Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich darauf konzentriert, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Sprache sinnvoll zu verstehen und zu interpretieren. Im Gegensatz zur einfachen Textverarbeitung oder zum Abgleich von Schlüsselwörtern zielt NLU darauf ab, den Kontext, die Absicht und die Nuancen hinter den von Menschen verwendeten Worten zu erfassen, sodass Computer natürlicher und effektiver mit Nutzern interagieren können.

Was bedeutet „Verstehen natürlicher Sprache“?

Natürliche Sprache ist die Art und Weise, wie Menschen mittels gesprochener oder geschriebener Worte in Sprachen wie Englisch, Mandarin oder Spanisch miteinander kommunizieren. Diese Sprachen sind komplex, enthalten Redewendungen, Mehrdeutigkeiten und kontextuelle Bedeutungen, die für Computer oft schwer zu erfassen sind. NLU begegnet diesen Herausforderungen, indem Maschinen Sprache auf einer Ebene interpretieren, die über das wortwörtliche Übersetzen hinausgeht.

NLU vs. NLP vs. NLG

NLU wird häufig mit anderen Begriffen aus dem Bereich der KI verwechselt, wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Generation (NLG). Obwohl sie miteinander verbunden sind, erfüllt jeder Begriff eine eigene Funktion:

• Natural Language Processing (NLP): NLP umfasst alle Aspekte des Verstehens und der Verarbeitung menschlicher Sprache durch Maschinen. Es schließt sowohl das Verstehen als auch das Generieren von Sprache ein und deckt verschiedene Techniken zur Verarbeitung und Analyse großer Mengen natürlicher Sprachdaten ab.
• Natural Language Understanding (NLU): NLU ist ein Teilbereich von NLP, der sich speziell auf das maschinelle Leseverständnis konzentriert. Es geht darum, die Bedeutung von Text oder Sprache zu interpretieren, Absichten zu erkennen und sprachliche Feinheiten wie Kontext, Stimmung und Mehrdeutigkeiten zu berücksichtigen.
• Natural Language Generation (NLG): NLG ist ein weiterer Teilbereich von NLP, der sich mit der Erzeugung menschlicher Sprache aus maschinenlesbaren Daten beschäftigt. Computer können damit Texte oder Sprache generieren, die menschlicher Kommunikation ähneln, etwa um Informationen zusammenzufassen oder auf Anfragen zu reagieren.

Den Unterschied zwischen diesen Begriffen zu kennen, ist entscheidend, um zu verstehen, wie NLU in das größere Feld der KI und Sprachverarbeitung passt.

Wie funktioniert Natural Language Understanding?

NLU-Systeme nutzen eine Kombination aus Computerlinguistik, maschinellen Lernalgorithmen und semantischem Verständnis, um menschliche Sprache zu interpretieren. Der Prozess umfasst mehrere wichtige Schritte:

1. Tokenisierung

Bei der Tokenisierung wird der Eingabetext oder die Sprache in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt – das können Wörter, Phrasen oder Symbole sein. Dieser Schritt erleichtert die Analyse der Sprachstruktur durch das System.

Beispiel:

• Eingabesatz: „Buche einen Flug nach New York morgen.“
• Tokens: [„Buche“, „einen“, „Flug“, „nach“, „New York“, „morgen.“]

2. Wortartenbestimmung (Part-of-Speech Tagging)

In diesem Schritt erhält jedes Token eine grammatikalische Funktion wie Nomen, Verb, Adjektiv usw. Die Bestimmung der Wortarten hilft, die grammatikalische Struktur des Satzes zu erfassen.

Beispiel:

• „Buche“ – Verb
• „einen“ – Artikel
• „Flug“ – Nomen
• „nach“ – Präposition
• „New York“ – Eigenname
• „morgen“ – Adverb

3. Syntaktische Analyse (Parsing)

Die syntaktische Analyse untersucht die grammatikalische Struktur des Satzes, um zu verstehen, wie die Tokens miteinander in Beziehung stehen. Dabei entsteht ein Parse-Baum, der die Satzstruktur abbildet.

