chatbot gegen unseren eigenen ins Rennen geschickt und bewertet, wie gut die beiden beim Verstehen von natürlicher Sprache abschneiden. Die folgenden Fragen wurden an einen Chatbot von Inbenta und an ein populäres Chatbot-Service eines anderen Anbieters gestellt, der die Nutzung von natürlicher Sprachverarbeitung bewirbt. Nennen wir diesen Chatbot in unserem Experiment einfach AnonyBot. Zur Vorbereitung dieses Tests haben wir unseren Chatbot, so wie er ist, genommen und seine Wissensdatenbank an die von AnonyBot genutzten FAQ angeschlossen. Die Ergebnisse des Experiments verdeutlichen die Unterschiede, die bei den beiden Ansätzen zur Verarbeitung von natürlicher Sprache bestehen. Um einen der vielen Schritte im Rahmen der Verarbeitung von natürlicher Sprache zu verdeutlichen, haben wir den Resultaten die semantische Punktezahl beigefügt, die in Prozenten ausdrückt, in wie weit das erkannte Kommunikationsziel mit dem beabsichtigten Kommunikationsziel übereinstimmt.

Berechnung der semantischen Punktezahl:

Die von Inbenta genutzten Verfahren zur Verarbeitung von natürlicher Sprache ermöglichen es, Anfragen in lexikalische Cluster, Funktionen und Konzepte zu unterteilen, die Bedeutungen anstatt von Worten darstellen. Unter Einsatz eines Algorithmus werden die erkannten Kommunikationsabsichten den vorhandenen Inhalten zugewiesen. Als Antwort des Chatbots erhält der Kunden das semantische Paar mit der höchsten Übereinstimmung.


Das Experiment:

Frage 1: Gibt es Einschränkungen beim DB-Volumen?

AnonyBot: Keine Antwort [✗]

Inbenta: Wie groß darf eine Wissensdatenbank sein? [✓]

Unsere semantische Punktezahl: 58,8%

Frage 2: Welche Formate werden unterstützt?

AnonyBot: Keine Antwort [✗]


Inbenta: Welches Datenformat ist für das Tool geeignet? [✓]

Unsere semantische Punktezahl: 80,9%

Frage 3: Ich habe mein Passwort vergessen

AnonyBot: Keine Antwort [✗]

Inbenta: Wie melde ich mich an? [✓]

Unsere semantische Punktezahl: 57,1%

Frage 4: Ich habe etwas modifiziert, aber ich kann noch keine Resultate sehen

AnonyBot: Keine Antwort [✗]

Inbenta: Die getätigten Aktualisierungen der Wissensdatenbank spiegeln sich online noch nicht wieder. Warum? [✓]

Unsere semantische Punktezahl: 58,4%

Frage 5: Sind meine Daten sicher?

AnonyBot: Keine Antwort [✗]

Inbenta: Wie sicher sind meine Daten in der Wissensdatenbank? [✓]

Unsere semantische Punktezahl: 92,4%


Der Mitbegründer und CEO von Inbenta, Jordi Torras, über die Komplexität hinter fortschrittlichen Methoden zur Verarbeitung von natürlicher Sprache.

 

Inbenta ist führend in der Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz für Kundensupport, E-Commerce und Chatbots und bietet eine einfach zu implementierende Lösung, die die Kundenzufriedenheit verbessert, Supportkosten reduziert und den Umsatz steigert. Möchten Sie mehr erfahren? Unser Expertenteam zeigt Ihnen gerne, was Inbenta für Ihr Unternehmen tun kann

 

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