Was ist Natural Language Understanding (NLU)?

NLU klingt vielleicht wie nur ein weiteres KI-Kürzel, ist aber entscheidend dafür, dass KI wirklich versteht, was wir meinen.

Wie erkennt Siri, ob du nach dem Weg fragst oder ein Lied abspielen möchtest?

Wie unterscheidet ein KI-Agent zwischen einer Produktanfrage und einer Supportanfrage?

Schauen wir uns an, wie NLU funktioniert und warum sie für intelligente KI-Interaktionen notwendig ist.

Was ist NLU?

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich des Natural Language Processing (NLP), der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu interpretieren und zu verstehen.

NLU wird in KI-Chatbots, virtuellen Assistenten und Tools zur Stimmungsanalyse eingesetzt. Sie ermöglicht es Maschinen, die Nutzerabsicht – egal ob Text oder Sprache – präzise zu erfassen, damit sie entsprechend reagieren können.

NLU gilt als ein besonders schwieriges KI-Problem (auch als AI-complete bezeichnet), das nur mit künstlicher Intelligenz gelöst werden kann. Ohne KI ist NLU nicht möglich.

Wie funktioniert NLU?

NLU zerlegt menschliche Sprache, um Bedeutung und Absicht zu interpretieren. So funktioniert es Schritt für Schritt:

1. Vorverarbeitung des Texts

Bevor die Analyse beginnt, wird der Text bereinigt, indem unnötige Elemente wie Satzzeichen und Stoppwörter entfernt werden, um sich auf den wesentlichen Inhalt zu konzentrieren.

2. Wichtige Bestandteile erkennen

Das System extrahiert Entitäten, Schlüsselwörter und Phrasen und identifiziert so die wichtigsten Textteile für die weitere Analyse.

3. Analyse der Satzstruktur

Durch die Untersuchung von Wortbeziehungen und Grammatik erkennt NLU, wie verschiedene Wörter und Konzepte im Satz zusammenhängen.

4. Zuordnung zu Absichten und Zielen

Die extrahierten Bestandteile werden vordefinierten Absichten oder Zielen zugeordnet, damit das System den Zweck des Nutzers versteht.

5. Verfeinerung des Verständnisses durch Kontext

Frühere Interaktionen und Kontextinformationen helfen, die Genauigkeit zu verbessern, sodass das NLU-System Antworten anhand des Gesprächsverlaufs anpassen kann.

6. Strukturierte Ausgabe erzeugen

Abschließend erzeugt das System eine strukturierte Antwort, die Aktionen auslösen, Befehle ausführen oder relevante Informationen liefern kann.

Praxisbeispiel

Schauen wir uns das an einem Beispiel an.

Patrick nutzt bei der Arbeit einen KI-Agenten, der mit all seinen Hauptanwendungen, einschließlich seines Kalenders, integriert ist.

Patrick schreibt seinem KI-Agenten: „Plane ein Meeting mit Anqi morgen um 13 Uhr oder zu einer ähnlichen Zeit. Plane ein Folgegespräch für zwei Wochen später.“

Im Rahmen seines agentischen KI-Workflows wird der Agent:

1. Die Absicht erkennen: Der Agent erkennt, dass Patrick ein Meeting planen möchte.
2. Wichtige Entitäten extrahieren: Der Agent erkennt, dass es um den Kontakt ‚Anqi‘, die Uhrzeit ‚13 Uhr‘ und das Datum ‚morgen‘ geht.
3. Äußerungsanalyse: Der Agent erkennt, dass die Aktion das ‚Planen‘ ist, mit Anqi, und dass Zeit und Tag 13 Uhr morgen sein sollen.
4. Kontextuelles Verständnis: Der Agent prüft die Kalender von Patrick und Anqi auf Verfügbarkeit. Ist 13 Uhr morgen nicht frei, schlägt er eine ähnliche Zeit vor, wie gewünscht.
5. Abschließende Aktion: Der Agent plant das Meeting und das Folgegespräch, indem er Kalendereinladungen an Patrick und Anqi verschickt.

Einsatzgebiete von NLU in der Praxis

Wahrscheinlich begegnet dir NLU täglich, oft ohne es zu merken. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen:

Leadgenerierung

NLU ist ein zentrales Element bei der KI-gestützten Leadgenerierung, also der Qualifizierung von Leads durch Konversations-KI. Mithilfe von NLU können Chatbots die Bedürfnisse und Möglichkeiten neuer Leads erkennen und sogar direkt nach der Qualifizierung Termine mit Vertriebsmitarbeitern buchen.

Sprachassistenten

Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen NLU, um die Absicht hinter deinen gesprochenen Befehlen zu verstehen.

Wenn du zum Beispiel sagst: „Erinnere mich an meinen Nageltermin um 14 Uhr“, zerlegt der Assistent deinen Satz, erkennt die Absicht (eine Erinnerung einstellen) und extrahiert die Entitäten (Nageltermin, morgen, 14 Uhr).

NLU ermöglicht es diesen Assistenten, gesprochene Anfragen zu verstehen und entsprechend zu handeln.

Kundenservice-Chatbots

Wenn du mit einem Kundenservice-Chatbot schreibst und „Wo ist mein Paket?“ eingibst, nutzt der Bot NLU, um zu erkennen, dass du den Lieferstatus abfragen möchtest.

Er extrahiert die nötigen Informationen – etwa deine Bestelldaten – und liefert das passende Update. Diese Fähigkeit, verschiedene Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten, macht NLU zu einem wichtigen Bestandteil moderner Kundenservice-Automatisierung.