4. Semantische Analyse

Die semantische Analyse interpretiert die Bedeutung des Satzes, indem sie die Definitionen der Wörter und deren Kombination im Kontext betrachtet. Sie löst Mehrdeutigkeiten auf und versteht Synonyme oder Homonyme.

Beispiel:
Das Wort „Buche“ kann ein Nomen oder ein Verb sein. In diesem Kontext wird es als Verb im Sinne von „etwas reservieren“ erkannt.

5. Absichtserkennung (Intent Recognition)

Die Absichtserkennung identifiziert den Zweck hinter der Benutzereingabe. Sie bestimmt, was der Nutzer erreichen möchte.

Beispiel:
Absicht: Einen Flug buchen.

6. Entitätenerkennung (Entity Recognition)

Die Entitätenerkennung extrahiert spezifische Datenpunkte oder Entitäten aus dem Text, wie z. B. Daten, Zeiten, Orte, Namen usw.

Beispiel:

• Zielort: New York
• Datum: Morgen

7. Kontextuelles Verständnis

NLU-Systeme berücksichtigen den Kontext des Gesprächs, einschließlich früherer Interaktionen, um genaue Antworten zu liefern.

Beispiel:
Wenn der Nutzer zuvor erwähnt hat, dass er Morgenflüge bevorzugt, wird dies vom System berücksichtigt.

8. Antwortgenerierung

Sobald Absicht und Entitäten erkannt wurden, kann das System eine passende Antwort oder Aktion generieren – oft unter Einsatz von NLG, um menschenähnlichen Text oder Sprache zu erzeugen.

Anwendungsbereiche des Natural Language Understanding

NLU findet in verschiedensten Branchen Anwendung und verbessert die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Hier einige wichtige Einsatzgebiete:

1. Chatbots und virtuelle Assistenten

NLU bildet das Rückgrat intelligenter Chatbots und virtueller Assistenten wie Amazons Alexa, Apples Siri, Google Assistant und Microsoft Cortana. Diese Systeme verstehen Sprachbefehle oder Texteingaben, um Aufgaben auszuführen, Fragen zu beantworten oder smarte Geräte zu steuern.

Anwendungsbeispiel:

• Kundenservice-Chatbots: Unternehmen setzen Chatbots auf ihren Webseiten ein, um häufige Kundenanfragen zu bearbeiten. Dank NLU können diese Chatbots sofort Antworten liefern, Probleme lösen oder Nutzer durch Prozesse führen – ohne menschliches Eingreifen.

2. Kundenservice und Support

NLU verbessert den Kundenservice, indem Systeme Anfragen präzise interpretieren und beantworten können.

Anwendungsbeispiele:

• Interaktive Sprachantwortsysteme (IVR): NLU ermöglicht IVR-Systemen, gesprochene Anfragen zu verstehen, Anrufe an die richtigen Abteilungen zu leiten oder Informationen ohne Tastenmenüs bereitzustellen.
• E-Mail-Routing: NLU analysiert eingehende Kunden-E-Mails, erkennt Absicht und Dringlichkeit und leitet sie an die passenden Supportmitarbeiter weiter oder löst automatische Antworten aus.

3. Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)

NLU wird genutzt, um Textdaten aus sozialen Medien, Bewertungen oder Feedback zu analysieren und die Stimmung hinter Kundenmeinungen zu bestimmen.

Anwendungsbeispiel:

• Reputationsmanagement: Unternehmen überwachen soziale Plattformen, um die öffentliche Stimmung zu ihren Produkten oder Dienstleistungen einzuschätzen. NLU hilft, Kommentare als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren, wodurch angemessene Reaktionen möglich werden.

4. Maschinelle Übersetzung

NLU spielt eine zentrale Rolle bei der Übersetzung von Text oder Sprache von einer Sprache in eine andere, wobei Bedeutung und Kontext erhalten bleiben.

Anwendungsbeispiel:

• Globale Kommunikation: Unternehmen, die in mehreren Ländern tätig sind, nutzen NLU-basierte Übersetzungstools, um mit internationalen Kunden und Partnern zu kommunizieren und dabei genaue und kontextgerechte Übersetzungen sicherzustellen.

