{"id":191718,"date":"2024-01-19T10:02:45","date_gmt":"2024-01-19T09:02:45","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=191718"},"modified":"2026-02-06T06:03:24","modified_gmt":"2026-02-06T05:03:24","slug":"nlu-natural-language-understanding-fortschritte-im-verstaendnis-der-menschlichen-sprache","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/nlu-natural-language-understanding-fortschritte-im-verstaendnis-der-menschlichen-sprache","title":{"rendered":"NLU (Natural Language Understanding) &#8211; Fortschritte im Verst\u00e4ndnis der menschlichen Sprache"},"content":{"rendered":"<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2>NLU (oder natural language understanding) tauchte erstmals in den 1960er Jahren auf und hat sich seitdem erheblich weiterentwickelt.<\/h2>\t\t\n\t\t<p>Heutzutage sind Maschinen in der Lage, die tiefe und nuancierte Bedeutung der menschlichen Sprache zu erfassen. Manchmal sogar besser als die Menschen selbst. Erfahre mehr \u00fcber die <strong>NLU-Technologie (Natural Language Understanding)<\/strong>, ihre konkreten Anwendungen und wie sie funktioniert.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>NLU oder Natural Language Understanding<\/h3>\t\t\n\t\t\t<h4>Definition von NLU &#8211; Natural Language Understanding<\/h4>\t\t\n\t\t<p><strong>NLU (oder natural language understanding)<\/strong> ist ein Zweig der automatischen<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-schulung-wie-werde-ich-experte-in-der-verarbeitung-natuerlicher-sprache\"> Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP)<\/a> und der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Das Ziel ist es, den tieferen Sinn eines Textes oder einer gesprochenen Rede zu erfassen. Dabei geht es jedoch um weit mehr als eine einfache Syntaxanalyse. Mithilfe <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle<\/a> ist die NLU in der Lage, emotionale Konnotationen, zugrunde liegende Absichten und Ziele zu entschl\u00fcsseln, die in geschriebenen oder gesprochenen Texten zum Ausdruck kommen. Au\u00dferdem ist das Natural Language Understanding so programmiert, dass es die Bedeutung trotz h\u00e4ufiger menschlicher Fehler (wie Aussprache- und Rechtschreibfehler oder Umstellungen von Buchstaben und W\u00f6rtern) versteht.<\/p><p>Heutzutage k\u00f6nnen Maschinen nat\u00fcrliche Sprache kontextbezogen interpretieren und auf verschiedene gestellte Anfragen angemessen reagieren. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt beim tieferen Verst\u00e4ndnis der menschlichen Sprache dar.<\/p><p><strong>?Gut zu wissen:<\/strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\"> Auch wenn die Ankunft von ChatGPT<\/a> die Fortschritte der NLU ins Rampenlicht ger\u00fcckt hat, existiert sie bereits seit vielen Jahren durch Chatbots und intelligente Assistenten, wie Alexa, Google Assistant und Siri.<\/p>\t\t\n\t\t\t<style>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2023\/12\/Natural-Language-Understanding-1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Alles \u00fcber das NLU<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h4>NLU, NLP und NLG: Wo liegt der Unterschied?<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Da die menschliche Sprache besonders komplex ist, gibt es viele Techniken, die darauf abzielen, ihr Verst\u00e4ndnis und ihre Verarbeitung zu verfeinern. NLU (natural language understanding) ist eine davon. Aber sie ist bei weitem nicht die einzige.<\/p><ul><li><strong>Natural Language Processing (NLP):<\/strong> Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache umfasst eine Reihe von Systemen (einschlie\u00dflich der NLU), die die menschliche Sprache analysieren und verstehen sollen. Dies geschieht, indem Maschinen unstrukturierte Sprachdaten verarbeiten.<\/li><li><strong>Nat\u00fcrliche Sprachgenerierung (NLG):<\/strong> Wie die NLU ist auch die nat\u00fcrliche Sprachgenerierung eine Untergruppe der NLP. Hier besteht das Ziel darin, automatisch Texte in nat\u00fcrlicher Sprache zu erzeugen. Computer imitieren die Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren, mit mehr Fl\u00fcssigkeit, Emotion und Pers\u00f6nlichkeit. Mithilfe eines Datensatzes k\u00f6nnen Computer z. B. automatisch einen Nachrichtenartikel, eine E-Mail zur Kundengewinnung oder eine Verkaufsseite generieren.<\/li><\/ul><p><strong>NLU, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">NLP<\/a> und NLG<\/strong> werden gemeinsam verwendet, um <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/word2vec\">Texte zu verstehen und zu produzieren, die denen von Menschen \u00e4hneln.