Acht Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit Hilfe von KI

In der heutigen Welt ist KI, die natürliche Sprachen unterstützt, nicht nur ein „nettes Extra“, sondern eine Notwendigkeit. Laut Gartner werden bis 2024 bis zu 80% der digitalen Markenerlebnisse über virtuelle Menschen an Verbraucher ausgeliefert werden.

Konversationelle KI geht weit über Chatbots hinaus. KI-Systeme, die natürliche Sprache verarbeiten, engagieren sich in einen humanähnlichen Dialog, verstehen den Kontext und bieten intelligente Antworten in Millisekunden. Einfach ausgedrückt ist die natürliche Sprachverarbeitung ein Computerprogramm, das die menschliche Sprache so versteht, wie sie gesprochen wird. Die natürliche Sprachverarbeitung verändert sich ständig: Neue technologische Entwicklungen und ständig wechselnde Strategien optimieren die Art und Weise, wie KI die Sprache verarbeitet.

Gartner hat in Gartner 2021 Strategic Roadmap for Enterprise AI: Natural Language Architecture, Anthony Mullen, Magnus Revang, Stephen Emmott, Erick Brethenoux, Bern Elliot, Jessica Ekholm , 15. Dezember 2020 acht Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache aufgelistet:

Im Jahr 2020 haben viele Anbieter diesen neuen, disruptiven Ansatz für die Sprachverarbeitung übernommen. Die Modelle werden von Insight Engines, Textanalysen, Natural Language Generation (NLG) und Konversations-KI in allen Bereichen des NL-Technologie-Workflows verwendet. Diese generalisierten Sprachmodelle werden häufig mit Transfer Learning verwendet, um vorgefertigte Deep-Learning-Modelle (mit Billionen von Parametern) zu verwenden und benutzerdefinierte Modelle für Branchen und Unternehmen zu erstellen. Beispiele für diese Modelle sind BERT/Meena und GPT2/3.

Mit dieser Middleware können Sie eine flexible Kombination von Sprach- und Konversations-Engines einsetzen. Entkopplung der zugrundeliegenden Engine von ihren Trainingsdaten und ihrer Dialoggestaltung und -integration. Typische Engines, die von diesen Middleware-Anbietern verwendet werden, sind Amazon Lex, Microsoft Bot Framework, Google Dialogflow, IBM Watson und Rasa. (Siehe Nutzung von KI-Middleware zur Gestaltung von Chatbots und virtuellen Assistenten).

Die meisten BI-Tools (Business-Intelligence) bieten eine Art natürliche Sprachschnittstelle für ihre Arbeit. Der Ansatz der meisten von ihnen ist jedoch nicht ganz konversationell. Computergestützte Abfragen verbessern sich jedoch schnell. Das neueste vielversprechende Tool ist Google TAPAS, das generalisierte Sprachmodelle für den Zugriff auf tabellarische Daten verwendet. Mehr über die Entwicklung von BI und natürlicher Sprache erfahren Sie in diesem Bericht: Worlds Collide as Augmented Analytics Draws Analytics, BI and Data Science Together.

Große Anbieter wie Alibaba, Oracle, IBM und Microsoft entwickeln Dokumenten-, sprach-, Übersetzungs- und Gesprächsfunktionen über einen gemeinsamen Stack aus NL-Modellen und gemeinsamen Komponenten.

Ob zur Suche oder Konversation, viele Anbieter haben das WYSIWYG ihrer Tools für Bürgerentwickler optimiert und ihre nichttechnischen Schnittstellen zugänglicher gemacht. Low-Code- und No-Code-Designtools sind für mehr als lediglich einen Dialog verfügbar. Der Dialog ist nur eines von vielen Elementen, die bürgerliche Entwickler ohne technische Kenntnisse entwickeln können. Heutzutage bieten Low-Code- und No-Code-Plattformen oft nicht nur Dialogdesign, sondern auch RPA und die Entwicklung von Suchanwendungen zusammen mit Standard-Web-2.0-Design-Elementen.

Die Sprachdienste entwickeln sich immer mehr zu multimodalen Diensten, die eine reichhaltige und natürliche Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen ermöglichen. Openstream bietet Ihnen beispielsweise die Möglichkeit, gleichzeitig mit Mapping-Anwendungen zu kommunizieren und zu interagieren. Und Baidu Translate greift nicht nur die Hinweise von gesprochenen Worten auf, sondern auch von visuellen Objekten in einer Videoszene.

Heutzutage ist der Stand der Technik bei der verteilten Datenverwaltung und -anreicherung die Data Fabric. Ihre Data Fabric kann Ihnen wiederverwendbare Datendienste, Pipelines, semantische Ebenen und APIs durch eine Kombination von Datenintegrationsansätzen bereitstellen. Sie können Data Fabrics weiter verbessern, indem Sie dynamische Schemaerkennung oder sogar kostenorientierte Optimierung hinzufügen (siehe Entmystifizierung der Data Fabric).

Unternehmen, die sich mit Datenkennzeichnung und -kommentierung befassen, unterstützen zunehmend Text-, Sprach- und Dokumentkommentierungsdienste sowie Computervision. Die Übersetzungsfirmen managen ihre Workloads mit Hilfe von Übersetzungszentren, die sowohl Modelle als auch Mitarbeiter umfassen.

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