5. Sprachgesteuerte Anwendungen

NLU ermöglicht Anwendungen, Sprachbefehle zu verstehen und zu verarbeiten und macht so die Interaktion natürlicher.

Anwendungsbeispiele:

• Smart-Home-Geräte: Nutzer können Haushaltsgeräte, Licht oder Sicherheitssysteme per Sprachbefehl steuern – interpretiert durch NLU-Systeme.
• Sprachgesteuerte Suche: NLU ermöglicht die Internetsuche mittels natürlicher Sprache, was die Benutzerfreundlichkeit und Barrierefreiheit erhöht.

6. Inhaltsanalyse und Datenextraktion

NLU hilft dabei, große Mengen unstrukturierter Textdaten zu verarbeiten und relevante Informationen zu extrahieren.

Anwendungsbeispiele:

• Analyse juristischer Dokumente: Kanzleien nutzen NLU, um Verträge oder Dokumente nach wichtigen Klauseln, Verpflichtungen oder Risiken zu durchsuchen.
• Verarbeitung medizinischer Akten: NLU extrahiert Patienteninformationen, Diagnosen und Behandlungspläne aus unstrukturierten Arztnotizen.

7. Bildung und E-Learning

NLU verbessert Bildungssoftware durch personalisierte Lernerfahrungen.

Anwendungsbeispiel:

• Intelligente Tutorsysteme: NLU befähigt Lernsoftware, Schülerfragen zu verstehen und individuell angepasste Erklärungen oder Ressourcen bereitzustellen.

Beispiele für NLU im Einsatz

1. Virtuelle Assistenten

• Apples Siri: Nutzt NLU, um Sprachbefehle zum Erstellen von Erinnerungen, Versenden von Nachrichten oder Suchen von Informationen zu verstehen.
• Amazons Alexa: Interpretiert natürliche Sprache, um Smart-Home-Geräte zu steuern, Musik abzuspielen oder Fragen zu beantworten.
• Google Assistant: Versteht komplexe Anfragen und liefert personalisierte Antworten auf Basis von Nutzerpräferenzen und Kontext.

2. Kundensupport-Chatbots

• Bankdienstleistungen: Chatbots helfen Kunden bei Kontofragen, Transaktionsdetails oder der Meldung von Betrugsfällen, indem sie natürliche Sprache verstehen.
• E-Commerce-Plattformen: Bots unterstützen Nutzer beim Verfolgen von Bestellungen, Rückgaben oder Finden von Produkten über Konversationsschnittstellen.

3. Tools zur Stimmungsanalyse

• Social Media Monitoring: Tools wie Brandwatch nutzen NLU, um die öffentliche Stimmung auf Plattformen wie Twitter oder Facebook zu analysieren und Unternehmen Einblicke in die Kundenmeinung zu geben.

4. Maschinelle Übersetzungsdienste

• Google Translate: Geht über die wortwörtliche Übersetzung hinaus, indem NLU eingesetzt wird, um den Kontext zu erfassen und genauere Übersetzungen zu liefern.
• Microsoft Translator: Nutzt NLU, um Redewendungen zu interpretieren und die beabsichtigte Bedeutung zwischen Sprachen zu erhalten.

5. Datenerfassung und Formularverarbeitung

• Automatisierte Dateneingabe: NLU ermöglicht Systemen, in natürlicher Sprache bereitgestellte Informationen zu verstehen und Datenbanken oder Formulare korrekt auszufüllen.
• Spracherkennungsanwendungen: Übertragen gesprochene Sprache in geschriebenen Text und erkennen dabei basierend auf dem Kontext auch Interpunktion und Formatierung.

Vorteile des Natural Language Understanding

NLU bietet zahlreiche Vorteile, die sowohl die Nutzererfahrung als auch die betriebliche Effizienz verbessern:

1. Verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion

Durch das Verstehen natürlicher Sprache werden Interaktionen intuitiver und benutzerfreundlicher. Nutzer müssen keine speziellen Befehle oder Syntax lernen, was Technologie zugänglicher macht.

