Natural Language Understanding ist ein Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz, das sich damit beschäftigt, menschliche Sprache für Maschinen verständlich zu machen. Die Herausforderungen besteht darin, Worte und semantische Sätze so in Zahlen umzuwandeln, dass deren Inhalt und Bedeutung nicht verloren gehen.

Was ist Natural Language Understanding?

Natural Language Understanding (kurz: NLU) ist ein Teilbereich von Natural Language Processing (NLP) und bildet die Grundlage für die nachfolgenden Schritte, indem es sicherstellt, dass der Algorithmus natürliche, also menschliche Sprache, richtig und gut versteht. Dabei geht es nicht nur um das tatsächliche Verstehen der Wortbedeutung, sondern auch um semantische Beziehungen in einem Satz. Dazu zählen beispielsweise die verschiedenen Zeitformen (Vergangenheit oder Zukunft) oder auch dass Personalpronomen und deren Verweis auf einen Namen richtig erkannt wird.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz wird oft der Fehler begangen zu denken, dass alles was für uns Menschen einfach ist, wie eben das Kommunizieren in einer Sprache, für den Computer auch einfach sein muss. Jedoch ist es vielmehr so, dass der Computer sehr gut mit Zahlen umgehen kann. Deshalb ist er eben auch so viel besser in Dingen, die uns Menschen schwer fallen, wie zum Beispiel das schnelle Berechnen von komplexen Gleichungen.

Jedoch liegt die natürliche Sprache nicht in Zahlen vor, sondern in Wörtern. Das heißt, damit es der Computer verstehen kann, müssen diese Wörter erst in Zahlen umgewandelt werden und in diesen Zahlen muss auch der Sinn des Textes erhalten bleiben. Genau darin liegt die Schwierigkeit von Natural Language Understanding.

Wie funktioniert Natural Language Understanding?

Es gibt verschiedene Disziplinen im Bereich des NLU die dazu beitragen, dass der Inhalt des Textes vom Computer richtig verstanden wird. Die Qualität der einzelnen Modelle hängt dabei auch unmittelbar zusammen, sodass jedes Modell direkte Auswertungen auf die Performance des anderen hat.

• Stemming und Lemmatization: Bevor wir mit der Verarbeitung von Text starten können, müssen die Wörter erstmals in Zahlen umgewandelt werden. Dies könnte man mit dem relativ einfachen Ansatz umsetzen, einfach jedem Wort eine fortlaufende Zahl zuzuordnen. Jedoch würde dies der Komplexität unserer Sprache bei weitem nicht gerecht werden. Denn darin sollte beispielsweise abgebildet werden, dass die Wörter “spielen” und “spielte” zwar nicht dasselbe sind, aber inhaltlich in einem Zusammenhang stehen und sich deutlich unterscheiden von dem Wort “Auto”. Deshalb benutzt man Konzepte, wie Stemming und Lemmatization, um solche Zusammenhänge zu berücksichtigen.

• Named Entity Recognition: Wenn wir einen Satz im Gehirn verarbeiten, orientieren wir uns automatisch an verschiedenen Entitäten, um so den Sinn des Satzes zu verstehen. Wir können automatisch zuordnen, bei welchen Wörtern es sich möglicherweise um Personennamen handelt oder Ortsangaben. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz gibt es spezielle Modelle, die nur darauf trainiert wurden, Entitäten zu erkennen.
• Intent Detection: Dieser Teilbereich von NLU versucht die Absicht des Textes zu erkennen, damit angemessen darauf reagiert werden kann. Es macht zum Beispiel einen Unterschied, ob der Kunde eine Frage zum Produkt stellt oder aber eine Reklamation anstoßen möchte.

Was sind die Unterschiede zwsichen NLU und NLP?

Die Begriffe Natural Language Understanding und Natural Language Processing werden fälschlicherweise oft durcheinander gebracht. Natural Language Processing ist ein Teilbereich von Computer Science, der sich damit beschäftigt natürliche Sprache, also beispielsweise Texte oder Sprachaufnahmen, verstehen und verarbeiten zu können. Das Ziel ist es, dass eine Maschine in der gleichen Weise mit Menschen kommunizieren kann, wie es Menschen untereinander bereits seit Jahrhunderten tun.

Somit ist NLU nur ein, wenn auch essenzieller, Teilbereich von NLP, der den Ausgangspunkt dafür bildet, dass die Sprache richtig verstanden wurde. Das bedeutet auch, dass die Qualität von NLP immens davon abhängt, wie gut das Verstehen des Textes war. Auch deshalb liegt vor allem auf dem Textverständnis gerade ein großer Fokus in der Forschung.

Welche Anwendungen hat NLU?

