30. Dezember 2016

Was ist der Unterschied zwischen NLP und NLU?

Im Zusammenhang mit Chatbots hört man oft die Begriffe NLP („Natural Language Processing“) und NLU („Natural Language Understanding“). Wofür stehen diese Begriffe und was ist der Unterschied?

Natural Language Processing – Texte auf Bedeutungshinweise durchsuchen

Kurz gesagt, NLP steht für relativ „flache“ Techniken in der Programmierung von Software, die versuchen, einem Text Hinweise auf seine Bedeutung zu entnehmen. Dazu gehört z.B. die Suche nach bestimmten Schlüsselwörtern. Viele einfache Chatbots arbeiten mit solchen Techniken: Sie durchsuchen eine Frage nach Schlüsselwörtern und geben dann die dazu passende gespeicherte Antwort. In Online-Shops – ein Einsatzbereich von Chatbots – werden häufig Fragen gestellt, in denen die Worte „Preis“ oder „Kosten“ vorkommen. Ein Chatbot, der auf NLP basiert, wird dann höchstwahrscheinlich einen Hinweis auf eine Preisliste geben. Eine etwas ausgeklügeltere NLP-Variante könnte auch die Nennung von zwei Schlüsselwörtern gleichzeitig erkennen. Damit wäre es möglich, wenn „Preis“ oder „kostet“ und der Name eines Produktes auftauchen, den Preis dieses Produktes zu nennen.

Fazit (Vor-Nachteile): NLP ist damit eine schnelle Variante, Texte mit Software auf ihre Bedeutung hin zu untersuchen. Die Trefferquote mit dem Erkennen von Schlüsselwörtern ist bei einfachen Fragen ganz gut. NLP stößt jedoch an seine Grenzen, sobald die Fragen zu kompliziert werden oder Intentionen statt Schlüsselwörter gelesen werden müssen.

Natural Language Understanding – Sinn verstehen

Im Gegensatz zu NLP, geht es bei NLU („Natural Language Understanding“) darum, die Bedeutung einer Frage oder einer Aussage im Detail zu verstehen. Dazu gehört,

  • Subjekt und Objekt sowie eventuell vorkommende sonstige Ausdrücke korrekt zu identifizieren,
  • den Vorgang oder die Relation, um die es in einer Frage geht, richtig zu erkennen
  • und gegebenenfalls Pronomen richtig zuzuordnen.

Hier kommen sowohl semantische als auch kontextsensitive pragmatische Analysen zum Einsatz. Mit diesen Techniken kann z.B. eine Satzfolge wie: „Was für Vollmilchschokoladen habt ihr?“ – (Antwort) – „Was kosten die?“ richtig beantwortet werden, weil der Chatbot erkennt, dass sich „die“ auf die „Vollmilchschokoladen“ aus dem Kontext ergibt und das Schlüsselwort nicht erneut fallen muss. Auch komplexe Fragen wie „Kann ich die Ware auch umtauschen, wenn sie schon geöffnet ist?“ können so beantwortet werden. Ein „normaler“ Chatbot, der „nur“ auf NLP beruht, hat bei solchen Fragen keine Chance.

Voraussetzungen für NLU sind daher unter anderem:

  • ein umfangreiches Lexikon mit verschiedenen Bedeutungen von Wörtern (die meisten Wörter können mehrere Bedeutungen annehmen)
  • detailliertes Parsen von Sätzen (Zerlegen in seine Bestandteile)
  • und umfangreiche Kontextmodellierung.

Perfektes Verstehen menschlicher Kommunikation ist heute zwar noch nicht möglich. Bei Kauz arbeiten wir jedoch daran, die eingesetzten Techniken laufend zu verbessern. Das Ergebnis ist, dass unsere virtuellen Assistenten/Chatbots nahezu täglich mehr Fragen richtig verstehen und detailliert beantworten können.

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