E-Mail-Filterung und Automatisierung

NLU steckt auch hinter E-Mail-Automatisierungssystemen. So können NLU-basierte Tools eingehende E-Mails lesen, den Inhalt verstehen und sie automatisch in Kategorien wie „dringend“, „Werbung“ oder „Meetings“ einsortieren.

Solche Systeme können sogar passende Antworten generieren, was Unternehmen Zeit bei der Kommunikation spart.

Textanalyse für Feedback und Umfragen

Unternehmen nutzen NLU häufig, um Feedback aus Umfragen, Bewertungen und Social-Media-Posts auszuwerten.

NLU hilft dabei, Muster und Stimmungen in geschriebenen Texten zu erkennen, sodass Kundenbedürfnisse und Meinungen besser verstanden werden.

Ein NLU-System kann zum Beispiel Hunderte von Kundenbewertungen analysieren und mithilfe von Stimmungsanalyse feststellen, ob die meisten Nutzer eine bestimmte Funktion positiv oder negativ bewerten.

Wichtige Komponenten

Tokenisierung

Tokenisierung bedeutet, einen Satz in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen zu zerlegen, damit die KI ihn besser verarbeiten kann.

Beispiel: „Plane ein Meeting für 15 Uhr morgen“ wird in [„Plane“, „ein“, „Meeting“, „für“, „15 Uhr“, „morgen“] zerlegt.

Wortartenbestimmung (Part-of-Speech, POS)

POS-Tagging erkennt die grammatische Struktur eines Satzes, indem es jedes Wort als Substantiv, Verb, Adjektiv usw. kennzeichnet.

Beispiel: In „Plane ein Meeting“ wird „Plane“ als Verb und „Meeting“ als Substantiv markiert.

Named Entity Recognition (NER)

Die Erkennung benannter Entitäten (NER) erkennt und klassifiziert wichtige Entitäten wie Namen, Orte und Daten im Text.

Beispiel: In „Buche einen Flug nach New York nächsten Freitag“ erkennt die KI „New York“ als Ort und „nächsten Freitag“ als Datum.

Intent-Klassifizierung

Die Intent-Klassifizierung bestimmt das eigentliche Ziel oder die Absicht des Nutzers hinter seiner Eingabe.

Beispiel: „Tisch für zwei reservieren“ wird als Absicht, eine Reservierung vorzunehmen, klassifiziert.

Abhängigkeitsanalyse

Die Abhängigkeitsanalyse untersucht die Beziehungen zwischen Wörtern, um die grammatische Struktur des Satzes zu verstehen.

Beispiel: In „Sende den Bericht an Maria“ erkennt die KI, dass „Maria“ die Empfängerin des Berichts ist.

Kontextanalyse

Kontextanalyse nutzt umliegende Gespräche oder frühere Interaktionen, um sicherzustellen, dass Antworten relevant und präzise sind.

Beispiel: Wenn ein Nutzer zuvor nach einem bestimmten Projekt gefragt hat, kann die KI zukünftige Antworten auf diesen Kontext abstimmen.

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FAQs

1. Wie hängen NLU, maschinelles Lernen und Deep Learning zusammen?

NLU (Natural Language Understanding) nutzt Machine Learning, um Muster in Textdaten zu erkennen, und Deep Learning, um komplexe Sprachstrukturen zu modellieren. Deep-Learning-Architekturen wie Transformer ermöglichen es NLU-Systemen, Kontext und Absicht mit hoher Genauigkeit zu interpretieren.

2. Was ist der Unterschied zwischen NLU und Natural Language Generation (NLG)?

NLU (Natural Language Understanding) dient dazu, Benutzereingaben zu interpretieren und deren Bedeutung zu extrahieren, während NLG (Natural Language Generation) darauf abzielt, menschenähnliche Antworten zu erzeugen. Kurz gesagt: NLU liest und versteht, NLG schreibt und antwortet.

3. Wie genau ist NLU heute und welche Faktoren beeinflussen die Genauigkeit?

Moderne NLU-Systeme erreichen in klar definierten Bereichen eine Genauigkeit von über 90 %, aber die Leistung hängt von Faktoren wie der Qualität der Trainingsdaten, Sprachvielfalt, Komplexität des Anwendungsbereichs und der Fähigkeit des Modells ab, Mehrdeutigkeiten oder Anfragen mit mehreren Absichten zu verarbeiten.

4. Wie viele Daten werden in der Regel benötigt, um ein zuverlässiges NLU-Modell zu erstellen?

Um ein zuverlässiges NLU-Modell zu entwickeln, benötigt man in der Regel Tausende von gelabelten Beispielen pro Absicht oder Entität. Durch Transfer Learning und vortrainierte Modelle (wie BERT oder GPT) kann der Datenbedarf jedoch auf einige Hundert Beispiele pro Klasse reduziert werden.

5. Wie integriert man eine NLU-Engine mit anderen Tools wie CRM, Kalendern oder Datenbanken?

Eine NLU-Engine wird integriert, indem sie mit APIs verbunden wird, die es dem System ermöglichen, nach Erkennung der Nutzerabsicht Aktionen auszuführen – etwa Termine zu erstellen, Kontaktdaten abzurufen oder Datensätze zu aktualisieren. Dies erfolgt über Backend-Skripte oder durch die Nutzung einer Plattform mit nativer Integrationsunterstützung.