Das Verstehen von natürlicher Sprache bietet viele neue Möglichkeiten in unterschiedlichsten Bereichen. Eine Auswahl davon ist hier ausgeführt:

• Speech Recognition versucht aufgezeichnete Sprache zu verstehen und in textuelle Informationen umzuwandeln. Das macht es für nachgeschaltete Algorithmen einfacher die Sprache zu verarbeiten. Speech Recognition kann jedoch auch alleinstehend genutzt werden, beispielsweise um Diktate oder Vorlesungen in Text zu verwandeln.
• Customer Service: Große Unternehmen erhalten täglich eine Vielzahl von Anfragen über unterschiedlichste Kanäle, wie beispielsweise per Mail oder Telefon. Oft müssen diese noch von Menschen ausgewertet werden, um sie der bearbeitenden Abteilung weiterzuleiten. Ein Programm, welches den Inhalt genau versteht, kann diese Verteilung übernehmen und die Menschen können sich auf die komplexeren, nachgeschalteten Vorgänge, wie beispielsweise eine Reklamation kümmern.
• Voice Assistants: Die bekannten Systeme, unter anderem von Amazon oder Apple, stehen bereits in unzähligen Haushalten und unterstützen die Kunden dabei ihr Smart Home zu bedienen. Dabei sind die Assistenten jedoch auch darauf angewiesen, dass sie die Befehle des Menschen richtig verstehen, um anschließend die folgerichtige Aktion daraus ableiten zu können.

• Machine Translation: Oftmals macht man den Fehler zu denken, dass eine automatisierte Übersetzung von Text vergleichsweise einfach ist, da lediglich Wort für Wort die Bedeutung übersetzt werden muss. Jedoch gibt es in nahezu jeder Sprache Wörter, die mehrere Bedeutungen haben können. Das deutsche Wort “umfahren” beispielsweise kann sowohl meinen, dass man einem Hindernis ausweicht als auch, dass man es überfährt. Um dieses Wort also richtig übersetzen zu können, muss man den Inhalt des vorangegangenen und nachfolgenden Textes verstehen und die richtige Bedeutung wählen.

Welche Modelle und Algorithmen werden im Natural Language Understanding genutzt?

Im Natural Language Understanding gibt es eine Vielzahl von Modellen und Algorithmen, um menschliche Sprache zu interpretieren. Lass uns genauer auf die ersten acht Modelle eingehen:

1. Regelbasierte Systeme:

Regelbasierte NLU-Systeme verlassen sich auf vordefinierte linguistische Regeln und Muster, um Text zu interpretieren. Sie verwenden explizite Anweisungen für Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) und syntaktisches Parsen. Obwohl einfach, können sie Schwierigkeiten haben, die Komplexität der Sprache und sich ändernde Kontexte zu bewältigen.

2. Statistische Modelle:

Statistische NLU-Modelle verwenden probabilistische Algorithmen wie Hidden Markov Models (HMM) und Conditional Random Fields (CRF), um Sprache zu analysieren. Sie sind hervorragend für Aufgaben wie Part-of-Speech-Tagging und NER geeignet, da sie Muster aus Daten lernen. Allerdings benötigen sie möglicherweise umfangreiche gelabelte Daten für das Training.

3. Maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen mit Algorithmen wie Support Vector Machines (SVM) und Random Forests wird auf verschiedene NLU-Aufgaben angewendet. Sie können Text klassifizieren und Informationen aufgrund von gelernten Mustern extrahieren. Diese Modelle bieten Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an verschiedene NLU-Herausforderungen.

4. Modelle des Deep Learnings:

Das Deep Learning hat das NLU mit Modellen wie Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformers revolutioniert. RNNs eignen sich für sequenzielle Daten, während CNNs in der Textklassifikation hervorragend sind. Transformers haben mit ihrem Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus viele NLU-Aufgaben revolutioniert und bieten ein kontextreiches Verständnis.

5. Wortvektoren:

Wortvektoren wie Word2Vec und GloVe stellen Wörter als dichte Vektoren dar. Diese Vektoren erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern und ermöglichen es NLU-Modellen, Wortbedeutungen im Kontext zu verstehen. Sie dienen als grundlegende Bausteine für viele NLU-Anwendungen.

6. Sequenz-zu-Sequenz-Modelle:

Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, oft auf RNNs oder Transformers basierend, werden für Aufgaben wie Sprachübersetzung und Chatbot-Antworten verwendet. Sie codieren Eingabesequenzen und generieren entsprechende Ausgabesequenzen und eignen sich daher für Aufgaben, die Sequenz-zu-Sequenz-Transformationen erfordern.

7. BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen aus Transformern):

BERT ist ein vortrainiertes Transformer-Modell, bekannt für sein kontextuelles Sprachverständnis. Es erfasst bidirektionalen Kontext und ist vielseitig für eine breite Palette von NLU-Aufgaben einsetzbar. BERT hat das Feld erheblich vorangetrieben, insbesondere bei Frage-Antwort-Aufgaben und Sentimentanalyse.

8. GPT (Generatives vortrainiertes Transformer):

GPT ist ein weiteres vortrainiertes Transformer-Modell, das für seine Textgenerierungsfähigkeiten bekannt ist. Es verwendet einen generativen Ansatz, um das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. GPT-Modelle haben Anwendungen in Chatbots, Content-Erstellung und kreativer Texterzeugung.

