Natural Language Processing (NLP)
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Was NLP ist
NLP liegt zwischen Linguistik und maschinellem Lernen. Es umfasst alle Aufgaben, bei denen Software mit Alltagssprache statt mit strukturierten Daten umgehen muss: Texte übersetzen, Dokumente zusammenfassen, Spam filtern, Sprache transkribieren oder Fragen im Chat beantworten.
Die Schwierigkeit: Sprache ist mehrdeutig. Dasselbe Wort kann Verschiedenes bedeuten, Menschen machen Tippfehler, und die Bedeutung hängt oft vom Kontext ab.
So funktioniert NLP
Ältere NLP-Systeme arbeiteten mit handgeschriebenen Regeln und statistischen Modellen, die jeweils für eine eng begrenzte Aufgabe trainiert waren. Heute läuft NLP meist über große Sprachmodelle, die mit sehr großen Textmengen trainiert wurden. Typische Bausteine sind:
- Tokenisierung: Text wird in kleine Einheiten zerlegt, die das Modell verarbeiten kann.
- Embeddings: Wörter und Abschnitte werden in Zahlen übersetzt, die Bedeutung abbilden, sodass ähnliche Inhalte nah beieinander liegen.
- Klassifikation: Ein Text bekommt ein Label, etwa eine Sprache, ein Thema oder eine Absicht.
- Generierung: Es entsteht neuer Text, zum Beispiel eine Antwort oder Zusammenfassung.
Beispiel
Ein Kunde tippt „mein paket is noch nicht da, bestellt letzten dienstag“. Dank NLP kommt das System mit Tippfehler und Kleinschreibung klar, erkennt, dass es um eine verspätete Lieferung geht, liest „letzten Dienstag“ als Zeitangabe und antwortet in derselben Sprache. Reiner Stichwortabgleich könnte das übersehen, weil das Wort „Lieferung“ gar nicht vorkommt.
Warum das für Business-Chatbots wichtig ist
Ohne NLP reagiert ein Chatbot nur auf exakte Stichwörter oder Klicks. Mit modernem NLP fragen Besucher in ihren eigenen Worten und ihrer eigenen Sprache und bekommen trotzdem eine passende Antwort. NLP steckt auch im Suchschritt vieler KI-Chatbots: Die semantische Suche findet über Embeddings Abschnitte, die zur Bedeutung einer Frage passen, nicht nur zu ihrem Wortlaut.
NLP bei intoCHAT
intoCHAT nutzt ein OpenAI-Sprachmodell, das intoCHAT auswählt und verwaltet, um Besucher zu verstehen und Antworten zu formulieren. Das Modell erkennt die Sprache des Besuchers und antwortet darin. Um die richtigen Informationen zu finden, kombiniert intoCHAT semantische Suche mit Stichwortsuche über deine Inhalte. Das hilft bei umschriebenen Fragen ebenso wie bei exakten Begriffen wie Produktnamen.