Was versteht man unter Natural Language Generation (NLG)? Definition
Natural Language Generation oder auch NLG ist ein von künstlicher Intelligenz angetriebener Software-Prozess, der aus strukturierten und unstrukturierten Daten natürliche geschriebene oder gesprochene Sprache erzeugt. Er ermöglicht Computern, den Nutzern Rückmeldungen in verständlicher und natürlichen, nicht technischen Sprache zu liefern.
NLG kann beispielsweise nach der Analyse von Kundeneingaben (z. B. Befehle an Sprachassistenten, Anfragen an Chatbots, Anrufe bei Hilfe-Centern oder Rückmeldungen auf Umfrageformularen) verwendet werden, um auf eine personalisierte, leicht verständliche Weise zu antworten. Dies ermöglicht menschlich anmutende Antworten von Sprachassistenten und Chatbots.
Natürliche Sprachgenerierung lässt sich auch nutzen, um numerische Dateneingaben und andere komplexe Daten in Berichte umzuwandeln, die leicht verständlich sind. Sie eignet sich zum Beispiel zur Erstellung automatischer Finanz- oder Wetterberichte.
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Wie funktioniert die Natural Language Generation?
Natural Language Generation ist nur durch das Zusammenspiel von komplexen informationstechnologischen Verfahren möglich. Die wichtigsten sind Computerlinguistik, Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU). NLP wendet die Prinzipien der Computerlinguistik an, um menschliche Sprache zu verarbeiten, während NLU darauf abzielt, die Absicht, Emotionen und Ziele hinter der Kommunikation zu erkennen.
Computerlinguistik
Computerlinguistik ist das wissenschaftliche Verständnis der geschriebenen und gesprochenen Sprache aus der Perspektive der computergestützten Analyse. Es geht darum, geschriebene oder gesprochene Dialoge in einzelne Elemente zu zerlegen und daraus ein Verständnissystem für Computersoftware zu schaffen. Dabei werden semantische und grammatikalische Frameworks verwendet, um ein Sprachmodell zu erstellen, auf das Computer zur genauen Analyse unserer Sprache zurückgreifen können.
Natural Language Processing (NLP): NLU vs NLP?
Natural Language Processing (NLP) [Englisch] beziehungsweise natürliche Sprachverarbeitung ist die konkrete Anwendung von Computerlinguistik auf die geschriebene oder gesprochene menschliche Sprache. NLG ist eine Unterkategorie von NLP.
Natural Language Understanding (NLU)
Natural Language Understanding (NLU) beschränkt sich nicht nur darauf, den Sinn von Worten oder Sätzen zu verstehen. Vielmehr versucht NLU, ebenfalls die Emotionen, Absichten, Bemühungen oder Ziele des Sprechers einzubeziehen. Damit geht es beim Verständnis einen Schritt weiter, wodurch diese Dialoganalyse stärker dem Verständnis eines Menschen ähnelt. NLU bringt maschinelles Lernen auf eine tiefere Ebene, um ein noch detailliertes Verständnis zu erreichen.
Warum ist Natural Language Generation wichtig für Unternehmen?
NLG-Techniken werden bereits in einer Vielzahl von Geschäftstools eingesetzt und viele von ihnen begegnen uns täglich – beispielsweise bei der Sportberichterstattung in den Nachrichten oder der Sprachsuche in Suchmaschinen.
Hier sind einige Gründe, Technologie zur Generierung natürlicher Sprache in Ihrem Unternehmen in Betracht zu ziehen.
1. Sie kann die Analyse wichtiger Daten beschleunigen.
Anstatt wichtige Geschäftsinformationen manuell zu analysieren oder komplexe zugrundeliegende Daten zu untersuchen, können Sie mit Natural Language Generation Software schnell große Mengen an Input scannen und Berichte erstellen.