2. Automatisierung von Routinetätigkeiten

NLU ermöglicht die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie das Beantworten von FAQs, Terminvereinbarungen oder das Bearbeiten standardisierter Anfragen, sodass menschliche Ressourcen für komplexere Tätigkeiten frei werden.

3. Besseres Kundenerlebnis

Personalisierte und zeitnahe Antworten dank NLU führen zu höherer Kundenzufriedenheit. Das Verständnis der Kundenabsicht erlaubt es Unternehmen, Bedürfnisse gezielt zu adressieren.

4. Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten

NLU kann große Mengen unstrukturierter Daten wie E-Mails, Bewertungen und Social-Media-Beiträge analysieren und wertvolle Erkenntnisse für Geschäftsstrategien liefern.

5. Mehrsprachige Unterstützung

NLU-Systeme lassen sich darauf trainieren, mehrere Sprachen zu verstehen, sodass Unternehmen weltweit ohne Sprachbarrieren kommunizieren können.

Herausforderungen beim Verstehen natürlicher Sprache

Trotz aller Fortschritte steht NLU vor zahlreichen Herausforderungen, die sich aus der Komplexität menschlicher Sprache ergeben:

1. Mehrdeutigkeit und Variabilität

Menschliche Sprache ist von Natur aus mehrdeutig. Wörter und Phrasen können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben.

Beispiel:
„Ich sah ihre Ente.“ Dies kann bedeuten, dass jemand beobachtet, wie eine Person den Kopf senkt, oder dass man eine Ente sieht, die ihr gehört.

2. Redewendungen und Ausdrücke

Redewendungen lassen sich nicht wörtlich übersetzen, was Maschinen das Verständnis erschwert.

Beispiel:
„Es regnet Katzen und Hunde.“ NLU-Systeme müssen verstehen, dass dies „es regnet stark“ bedeutet und nicht wörtlich zu nehmen ist.

3. Sarkasmus und Ironie

Das Erkennen von Sarkasmus oder Ironie erfordert das Verstehen von Tonfall und Kontext, was für Maschinen schwierig ist.

Beispiel:
„Tolle Leistung, dass du die Frist verpasst hast.“ Dies ist vermutlich sarkastisch und drückt Unzufriedenheit statt Lob aus.

4. Kulturelle und sprachliche Nuancen

Sprache unterscheidet sich je nach Kultur, Region und sozialer Gruppe, sodass NLU-Systeme anpassungsfähig und sensibel sein müssen.

5. Wandelnder Sprachgebrauch

Slang, neue Ausdrücke und veränderte Bedeutungen erfordern ständige Aktualisierung und Weiterentwicklung der Systeme.

Beispiel:
Das Wort „lit“ bedeutet inzwischen „aufregend“ oder „großartig“, was ältere NLU-Modelle möglicherweise nicht erkennen.

6. Datenschutz und Ethik

Die Verarbeitung natürlicher Sprache beinhaltet häufig persönliche oder sensible Informationen, was Fragen zur Datensicherheit und ethischen Verwendung aufwirft.

Integration mit KI-Automatisierung und Chatbots

NLU ist ein integraler Bestandteil der Entwicklung intelligenter Chatbots und KI-Automatisierung-Tools, insbesondere im Bereich [Kundenservice und Engagement.

KI-Chatbots

• Absichtserkennung: NLU ermöglicht es Chatbots, Nutzeranfragen zu interpretieren, selbst wenn sie unterschiedlich formuliert sind.
• Kontextuelle Gespräche: Fortgeschrittene NLU-Systeme erlauben Chatbots, den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg zu behalten und relevantere Antworten zu geben.
• Personalisierung: Durch das Verständnis von Nutzerpräferenzen und früheren Interaktionen können Chatbots personalisierte Empfehlungen oder Unterstützung bieten.

KI-Automatisierung

• Workflow-Automatisierung: NLU kann automatisierte Workflows anhand natürlicher Sprache auslösen, z. B. eine Rückerstattung veranlassen, wenn ein Kunde Unzufriedenheit äußert.
• E-Mail- und Dokumentenverarbeitung: Automatische Klassifizierung und Weiterleitung von E-Mails oder Dokumenten durch Inhaltsanalyse.

