Was ist Natural Language Understanding?

Verlage als Anbieter von Inhalten sollten ein Auge auf Sprachtechnologien haben, denn auf ihrer Basis könnten ihnen ebenso Wettbewerber wie Helfer entstehen. Die Technologie macht rasante Fortschritte – und ein Ende ist nicht absehbar.

Sebastian Küchenmeister von Retresco, einem Anbieter von KI-Lösungen zur automatisierten Verwertung von Inhalten und Sprache, erklärt in einer Serie im IT-Channel von buchreport.de die verschiedenen Aspekte von KI und Sprache. Teil 2: Natural Language Understanding, das Verstehen natürlicher Sprache durch Maschinen wie Computer.

Natural Language Understanding – was ist das?

Die Technologie Natural Language Understanding, kurz NLU genannt, bezeichnet das Verstehen natürlicher Sprache durch eine Software. Der Oberbegriff umfasst eine Vielzahl von Computeranwendungen, angefangen bei Anforderungen überschaubaren Zuschnitts wie natürlichsprachliche Befehle an ein Computersystem bis hin zu komplexen Aufgaben wie dem vollständigen Erfassen von Zeitungsartikeln oder literarischen Texten. Die Mehrzahl der praktischen Anwendungen liegt zwischen den beiden Extremen. Konkrete Beispiele für den Einsatz von Natural Language Understanding sind zum Beispiel:

• die Klassifikation von E-Mails zur Filterung von Kommunikation innerhalb eines Unternehmens
• Chatbots, die Anliegen eines Nutzers erkennen, um zielgerichteten Output zu erzeugen
• Virtuelle Sprachassistenten, die gesprochene Eingaben auf jeder sprachlichen Ebene verstehen und dem Anwender eine Antwort liefern.

Es kommt immer wieder zu Verwirrungen, wo die Abgrenzung von Natural Language Understanding zu anderen Teilbereichen von Künstlicher Intelligenz liegt, vor allem im Unterschied zu Natural Language Processing (NLP).

• Ein NLP-System zur Verarbeitung natürlicher Sprache deckt vom Input über die Verarbeitung bis zur Reaktion alle Aspekte der Kommunikation zwischen Mensch und Computer ab.
• Natural Language Understanding bezeichnet die Technologie, die Inhalt versteht.

Eine NLU-Lösung kann separat ein Problem lösen, üblicher ist Natural Language Understanding jedoch als Teil eines NLP-Systems. Natural Language Processing gilt gemeinhin als übergeordnetes Konzept, das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding) sowie das Erzeugen natürlicher Sprache (Natural Language Generation) sind Unterdisziplinen.

So funktioniert Natural Language Understanding

Computer konnten schon immer Sprache verstehen. Um Eingaben des Menschen korrekt zu deuten und Befehle umzusetzen, benötigten die Maschinen jedoch lange Zeit formale Programmiersprachen wie C++, Java oder Python. Der echte Fortschritt entwickelter Anwendungen besteht darin, dass moderne NLU natürliche sprachliche Äußerungen verarbeiten und interpretieren kann.

Unabhängig davon, was Natural Language Understanding genau leisten soll, haben die meisten NLU-Systeme gemeinsame Komponenten. Die Anwendung benötigt einen „Parser“, ein Computerprogramm, das für die Zerlegung und Umwandlung von Inhalt in ein für die Weiterverarbeitung geeignetes Format zuständig ist.

Darüber hinaus muss die Anwendung auf ein Lexikon der Sprache sowie grammatische Regeln zugreifen können. Je breiter der Wortschatz, desto bessere Ergebnisse erzielt das System bei komplexen Aufgaben. Ausgereifte Lösungen sind in der Lage, auch komplizierte Sätze zu analysieren, Falschschreibungen und Abkürzungen zu deuten oder Dialekte zu erkennen.

Auf der Ebene der Bedeutung ermittelt Natural Language Understanding schließlich den gemeinten Sinn einer Äußerung. Im Zusammenspiel der einzelnen Komponenten erkennt NLU so aus einem Inhalt die wichtigen Elemente wie Personen, Orte, Zeitpunkte und Absichten.

Mit freundlicher Genehmigung von Retresco.