TRAININGSDATEN FÜR SPRACHBASIERTE SYSTEME

Anwendungsfall Chatbot

Chatbots bieten einen großen Mehrwert für Unternehmen. Damit ein Chatbot effektiv arbeitet, muss er gut trainiert sein. Anhand von Trainingsdaten lernen Chatbots Nutzereingaben richtig zu verarbeiten. Für das Erkennen einzelner Wörter sind nur selten individuelle Trainingsdaten erforderlich. Hierbei kann auf vortrainierte Module oder Chatbot-Frameworks zurückgegriffen werden. Das ‚Verstehen‘ der Nutzerabsichten muss jedoch trainiert werden. Erst wenn eine Nutzerabsicht korrekt erkannt wird, kann ein Chatbot die geforderte Aktion ausführen.

Wir zeigen wir Ihnen, wie Chatbots trainiert werden und warum gute Trainingsdaten dabei so wichtig sind. Machen Sie Ihren Chatbot jetzt fit!

Die Qualität der Trainingsdaten beeinflusst die Erfolgsquote eines Chatbots maßgeblich!

WIE WERDEN CHATBOTS TRAINIERT?

Vorbereitung

Damit ein Chatbot eingesetzt werden kann, muss er Sprache verarbeiten können und auf Anfragen richtig reagieren. Der erste Schritt ist die Spracherkennung und das Erfassen der Bestandteile. Die Nutzereingabe wird analysiert und es werden – je nach System – Wörter, Schlüsselwörter oder Wortgruppen identifiziert. Für das sogenannte Parsen gibt es verschiedene vortrainierte Module und Sprachmodelle. Ob für diesen Schritt individuelle Trainingsdaten notwendig sind, ist vom technischen Aufbau des Chatbots abhängig. Bei der Verwendungen eines Bot-Frameworks kann auf bereits trainierte Module zurückgegriffen werden. Mithilfe dieser Module können Wörter und/oder Wortgruppen identifiziert werden. Sofern es sich um einen regelbasierten Chatbot handelt, kann er, sobald bestimmte Schlüsselwörter vorkommen, mit einer Aktion reagieren. Dabei kann jedoch nicht zwischen verschiedenen Kontexten unterschieden werden, wodurch diese nicht-intelligenten Chatbots nur sehr eingeschränkt eingesetzt werden können.

Training

Welche Trainingsdaten ein Chatbot benötigt, ist von seinem technischen Aufbau abhängig. In vielen Fällen bietet sich die Verwendung eines Chatbot-Frameworks an. Grundlegende Bausteine der Sprachverarbeitung sind darin bereits enthalten. Anwendungsfallspezifische Trainingsdaten fehlen jedoch. Ohne passende Trainingsdaten identifiziert ein Chatbot zwar die Wörter einer Nutzereingabe, er kann diese aber keinem Intent – keiner Nutzerabsicht – zuordnen.  Damit ein Chatbot dazu in der Lage ist, müssen viele verschiedene Intents angelegt werden. Mit jedem Intent wird eine Aktion verknüpft. Wenn der Chatbot eine Nutzereingabe verarbeitet und einem Intent zugeordnet hat, führt er die hinterlegte Aktion aus.

Erfolg

Gutes Training sorgt dafür, dass die KI des Chatbots sehr viele Nutzereingaben korrekt verarbeiten kann. Auf alle Anfragen, die mit trainierten Intents übereinstimmen, kann der Chatbot nun mit der geforderten Aktion reagieren. Durch die trainierte KI-Komponente ist der Chatbot in der Lage, Nutzereingaben Intents zuzuordnen. Die Intents sind wiederum mit Aktionen verknüpft. Diese Aktionen führt der Chatbot aus, sobald ein Intent in einer Nutzereingabe erkannt wird. 

Erfolglos trotz Training?

Es kann weiterhin vorkommen, dass der Chatbot Nutzereingaben nicht ‚versteht‘. In diesen Fällen kann er den Eingaben keinen Intent zuordnen. Das betrifft die Nutzereingaben, zu denen (noch) keine Intents angelegt worden sind. Es sollte daher ein permanentes Monitoring erfolgen. Die Auswertung von Misserfolgen kann dann genutzt werden, um neue Intents anzulegen und die Misserfolgsquote dauerhaft zu minimieren. Wenn die Erfolgsquote eine Chatbots trotz zahlreicher Intents dauerhaft sehr niedrig ist, sollte die Qualität und der Umfang der Trainingsdaten verbessert werden. Schlechte und/oder unzureichende Trainingsdaten sorgen dafür, dass ein Chatbot – trotz trainierter KI – keine gute Leistung bringt. 

Schlechte Trainingsdaten lassen einen intelligenten Chatbot dumm dastehen. 

Automatisch generierte Trainingsdaten sorgen für erfolgreiche Chatbots

Die Lösung für intelligente und erfolgreiche Chatbots die Verwendung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten in einem ausreichend großen Umfang. Bei der manuellen Erstellung können beide Kriterien kaum oder nur mit einem sehr großen zeitlichen Aufwand erreicht werden. Nutzen Sie daher unsere automatisch generierten Trainingsdaten! Unsere Trainingsdaten sind qualitativ hochwertig und gleichzeitig umgehend generiert – und über die Anzahl müssen wir erst gar nicht sprechen.