<\/a><\/p>\t\t\n\t\t\t<h4>Anwendungsbeispiele vn Natural Language Understanding<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Heutzutage gibt es immer mehr Technologien, die NLU verwenden. Hier sind einige Beispiele:<\/p><ul><li><strong>Interactive Voice Response (IVR):<\/strong> Diese Technologien werden f\u00fcr das Routing von Anrufen verwendet. Bei einem Anruf analysiert das IVR-System die Stimme des Anrufers, die einzelnen W\u00f6rter und die grammatikalische Struktur, um die Absicht des Anrufers zu ermitteln. Es liefert dann die am besten geeignete Antwort.<\/li><li><strong>Intelligente pers\u00f6nliche Assistenten:<\/strong> <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-virtual-agents-alles-ueber-das-tool-zur-erstellung-von-chatbots\">Hierbei handelt es sich einfach um Chatbots.<\/a> Diese Computerprogramme sind in der Lage, sich mit einem Menschen \u00fcber eine Vielzahl von Themen zu unterhalten. H\u00e4ufig werden sie in Unternehmen f\u00fcr den Kundenservice eingesetzt, z. B. um Antworten auf h\u00e4ufig gestellte Fragen zu geben.<\/li><li><strong>Erkennen von Gef\u00fchlen und Absichten der Nutzer:<\/strong> NLU (natural language understanding) kann Organisationen dabei helfen, Kommentare in sozialen Netzwerken zu analysieren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Unternehmen besser erkennen, ob ihre Kunden mit den angebotenen Produkten oder Dienstleistungen zufrieden sind oder nicht.<\/li><\/ul>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2023\/12\/Natural-Language-Understanding-2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Natural Language Understanding beherrschen<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h3>Die Funktionsweise des NLU (natural language understanding)<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Um die Bedeutung eines Textes oder einer Rede zu verstehen und zu erfassen, verwenden NLU-Systeme (Natural Language Understanding) zwei grundlegende Techniken:<\/p><ul><li><strong>Die Erkennung von Entit\u00e4ten (oder Tokens):<\/strong> Hier definiert das NLU-System mehrere Entit\u00e4ten innerhalb der Nachricht. Zu diesen Entit\u00e4ten geh\u00f6ren benannte Entit\u00e4ten, die Kategorien entsprechen, wie z. B. Personennamen, Orte, Gegenst\u00e4nde, Satzzeichen usw., und numerische Entit\u00e4ten, wie z. B. Mengen, Daten, W\u00e4hrungen, Prozents\u00e4tze usw. Daraus extrahiert der Computer die wichtigsten Informationen, um die Bedeutung des Textes oder der Rede zu verstehen.<\/li><li><strong>Absichtserkennung:<\/strong> <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-twitter-sentimentanalyse\">Hier geht es darum, die Gef\u00fchle und das Ziel des Nutzers zu erkennen<\/a>. Dazu achtet der Computer auf die grammatikalische Struktur der S\u00e4tze und die verschiedenen m\u00f6glichen Mehrdeutigkeiten in der Bedeutung der W\u00f6rter. Dies ist wahrscheinlich der wichtigste Teil, wenn es darum geht, die menschliche Sprache zu verstehen.<\/li><\/ul><p>Letztendlich sorgen diese Algorithmen daf\u00fcr, dass die menschliche Sprache strukturierter wird. Sie wird zu einem Datenmodell, das aus semantischen und pragmatischen Definitionen besteht, die von einer <strong>Maschine in Echtzeit \u00fcbersetzt werden k\u00f6nnen.<\/strong><\/p><p>&nbsp;<\/p><p>?Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\"><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-neural-network\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/recurrent-neural-network\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/recurrent-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/convolutional-neural-network-2\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/convolutional-neural-network-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-neural-network\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\n\t\t\t<h3>NLU und Data Science<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Die <strong>menschliche Sprache<\/strong> ist sehr komplex und subtil. Es ist eine gro\u00dfe Herausforderung, einen Computer in die Lage zu versetzen, alle Nuancen dieser Sprache zu verstehen.<\/p><p>Die j\u00fcngsten Fortschritte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz zeigen jedoch, dass Maschinen mehr denn je in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und sich wie ein Mensch auszudr\u00fccken. F\u00fcr Datenexperten ist<strong> NLU (natural language understanding)<\/strong> ein vielversprechender Ansatz. Aber man muss sich auch mit Machine Learning und seinen neuesten Technologien besch\u00e4ftigen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2023\/12\/Natural-Language-Understanding-3.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Booste deine Karriere mit einer NLU Weiterbildung!<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NLU (oder natural language understanding) tauchte erstmals in den 1960er Jahren auf und hat sich seitdem erheblich weiterentwickelt. 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