Natural Language Understanding (NLU): Definition, Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten

Natural Language Understanding als Technik Künstlicher Intelligenz kommt in Unternehmen unterschiedlicher Branchen zum Einsatz. Dort verbessert es sowohl die Kommunikation mit dem einzelnen Kunden als auch mit dem einzelnen Mitarbeiter. Im Folgenden erfahren Sie,

• was unter dem Begriff Natural Language Understanding verstanden wird,
• warum Natural Language Understanding wichtig für Unternehmen ist,
• wie Natural Language Understanding funktioniert
• wie sich Natural Language Understanding in Unternehmen einsetzen lässt und
• wie Sie Natural Language Understanding mithilfe von Qualtrics erfolgsorientiert in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Was ist Natural Language Understanding?

Der Begriff Natural Language Understanding, der häufig als NLU abgekürzt wird, ist ebenso wie Natural Language Generation oder NLG ein Unterbegriff des Natural Language Processing, abgekürzt NLP.

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Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing vereint die beiden Teildisziplinen NLU und NLG und bezeichnet den gesamten Prozess der automatisierten Datenverarbeitung. NLP ist eine Subdisziplin der Linguistik, der Informatik und der Künstlichen Intelligenz.

Natural Language Understanding vs Natural Language Generation

NLU bezeichnet eine Reihe digitaler Anwendungen, die dem Verständnis menschlicher Sprache dienen. NLU ist sowohl für mündlich als auch schriftlich getätigte Äußerungen anwendbar. Im Gegensatz zur bloßen Ausgabe von Wörtern, Wortgruppen und Sätzen bieten NLU-Anwendungen eine Darstellung der Bedeutung jeder getätigten Äußerung.

Natural Language Generation hingegen bezeichnet das automatisierte Erzeugen natürlicher Sprache, die für den Menschen verständlich ist, mithilfe von trainierter Software.

Ein üblicher Kreislauf eines NLP-basierten Chatbots auf einer Website besteht also darin, einen durch einen Nutzer bereitgestellten Text in seiner korrekten Bedeutung mithilfe einer NLU-Anwendung zu verstehen sowie das Anliegen des Kunden zu identifizieren und mithilfe einer NLG-basierten Anwendung eine befriedigende Antwort in natürlicher Sprache zu generieren.

Voraussetzungen für effizientes Arbeiten mit NLP, NLU- und NLG-Anwendungen

Bereits vor Gebrauch von NLP-, NLU- und NLG-basierten Anwendungen ist darauf zu achten, dass der jeweiligen Anwendung und ihrem Algorithmus eine ausreichende Datenmenge zur Verfügung steht. Nur auf diesem Weg ist es möglich, Texte zuverlässig automatisiert zu erfassen und automatisiert generieren zu lassen. Auch nach der Trainingsphase ist es ratsam, die jeweilige Anwendung kontinuierlich weiterzuentwickeln, um weiterhin präzise und objektive Analysen zu erhalten.

Ist die Software bereits in Gebrauch, ist die Beachtung folgender Hinweise ratsam:

• Die Oberfläche der jeweiligen Software sollte für jeden Mitarbeiter intuitiv bedienbar Der Gebrauch der Software sollte auch für Mitarbeiter mit wenig technischem Verständnis digitaler Anwendungen möglich sein.
• Es bietet sich an, Software zu verwenden, die in bereits durch das Unternehmen genutzte Software integrierbar ist, etwa in Projektmanagement- und HR-Software.
• Vor allem für international agierende Unternehmen bietet es sich an, in ihren NLP-Anwendungen mehrere Sprachen zu integrieren. Dazu zählen neben Englisch etwa Spanisch oder Deutsch.
• Um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen, ist es notwendig, die jeweilige NLU-Anwendung mit einem umfangreichen Wörterbuch und der Grammatik der jeweiligen Sprache zu verbinden. Auf diese Weise erkennt die Anwendung automatisiert die korrekte Bedeutung polysemer oder homonymer Wörter.

Warum ist Natural Language Understanding wichtig?

NLU-basierte Anwendungen sind vor allem für Unternehmen von enormer Relevanz. Im Folgenden werden einige der Gründe dargestellt.

Zügige Verarbeitung großer Datenmengen

Mithilfe von Natural Language Understanding lassen sich immense Datenmengen eines Unternehmens sammeln und speichern. NLU-Anwendungen sind in der Lage, aus großen Datenmengen benötigte Daten und Informationen zu extrahieren und wichtige Erkenntnisse gefiltert und analysiert zur Verfügung zu stellen. Gleichzeitig handelt es sich um objektive und präzise Analysen. Dies ist etwa im Recruiting-Prozess jedes Unternehmens ein großer Vorteil, um den besten Kandidaten zu finden.

Ebenso bieten NLU-Anwendungen auch für Mitarbeiter einen Vorzug, denn die Software übernimmt die Bearbeitung repetitiver Aufgaben, die sonst auf die Mitarbeiter zurückfallen würde. Diese konzentrieren sich so auf ihre wichtigen Aufgaben und arbeiten fokussierter.

Individuell zugeschnittener Kundenservice

Guter Kundenservice stärkt die Bindung von Kunden zum Unternehmen und steigert die Kundenzufriedenheit. Besonders Anwendungen wie Chatbots, die auf Natural Language Processing beruhen, bieten Kunden bei verschiedenen Anliegen zu jedem Zeitpunkt zügig Hilfestellung. Ein guter Kundenservice verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz.

