Wie ein Shem, der Golem zum Leben erweckte

Ein Chatbot ist eine tolle Möglichkeit, die Internetkommunikation sowohl für Kunden als auch für Unternehmen angenehmer zu gestalten. Zu Beginn des Jahrtausends würden die Leute Sie wahrscheinlich für diesen Satz auslachen. Aber nicht heute. Der Hauptgrund für diese Änderung ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Es ist dieser Zweig der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz, der die schwerfälligen und schwerfälligen Automaten in die cleveren Chatbots von heute verwandelt hat, von denen man es den Menschen manchmal kaum ansieht.

Dank NLP lernt die künstliche Intelligenz, etwas so Komplexes wie die menschliche Kommunikation zu verstehen. Die natürliche Sprache, mit der Menschen miteinander sprechen, unterscheidet sich völlig von den Abkürzungen, Redewendungen und Slogans der ersten Chatbots. Dank NLP beginnt die KI endlich, ihre Schöpfer zu verstehen.

Unter der Abkürzung NLP werden Erkenntnisse aus der Entwicklung künstlicher Intelligenz, Linguistik, Mathematik und maschinellem Lernen zusammengefasst. All dies ist erforderlich, damit die KI eine natürliche menschliche Botschaft, sei es in Form von Ton oder Text, annehmen, verstehen und richtig darauf reagieren kann. Dank NLP entwickelt sich die menschliche Sprache bei der Kommunikation mit Chatbots von der Eingabe von Slogans und seltsamen Sätzen zu einem vollwertigen Gespräch.

Bevor es NLP gab

Es ist das Wissen aus dem NLP, das es Chatbots ermöglicht, mehr zu tun, als Programmierer direkt in sie stecken. Ein Chatbot ohne NLP kann die programmierten Spuren nicht verlassen und eine davon abweichende empfangene Sprache wird nicht verarbeitet. Die Lösung versteht es einfach nicht – und der Autor hat keine andere Wahl, als in den Slogans zu kommunizieren, die der Chatbot benötigt. Somit verschwindet jegliche Natürlichkeit oder Angenehmheit der Kommunikation. Und damit zum Beispiel der Wunsch, dort einzukaufen, wo Ihnen dieser Chatbot im Weg steht.

NLP befreit Chatbots (und Voicebots) von diesen Spuren und befreit sie von den Fesseln voreingestellter Muster und Slogans. Chatbots mit NLP nehmen nicht nur die Bedeutung von Wörtern wahr, sondern verstehen auch ganze Sätze oder sogar den Kontext und die Absichten der Person am Gesprächspartner.

NLP erleichtert nicht nur denen das Leben, mit denen man chatten kann. Es hilft auch Programmierern. Wenn Sie einen Chatbot ohne NLP erlernen möchten, lautet die Antwort auf die Frage: Wie viel bezahle ich für diesen Tarif pro Monat? Man muss ihm Wort für Wort jede Variante der Frage beibringen oder sich auf voreingestellte Tasten verlassen. Bei NLP muss der Kunde jedoch nicht genau die Wortkombination treffen, die der Chatbot kennt. Die Lösung versteht alles aus dem Kontext und fragt schließlich selbst nach den fehlenden Informationen.

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Chatbot 2.0

Die Fähigkeit des Chatbots, selbstständig zu lernen und sich zu verbessern, ist einer der größten Vorzüge von NLP. Von der sklavischen Eingabe von Wörtern und Phrasen hat sich die Arbeit der Entwickler zum Training echter künstlicher Intelligenz gewandelt. Und mit der Zeit begannen die Chatbots selbstständig zu lernen. Nicht nur während ihrer Entstehung, sondern auch während des Betriebs. Jedes neue Gespräch bringt ihnen neue Daten, um die in der zwischenmenschlichen Kommunikation üblichen Ausdrücke und Zusammenhänge besser zu verstehen. Ein Chatbot verbessert sich nach und nach, als ob ein menschlicher Bediener an seiner Stelle wäre.

Darüber hinaus wird ein mit NLP ausgestatteter virtueller Assistent nicht von den Mängeln überrascht sein, die in der schriftlichen menschlichen Kommunikation häufig auftreten. Dank seines Wissens und seiner Fähigkeit, mit Kontext zu arbeiten, kann es mit Tipp- und Grammatikfehlern umgehen, während ein Tippfehler eines Kunden seine Vorgänger aus dem Spiel eliminierte.

Aber selbst ein mit NLP-Fähigkeiten ausgestatteter Chatbot kann sich nicht über alles unterhalten, von den neuesten Modetrends bis hin zur Kernphysik. Es kann jedoch fließend über den Spezialbereich des Unternehmens sprechen, das die Lösung entwickelt hat. Wenn Sie es also beispielsweise auf der Website eines Mobilfunkanbieters treffen, kann es mit Ihnen die gleichen Dinge lösen, die seine menschlichen Kollegen am selben Ort tun könnten. Aber fragen Sie ihn und seine menschlichen Kollegen nicht nach Ratschlägen, was Sie diesen Sommer anziehen sollen.

Zwischen Fragen und Antworten

Aber wie sieht der NLP-Chatbot aus, der gerade Ihre Nachricht und Ihren Denkprozess erhalten hat? Der Weg zur Antwort besteht aus fünf Schritten, die idealerweise in einer Blitzsequenz ablaufen – Tokenisierung, Normalisierung, Entitätserkennung, Abhängigkeitsanalyse und Generierung.

Schritt 1 – Tokenisierung: Chatbot teilt die Nachricht in kleine Informationsteile auf

Schritt 2 – Normalisieren: Chatbot korrigiert Fehler, Tippfehler und umgangssprachliche Ausdrücke

Schritt 3 – Entitäten erkennen: Chatbot bestimmt, worauf sich die Wörter beziehen. Als Frucht wird Wassermelone, als Berg Mount Everest und als Zahl 55 festgelegt.

Schritt 4 – Abhängigkeitsanalyse: Chatbot unterteilt Wörter in Substantive, Verben, Phrasen und andere grammatikalische Einheiten

Schritt 5 – Generierung: Der Chatbot generiert mögliche Antworten und wählt die am besten geeignete aus, die er dann versendet

Trotz der Entwicklung von NLP haben Chatbots es mit der menschlichen Kommunikation nicht leicht. Und so sind auch die am besten entwickelten und langjährig ausgebildeten Assistenten nicht unfehlbar. Ssynonyme Ausdrücke, Tippfehler, die Wörtern eine neue Bedeutung geben, Abkürzungen oder übermäßig umgangssprachliche Ausdrücke kann ein unüberwindbares Hindernis sein. Dennoch öffnete NLP die Tür zu Chatfeldern für relevante und wünschenswerte virtuelle Helfer.

Und es ist kein Wunder. Ein gut entwickelter Chatbot erledigt in fast jedem Unternehmen viel Arbeit. Arbeiten Sie zum Beispiel daran steigert den Umsatz, verbessert das Kundenerlebnis oder entlastet überlastete menschliche Bediener.

Source: https://chatbotslife.com/like-a-shem-that-brought-golem-to-life-3b8ef458b39b?source=rss—-a49517e4c30b—4