KI & Chatbot

Chatbots werden in Trendskout innerhalb des Flusses Verbinden – Analysieren – Automatisieren unterstützt. In der Praxis kann im Verbinden-Schritt ein Link zwischen Trendskout und dem digitalen Kanal des Chatbots hergestellt werden. Auf diese Weise wird die Trendskout-KI genutzt, um Ihren Chatbot intelligent und selbstlernend zu machen.

Nach der Verknüpfung mit Eingabe- und Trainingsdaten kann der Nutzer auswählen, wie der Chatbot trainiert werden soll. Diese Entscheidung erfolgt auf Grundlage der Verfügbarkeit von Trainingsdaten. Wenn Trainingsdaten zur Verfügung stehen, kann Trendskout den Chatbot auf Basis dieser Daten selbst trainieren lassen. Wenn keine Trainingsdaten verfügbar sind, kann der Chatbot durch Interaktion mit dem Endnutzer trainiert werden.

Das eigentliche Training des Chatbots selbst erfolgt durch eine Kombination von Techniken und Algorithmen, die von Trendskout selbstständig implementiert und ausgewählt werden. Es ist also kaum menschliches Eingreifen erforderlich. Im Folgenden beschreiben wir ein paar relevante Techniken, die dabei zum Einsatz kommen.

Anwendungsbeispiele

Leistungsstarke KI-Plattform in der Cloud

Neben spezifischen Modulen für Medienunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.

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Verbinden

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Analysieren

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Chatbot

Chatbot ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.

Automatisieren

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Wie funktioniert das technisch?

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Um den in den Chatbot eingegebenen Text lesen und verstehen zu können, muss er verarbeitet werden. Dazu wird der Text in verschiedene Teile zerlegt, eine Baumstruktur erstellt und mit anderen Texten und Frage-Antwort-Kombinationen verknüpft, um semantische Verbindungen zu finden. Auf Grundlage dieser Technik werden relationale Zusammenhänge entdeckt, auf die der Algorithmus sinnvolle Antworten geben kann. Um diese Antworten zu geben, verwendet Trendskout zwei gängige Methoden: das automatische Erzeugen natürlicher Sprache (Natural Language Generation – NLG) und die Klassifizierung.

Generierung natürlicher Sprache

NLG-Techniken können auf Grundlage von Trainingsdaten eigenständig Texte generieren, die den Antworten ähneln, die Menschen geben würden. Hierbei handelt es sich um eine äußerst hochentwickelte Technik, die sich auf die neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und hybride neuronale Netze stützt. NLG-Algorithmen sind äußerst leistungsfähig, erfordern aber sehr große Mengen an Trainingsdaten. Wenn die Trainingsdaten quantitativ oder qualitativ nicht ausreichen, sind die generierten Texte wenig relevant. Für die meisten Unternehmen ist es daher sinnvoll, mit einer anderen vorgefertigten Analyseform für Chatbots zu arbeiten: der Text- und Antwortklassifikation.

Text- und Antwortklassifikation

Diese Methode verwendet eine modifizierte Form der Textklassifikation. In einer Trainingsphase werden verschiedene Frage-Antwort-Kombinationen von den Trendskout-Algorithmen analysiert und ein Modell erstellt, das die am besten geeignete Antwort auf eine Frage bereitstellt. Dabei darf die Frage von der Form und dem Inhalt der Trainingsdaten abweichen; durch die NLP-Vorverarbeitung wird die semantische und kontextuelle Bedeutung der Frage extrahiert, nicht die ursprüngliche Textform.

Chatbots + Trendkout

Durch KI und Deep Learning in Trendskout kann das Modell, das die Intelligenz in einem Chatbot bildet, auf einfache Weise generiert werden. Die Front-Implementierung können Sie selbst bestimmen und mit dem Trendskout-KI-Modell verknüpfen, das den Chatbot steuert.

Genau wie bei den anderen Deep Learning-Funktionen auch automatisiert Trendskout das gesamte Trainingsverfahren für Chatbots, einschließlich Algorithmenauswahl und Hypertuning.

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