Was ist NLP-Technologie und wie funktioniert die NLP-Engine von Inbenta?

 

Das Herzstück der Inbenta-Technologie ist das Natural Language Processing und seine NLP-Engine, die in natürlicher menschlicher Sprache formulierte Kundenanfragen versteht. Entdecken Sie, wie die Engine diese Anfragen verarbeitet.

Inbenta Natural Language Processing Technology

Was ist Natural Language Processing?

Vereinfacht ausgedrückt ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) eine Technologie, die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache auf die gleiche Weise zu verstehen, wie wir Menschen es tun.

NLP ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das Linguistik und Informatik miteinander verbindet, um menschliche Sprache zu interpretieren, indem es sie in Wörter zerlegt, den Kontext aus der Beziehung zwischen den Wörtern ableitet und diese Daten strukturiert, um die Bedeutung zu extrahieren.

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Warum ist Natural Language Processing wichtig?

  • Reden wir über Sprache

    Als Menschen verwenden wir die natürliche Sprache als alltägliches Mittel zur Kommunikation miteinander. Dies ist möglich, weil wir über eine angeborene Fähigkeit verfügen, Wörter in einer oder mehreren Sprachen zu verstehen, zu verarbeiten und zu verwenden.

    Obwohl alle natürlichen Sprachen eindeutigen Regeln wie Syntax und Grammatik folgen, gibt es manchmal Mehrdeutigkeiten. Natürliche Sprachen unterscheiden sich auch von künstlich geschaffenen Sprachen, wie etwa Computerprogrammiersprachen.

    NLP Technology - What is Natural Language
  • NLP hilft Computern, Menschen zu verstehen

    Weil natürliche Sprachen nicht in der gleichen Weise „konzipiert“ wurden wie formale Sprachen, neigen sie dazu, viele Mehrdeutigkeiten aufzuweisen. Ein und dasselbe Wort, eine Formulierung oder sogar ein ganzer Satz können mehrere Bedeutungen haben und ein Konzept kann auf verschiedene Weise ausgedrückt werden.

    An dieser Stelle kommt die Verarbeitung natürlicher Sprache ins Spiel. Dank theoretischer linguistischer Rahmenwerke, wie dem Bedeutung-Text-Modell (BTM), ermöglicht NLP den Computern, Sprache zu verarbeiten, die Bedeutung hinter den Wörtern zu verstehen und so die Lücke zwischen Maschinen und Menschen zu schließen.

    NLP Technology - Meaning Text Theory
  • Sprache in all ihren Formen und ihrer Komplexität verstehen

    Mit Hilfe der NLP-Technologie können Computer jetzt automatisch natürliche menschliche Sprachen, in gesprochener oder Textform, verarbeiten und sie sogar in all ihren Formen und ihrer Komplexität verstehen.

    Natural Language Processing ermöglicht:

    ✓ Rechtschreibkorrektur
    ✓ Verständnis des Kontextes
    ✓ Erkennung der Absicht
    ✓ Sentimentanalyse
    ✓ Bedeutungsunterscheidung

    NLP Technology - NLP Features

Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Wie bereits erläutert, extrahiert NLP die Bedeutung, indem es die Sprache in Wörter zerlegt und den Kontext aus der Beziehung zwischen diesen Wörtern ableitet. Die Daten werden dann indiziert und mit einem hohen Maß an Genauigkeit in bestimmte Gruppen oder Klassen eingeteilt.

Der Indizierungsprozess lässt sich in weitere Phasen unterteilen:

01

Tokenisierung

Zerlegung von Text in kleinere semantische Einheiten oder einzelne Halbsätze.

02

Part-of-Speech Tagging

Markieren von Wörtern als Substantive, Verben, Adjektive, Adverbien, Pronomen usw.

03

Entfernung von Stoppwörtern

Herausfiltern von allgemeinen Wörtern, die wenig oder keine einzigartigen Informationen hinzufügen, wie z. B. Präpositionen und Artikel (bei, zu, ein, der).

04

Stemming / Lemmatisierung

Umwandlung von Wörtern in ihre Stammform und Bewertung des Kontextes der Wortverwendung.

NLP Technology - Indexing Process

Nach all diesen Schritten ist die Sprache in eine Struktur umgewandelt, die der Computer verstehen kann. Wenn Sie genau verstehen möchten, wie diese verschiedenen Phasen ablaufen, erklären wir Ihnen hier den Prozess und wie Inbentas NLP Antworten findet.

Warum ist Inbentas NLP besser als die unserer Konkurrenz?

  • Der Ansatz von Inbenta: neurosymbolische KI

    Inbentas Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache basiert auf neurosymbolischer KI, die symbolisches Denken mit einigen Schichten maschinellen Lernens kombiniert und so das Beste aus beiden Technologien vereint.

    Das Matching-Verfahren ist nicht stichwortorientiert oder statistisch, sondern basiert auf der Semantik. Gekoppelt mit unserem eigenen ausführlichen Lexikon ist Inbentas Plattform für Kundeninteraktionsmanagement in der Lage, die Bedeutung von Benutzeranfragen zu verstehen. Und das auch dann, wenn die Fragen unvollständig, mehrdeutig oder unstrukturiert sind.

    Dank dieser drei Schlüsselelemente – NLP, neurosymbolischer KI und Lexikon – helfen die Lösungen von Inbenta den Nutzern auf effiziente Weise, genaue Antworten auf ihre Fragen zu finden, ohne langwieriges Datentraining.

    NLP Technology - Neuro-Symbolic AI
  • Maschinelles Lernen als Grundlage für NLP

    Die meisten KI-Lösungen auf dem Markt nutzen maschinelles Lernen für ihre Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

    Das maschinelle Lernen verwendet einen statistischen Ansatz zur Lösung von Nutzeranfragen. Das bedeutet, dass die Lösung mit einer Vielzahl von Daten trainiert werden muss, d. h. mit verschiedenen Formulierungen und Äußerungen von Kundenanfragen, damit die Algorithmen statistisch entscheiden können, wie eine bestimmte Frage zu beantworten ist.

    Die wichtigste Matching-Technologie von Inbenta basiert dagegen auf semantischem Matching, das wir durch eine Kombination mit maschinellem Lernen ergänzen können. So kann unser NLP-Motor das Verhalten der Nutzer analysieren und daraus lernen, um die beliebtesten Inhalte zuerst anzuzeigen.

    NLP Technology - Machine Learning

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