Virtuelle Assistenten im Unternehmen

• Aufgabenmanagement: Assistenten, die natürliche Sprachbefehle verstehen, um Meetings zu planen, Erinnerungen zu setzen oder Aufgaben zu verwalten.
• Datenabfrage: Schneller Zugriff auf Informationen durch Datenbankabfragen in natürlicher Sprache.

Zentrale Konzepte und Begriffe

Das Verständnis von NLU erfordert die Vertrautheit mit mehreren Schlüsselkonzepten:

Absichtserkennung (Intent Recognition)

Erkennen des Zwecks oder Ziels einer Nutzereingabe. Sie ist das Kernstück von NLU und bestimmt, welche Aktion durchgeführt wird.

Beispiel:
Der Nutzer sagt: „Ich suche italienische Restaurants in der Nähe.“
Absicht: Restaurantempfehlungen suchen.

Entitätenerkennung (Entity Recognition)

Extraktion spezifischer Informationen (Entitäten) aus der Eingabe, wie Namen, Daten, Orte oder Mengenangaben.

Beispiel:
Entitäten: „italienische Restaurants“ (Küchenart), „in der Nähe“ (Standort bezogen auf den Nutzer).

Tokenisierung

Zerlegung von Text in kleinere Einheiten (Tokens), meist Wörter oder Phrasen, um die Analyse zu erleichtern.

Parsing

Analyse der grammatikalischen Struktur von Sätzen, um Beziehungen zwischen Wörtern zu verstehen.

Ontologie

Strukturierte Darstellung von Wissen, die Konzepte, Kategorien und deren Beziehungen definiert.

Semantische Analyse

Interpretation der Bedeutungen von Wörtern und Sätzen, einschließlich Synonymen, Antonymen und Nuancen.

Pragmatik

Verstehen von Sprache im Kontext, unter Berücksichtigung von Tonfall, situativem Kontext und implizierten Bedeutungen.

Kontextuelles Verständnis

Berücksichtigung früherer Interaktionen oder des situativen Kontexts, um aktuelle Eingaben korrekt zu interpretieren.

Forschung zum Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Maschinen ein sinnvolles Verständnis und eine Interpretation menschlicher Sprache zu ermöglichen. Die Arbeit „Natural Language Understanding with Distributed Representation“ von Kyunghyun Cho (2015) stellt einen auf neuronalen Netzen basierenden Ansatz für NLU vor und bietet einen eigenständigen Leitfaden, der die Grundlagen von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen behandelt. Im Mittelpunkt stehen Sprachmodellierung und maschinelle Übersetzung – grundlegende Komponenten von NLU. Mehr erfahren

Im aktuellen Paper „Meaning and understanding in large language models“ von Vladimír Havlík (2023) untersucht der Autor die philosophischen Implikationen von Sprachmodellen wie LLMs im Hinblick auf das Verständnis natürlicher Sprache. Die Studie argumentiert, dass diese Modelle über reine syntaktische Manipulation hinausgehen und ein echtes semantisches Verständnis erreichen können – eine Herausforderung für traditionelle Ansichten der maschinellen Sprachverarbeitung. Mehr erfahren

Die Studie „Benchmarking Language Models for Code Syntax Understanding“ von Da Shen et al. (2022) untersucht die Fähigkeiten vortrainierter Sprachmodelle beim Verständnis syntaktischer Strukturen, insbesondere in Programmiersprachen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Modelle zwar im Bereich der natürlichen Sprache überzeugen, aber bei der Codesyntax Schwierigkeiten haben – was einen Bedarf an verbesserten Pre-Training-Strategien verdeutlicht. Mehr erfahren

In „Natural Language Understanding Based on Semantic Relations between Sentences“ von Hyeok Kong (2012) wird das Konzept des Ereignisausdrucks und der semantischen Beziehungen zwischen Ereignissen als Grundlage für das Textverständnis diskutiert und ein Rahmen zur Verarbeitung von Sprache auf Satzebene vorgestellt. [Mehr erfahren