Diese acht Modelle und Algorithmen repräsentieren eine Bandbreite von NLU-Ansätzen, von regelbasierten Systemen und statistischen Methoden bis hin zu tiefem Lernen und vortrainierten Transformer-Modellen. Jedes hat seine Stärken und Grenzen und eignet sich für verschiedene NLU-Aufgaben und Kontexte. Das Verständnis dieser Modelle ist entscheidend für die Gestaltung effektiver NLU-Lösungen.

Vor welchen Herausforderungen steht Natural Language Understanding?

Das natürliche Sprachverständnis (NLU) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Verstehen menschlicher Sprache durch Maschinen befasst. Obwohl in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte erzielt wurden, sieht sich NLU einer Vielzahl komplexer Herausforderungen gegenüber, die die komplizierte Natur der Sprache und die Schwierigkeiten beim Lehren von Maschinen, sie vollständig zu verstehen, verdeutlichen.

Eine der wichtigsten Herausforderungen im NLU ist die Mehrdeutigkeit. Sprache ist von Natur aus mehrdeutig, und Wörter haben oft mehrere Bedeutungen, abhängig vom Kontext, in dem sie verwendet werden. Die genaue Auflösung dieser Mehrdeutigkeit bleibt eine bedeutende Herausforderung für NLU-Systeme. Zum Beispiel kann das Wort “Bank” sich auf ein Finanzinstitut oder das Ufer eines Flusses beziehen, und zu verstehen, welche Bedeutung beabsichtigt ist, erfordert Kontext.

Das Verständnis des Kontexts ist eine weitere entscheidende Herausforderung. NLU-Systeme müssen nicht nur einzelne Wörter interpretieren, sondern auch den breiteren Zusammenhang erfassen, in dem diese Wörter verwendet werden. Dies beinhaltet das Erfassen von Nuancen, Idiomen und Verweisen auf vorherige Teile eines Gesprächs, was recht kompliziert sein kann.

Die Vielfalt in der Verwendung von Sprache stellt eine weitere Hürde dar. Menschliche Sprache ist unglaublich vielfältig und umfasst Dialekte, Slangs und regionale Ausdrucksweisen. NLU-Modelle müssen vielseitig genug sein, um diese verschiedenen sprachlichen Stile zu verstehen und genau darauf zu reagieren.

Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition) ist eine wichtige Aufgabe im NLU. Sie umfasst die Identifizierung und Kategorisierung benannter Entitäten wie Namen von Personen, Orten und Organisationen. Diese Aufgabe kann jedoch aufgrund der Vielfalt der Entitäten und des Mangels an standardisierten Benennungskonventionen herausfordernd sein.

Sentimentanalyse, die das Bestimmen des emotionalen Tons eines Textstücks beinhaltet, stellt ihre eigenen Herausforderungen dar. NLU-Modelle müssen subtile Nuancen im Sentiment erfassen, insbesondere in längeren Texten oder solchen mit gemischten Stimmungen.

Das Verständnis mehrerer Sprachen ist ein weiterer komplexer Aspekt des NLU. Während das Übersetzen von Text zwischen Sprachen eine Sache ist, stellt das Verstehen kultureller und sprachlicher Nuancen in verschiedenen Sprachen eine komplexere Herausforderung dar.

Darüber hinaus stellt der Mangel an annotierten Daten eine erhebliche Hürde dar. Das Training von NLU-Modellen erfordert große Mengen an annotierten Daten. Für viele Sprachen und spezialisierte Bereiche sind solche Daten jedoch knapp, was die Entwicklung genauer Modelle erschwert.

Die Bewältigung dieser vielschichtigen Herausforderungen im NLU erfordert die Zusammenarbeit von Linguisten, Informatikern und Datenwissenschaftlern. Forscher arbeiten kontinuierlich daran, robustere NLU-Modelle zu entwickeln, die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern, Bias zu reduzieren und das Verständnis des Kontexts zu vertiefen. Während die NLU-Technologie die Möglichkeit bietet, natürlichere und intuitivere Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen zu ermöglichen, ist der Weg dorthin komplex und birgt aufregende Möglichkeiten.

Das solltest Du mitnehmen

• Natural Language Understanding ist ein Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz und beschäftigt sich damit, den Inhalt von natürlicher Sprache richtig zu verstehen und in Zahlen umzuwandeln, sodass es für eine Maschine verständlich ist.
• NLU nutzt verschiedene Aspekte um die Bedeutung des Textes richtig zu verstehen. Dazu zählen das Stemming, die Named Entity Recognition und die Intent Detection.
• Der Begriff sollte nicht mit dem Natural Language Processing verwechselt werden. NLU ist nämlich ein Teilgebiet von Natural Language Processing, das die Grundlage dafür bildet, dass die nachfolgende Sprachausgabe richtig gewählt wird.
• NLU begegnet uns heutzutage schon in vielen Anwendungen. Es kann beispielsweise im Customer Service eingesetzt werden, um die Kundenanfragen richtig zu verstehen und sie an die geeignete Abteilung weiterleiten zu können.

Andere Beiträge zum Thema Natural Language Understanding

Auf Google Scholar findet man die neuesten Paper im Bereich des Natural Language Understandings.