Reduktion von Kosten und Aufwand

NLU-Anwendungen sind in der Lage, große Datenmengen effizient und schnell zu analysieren. Auf diese Weise kann auf die kosten- und zeitintensive Analyse durch Mitarbeiter verzichtet werden. Ebenso ermöglichen NLU-Anwendungen, wichtige Entscheidungen datengestützt in Echtzeit zu treffen und so den Unternehmenserfolg zu steigern.

Wie funktioniert Natural Language Understanding?

Zur Verdeutlichung der Funktionsweise des Natural Language Understanding wird ein Beispiel gewählt, in dem ein Nutzer eine NLU-basierte Suchmaschine wählt. In einem ersten Schritt werden der Software gesprochene oder geschriebene Äußerungen durch den Nutzer zugeführt. Eine solche mündlich oder schriftlich getätigte Äußerung, die mithilfe einer Suchmaschine gesucht wird, kann wie folgt aussehen:

In der Folge führt die NLU-basierte Software eine Analyse durch und erkennt Bedeutung sowie Intention der Suchanfrage:

Die beiden Schlüsselkonzepte beider Teildisziplinen des Natural Language Processing sind die sogenannte Intent Recognition und die Entity Recognition. Für das obengenannte Beispiel lauten die Elemente der Intent Recognition sowie der Entity Recognition wie folgt:

• Intent Recognition: Unter diesem Terminus wird die automatisierte Erkennung von Absichten anhand der mündlich oder schriftlich getätigten Äußerungen des Nutzers durch die Software bezeichnet. Die Identifizierung der jeweiligen Nutzerabsicht hilft der Software, das eigentliche Ziel der Interaktion zu ermitteln. Im obengenannten Beispiel ist die NLU-Software so in der Lage, zu erkennen, dass der Nutzer Tickets für öffentliche Verkehrsmittel, aufgrund der räumlichen Entfernung der beiden Städte bestenfalls Flugtickets, kaufen möchte. Die auf dem NLU-System basierende Suchmaschine zeigt dem Nutzer in der Folge höchstwahrscheinlich Angebote für verschiedene Flugtickets an.
• Entity Recognition: Mit diesem Begriff ist die Erkennung der einzelnen sprachlichen Elemente gemeint, die der Nutzer mit seiner Suchanfrage abgibt. In der automatisierten Analyse werden Eigennamen in verschiedene Kategorien eingeteilt, darunter Personennamen, Markennamen oder Ortsnamen. Numerische Elemente lassen sich in zahlenbasierte Kategorien einteilen, darunter Datum, Uhrzeit, Währungen und Prozentsätze.

NLU-Software ist ebenso in der Lage, Syntax, Wortarten wie Nomen, Verben und Adjektive sowie Kasus, Genus und Numerus zu unterscheiden und zu markieren.

Wo lässt sich Natural Language Understanding einsetzen?

Anwendungen des NLU kommen in verschiedenen Kontexten zum Einsatz. Dazu zählen die folgenden Verwendungsbereiche:

• Sowohl der Kundenservice als auch die HR-Abteilung eines Unternehmens erhalten jeden Tag viele E-Mails. Das automatisierte Filtern und Sortieren von E-Mails nach Relevanz der jeweiligen Nachricht mithilfe einer NLU-Anwendung erleichtert die Arbeit der Mitarbeiter.
• Digitale Sprachassistenten, die im privaten und im beruflichen Kontext Anwendung finden, basieren auf NLU-Software. Diese Sprachassistenten sind in der Lage, mündliche Äußerungen zu verstehen und zu verarbeiten und zielgerichtet zu antworten.
• Auch die bereits genannten Chatbots, die auf Unternehmenswebsites zur automatisierten Bearbeitung verschiedener Kundenanliegen zur Verfügung stehen, basieren auf NLU-Systemen. Sie sind in der Lage, unterschiedlichste Fragen von Kunden zu Produkten oder Dienstleistungen ohne Einbezug von Mitarbeitern des Kundenservices zu erkennen und mithilfe von NLG automatisiert zu beantworten.
• Große Unternehmen erhalten täglich eine Menge an Rezensionen. NLU-basierte Anwendungen sind in der Lage, diese je nach Bedarf zu filtern und zu ordnen. So können sich Mitarbeiter des Kundeservices etwa auf jene Kunden konzentrieren, die eher negative Rezensionen hinterlassen haben.

Mit NLU-Anwendungen von Qualtrics den Kundenservice verbessern

Möchten auch Sie von den Vorteilen des Natural Language Understanding profitieren, bietet Ihnen Qualtrics in Zusammenarbeit mit Clarabridge eine passende Anwendung. Diese ist in der Lage, die gesprochenen oder geschriebenen Äußerungen Ihrer Kunden zuverlässig zu extrahieren, zu markieren und Handlungsanweisungen zu geben.

Unsere Anwendung bietet Ihrem Unternehmen des Weiteren unter anderem folgende Vorteile:

• Ermitteln von zugrundeliegenden Emotionen, Intentionen und Bedürfnissen dank der Einbindung von über 150 branchenspezifischen NLU-Modellen
• Verbessern sämtlicher Berührungspunkte zwischen Unternehmen und Kunden beziehungsweise zwischen Unternehmen und Mitarbeitern in Echtzeit mithilfe automatischer Workflows und ausgelöster Handlungen durch xFlow
• Erstellen von Profilen von Kunden oder Mitarbeitern mit erweiterbaren Notizen zu sprachlichen Äußerungen und Emotionen