Newsletter September
September – SpecialAlles was Sie über KI und VoiceBots wissen müssen! |
Von NLP bis NLG – Das Herzstück der Sprachverarbeitung |
Künstliche Intelligenz (KI) hat zahlreiche Technologien hervorgebracht, die die Art und Weise verändern, wie wir mit Maschinen interagieren. Besonders in der Sprachverarbeitung sind Begriffe wie Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) von zentraler Bedeutung. Aber was steckt genau dahinter und wie beeinflussen sie die Funktionsweise von modernen VoiceBots? |
Natural Language ProcessingNLP umfasst Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Dazu gehören Spracherkennung, Textumwandlung und das Analysieren von Bedeutungen in unstrukturierten Daten. Ziel ist es, menschliche Sprache in maschinenlesbare Daten zu überführen. Natural Language UnderstandingNLU ist ein Teilgebiet von NLP und fokussiert sich auf das Verstehen von Texten, die Identifikation von Absichten sowie das Erkennen von Kontexten und Bedeutungen. Natural Language GenerationNLG generiert Text auf Basis von Daten, um Antworten, Berichte oder andere dynamische Inhalte in einer für den Menschen verständlichen Form zu erstellen. Large Language Models (LLM)LLMs wie GPT-4 sind komplexe Modelle, die auf großen Textdatensätzen trainiert werden und Text auf Basis von Kontext und Beziehungen zwischen Wörtern generieren können. Sie sind besonders gut in der Beantwortung von Fragen und der Textanalyse. Conversational AI und Generative AIConversational AI kombiniert NLP, NLU und NLG, um menschenähnliche Gespräche zu führen. Generative AI geht einen Schritt weiter und erstellt komplett neue Inhalte, die nicht im ursprünglichen Dialogkontext stehen müssen. |
VoiceBot Workflow – Ein umfassendes BeispielEin VoiceBot verarbeitet eine menschliche Anfrage, indem er eine Reihe von spezifischen Schritten durchläuft. Jede dieser Phasen nutzt verschiedene KI-Modelle, um Sprache zu erkennen, die Absicht des Benutzers zu verstehen, passende Antworten zu generieren und diese auf verständliche Weise wiederzugeben. |
Schritt 1: Spracherkennung (ASR – Automatic Speech Recognition)ASR wandelt die gesprochene Sprache in Text um. Es analysiert akustische Signale und erstellt eine lesbare Textform, die dann weiterverarbeitet werden kann. Wichtig ist, dass ASR auch in lauten Umgebungen und bei verschiedenen Dialekten präzise funktioniert. Schritt 2: Sprachverständnis (NLU)Das NLU-Modul analysiert den durch ASR erzeugten Text, um die Bedeutung der Anfrage zu verstehen. Schritt 3: Kontextspeicherung (LMU – Local Memory Unit)Das LMU-Modul speichert den Verlauf des aktuellen Gesprächs und vorherige Interaktionen. Schritt 4: Named Entity Recognition (NER)NER extrahiert spezifische Begriffe und Informationen aus dem Text, wie z.B. Kundennummern oder Namen. Schritt 5: Generierung einer passenden Antwort (NLG und LLM)Das NLG-Modul erstellt eine Antwort auf Basis der vorhandenen Daten. Schritt 6: Wiedergabe der Antwort (TTS – Text-to-Speech)Das TTS-Modul wandelt den Text in gesprochene Sprache um und gibt die Antwort wieder. |