Sie können Ihr NLG Tool zum Beispiel so einstellen, dass es eine narrative Struktur in einer Sprache erstellt, die Ihr Team leicht verstehen kann, anstatt Unmengen an strukturierten Daten aus Unternehmensdatenbanken zu analysieren. Zudem ermöglichen Sie Nutzern mit Natural Language Generation Software, Fragen in ihren eigenen Worten zu stellen und schnell verständliche Antworten zu erhalten.
Dadurch können Sie Zeit und Geld sowie für Datenanalyse erforderliche Ressourcen sparen.
2. Sie kann schnell auf Ihren Input reagieren.
Je nachdem, wie ihr Unternehmen ausgerichtet ist, können Sie Tausende automatisch mit Natural Language Generation (NLG) erzeugte text- oder sprachbasierte Ausgaben generieren. Im Folgenden einige Beispiele für mögliche Inhalte:
+ Produktbeschreibungen
+ Verkaufsberichte
+ E-Mails an Kunden
+ Automatische Antworten auf Umfragen
+ Antworten von Chatbots oder Sprachassistenten
Durch den Einsatz von natürlicher Sprachgenerierung ersparen Sie sich eine mühsame individuelle Erstellung. Dies verringert den Zeit- und Arbeitsaufwand Ihres Teams für die manuelle Beantwortung von Anfragen und senkt so Ihre Servicekosten.
3. Sie kann Ihnen bei der Verbesserung Ihrer Kundenbeziehungen helfen.
Mit Natural Language Generation können Sie Millionen auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnittene Kundeninteraktionen zusammenfassen. Und damit nicht genug: Sie liefern menschenähnliche Antworten, die genau auf das Gesagte abgestimmt sind.
Wir haben herausgefunden, dass zwei Drittel der Verbraucher der Meinung sind, dass Unternehmen mehr auf Feedback hören müssen – und mehr als 60 % sagen, dass Unternehmen sich mehr um sie kümmern sollen. Mit natürlicher Sprachgenerierung zur Erstellung personalisierter Antworten können Sie Ihre Kundenbeziehungen in großem Umfang stärken.
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Was beinhaltet die Nutzung von Natural Language Generation?
Die Generierung natürlicher Sprache kann auf verschiedene Weise erfolgen, aber die gängigsten Methoden werden extraktiv und abstraktiv genannt.
Der extraktive Ansatz nimmt sich einen großen Korpus als Grundlage und zieht sich daraus Sätze, die repräsentativ sind für die Keyfacts. Dann werden diese auf eine grammatikalisch korrekte Weise kombiniert, um eine Zusammenfassung des gesamten Textes zu erstellen.
Beim abstraktiven Ansatz werden Schlüsselkonzepte identifiziert und darauf aufbauend neue Texte erzeugt, um die wesentlichen Punkte eines größeren Textes verständlich zusammenzufassen.
Natürliche Sprachgenerierung in sechs Schritten
Unabhängig davon, welchen Ansatz das NLG Tool verwendet, besteht die Generierung natürlicher Sprache aus mehreren Schritten, um die menschliche Sprache zu verstehen, nach Erkenntnissen zu analysieren und ansprechende Texte zu erzeugen.
1. Datenanalyse
Zunächst erfolgt die Analyse von Daten (sowohl strukturierte Daten wie Finanzinformationen als auch unstrukturierte Daten wie transkribierte Audioanrufe). Diese Daten werden gefiltert, um sicherzustellen, dass der erzeugte Endtext den Bedürfnissen der Nutzer entspricht – sei es zur Beantwortung einer Anfrage oder zur Erstellung eines bestimmten Berichts. In dieser Phase filtert Ihre NLG Software die Hauptthemen in Ihren Quelldaten und die Beziehungen zwischen den einzelnen Themen heraus.
2. Datenverständnis
Hier kommen die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und ein Sprachmodell ins Spiel. Ihre Software erkennt die Muster in den Daten und ist aufgrund ihres algorithmischen Trainings in der Lage, das Gesagte und den Kontext dieser Aussagen zu interpretieren. Bei numerischen Daten oder anderen Arten von nicht-textlichen Daten erkennt Ihre Software die Daten, die ihr beigebracht wurden und kann verstehen, wie sie mit dem eigentlichen Text zusammenhängen.
3. Dokumenterstellung und -strukturierung
In dieser Phase arbeiten Ihre NLG-Lösungen daran, datengesteuerte Narrative auf der Grundlage der analysierten Daten und des von Ihnen angeforderten Ergebnisses (Bericht, Chat-Antwort usw.) zu erstellen. Anschließend wird ein Dokumentenplan erstellt.
4. Satzaggregation
Sätze und Satzteile, die als relevant identifiziert wurden, werden zusammengefügt, um Informationen zusammenzufassen, die ausgegeben werden sollen.
5. Grammatikalische Strukturierung
Ihre NLG Software beginnt mit der Texterstellung, wobei sie grammatikalische Regeln der natürlichen Sprache anwendet, um den Text an unser menschliches Verständnis anzupassen.
6. Präsentation der Sprache
Im letzten Schritt erstellt die Software die endgültige Ausgabe in dem vom Benutzer gewählten Format. Wie bereits erwähnt, kann dies in Form eines Berichts, einer an den Kunden gerichteten E-Mail oder einer Antwort des Sprachassistenten erfolgen.
Best Practices für Natural Language Generation
Systeme zur Generierung natürlicher Sprache lassen sich für Texte in den verschiedensten Geschäftsanwendungen einsetzen. Wie bei jedem System ist es jedoch am besten, sie gezielt zu nutzen, um sicherzustellen, dass sie Ihre Effizienz steigern und einen hohen ROI erzielen.
Profitieren Sie von künstlicher Intelligenz in der Kundenkommunikation
Ihre Kunden geben Ihnen ständig Feedback: Ob über Umfragen, unabhängigen Bewertungen, Kommentaren in sozialen Medien oder Foren – die Menschen, mit denen Sie interagieren, möchten eine Verbindung zu Ihrem Unternehmen aufbauen.
Durch den Einsatz von NLG-Techniken, um schnell und intelligent auf Ihre Kunden zu reagieren, senken Sie nicht nur Ihre Servicekosten, sondern Sie verkürzen auch die Wartezeit auf eine Antwort und sorgen dafür, dass sich Ihre Kunden gehört und mit Ihnen verbunden fühlen.
Wählen Sie ein hochintelligentes System zur Transformierung Ihres Unternehmens
Sich darauf zu verlassen, dass Ihre Teams in allen Abteilungen jedes einzelne Datenpaket analysieren, ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch ineffizient. Entlasten Sie Ihre Mitarbeiter und generieren Sie mit NLG-Tools Key Insights, um Berichte zu erstellen und mit automatischen Antworten auf Kundeneingaben zu reagieren. Mit einem integrierten System können Sie mehrere Teams über die neuesten Erkenntnisse auf dem Laufenden halten und automatisch reaktive Maßnahmen ergreifen.
Wie Sie mit Natural-Language-Generation-Systemen durchstarten
Unstrukturierte Daten gehen mit vielen Herausforderungen für Natural Language Generation (NLG) einher, da es für eine Maschine schwieriger sein kann, die aussagekräftigsten Informationen aus großen Textmengen zu ermitteln.
Bei Qualtrics verfolgen wir einen eher präskriptiven und praxisorientierten Ansatz, um mit unstrukturierten Daten ein menschenähnliches und aussagekräftiges Storytelling zu erreichen.
Durch die Verbindung von extraktiven und abstraktiven Methoden in einem hybriden Ansatz bietet Qualtrics XM ein ideales Gleichgewicht zwischen Relevanz und Interpretierbarkeit – ganz auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten. Sie können die Antworten Ihres Contact Centers optimieren, Erkenntnisse zusammenfassen, die Mitarbeiterleistung verbessern und vieles mehr.
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