In der Blogreihe „Einfach Erklärt“ analysieren wir die komplexen Technologien, die in unserer Künstlichen Intelligenz, Aplysia, integriert sind. In diesem Eintrag untersuchen wir Syntax und semantische Analyse. Wir beginnen mit einem breiteren Überblick und gehen auf spezifische Features ein, die in unsere KI integriert sind und zeigen anhand von Praxisbeispielen, wie sie funktionieren.

• Syntax und Semantik
  • Was ist Syntaxanalyse?
  • Was ist semantische Analyse?
• HiJiffys Syntax und semantische Modelle
  • Proximity-Funktion
  • Nachrichtenkategorisierungsmodell
  • Smart Property Identifikation
  • Satzzusammenfassung
  • Übersetzungssystem

Syntax und Semantik

Bei HiJiffy sind wir an der Spitze der Entwicklung intelligenter Chatbots, die die Gästekommunikation transformieren. Unsere Kompetenz im Bereich Konversations-KI basiert auf der Integration von Syntax und semantischen Techniken. In den einfachsten Worten beziehen sie sich auf Sprachstrukturen und die Bedeutung von Wörtern. Es liegt also auf der Hand, wie wichtig sie für Chatbots sind.

Die Syntax ist ein Forschungsgebiet, das die Anordnung von Wörtern zu kohärenten Sätzen regelt. Die Semantik konzentriert sich darauf, was diese Wörter bedeuten und wie sie Informationen vermitteln. Die Integration in unseren KI-basierten Chatbot ermöglicht es uns, menschliche Fragen mit unvergleichlicher Präzision und Relevanz zu verstehen und zu beantworten.

Was ist Syntaxanalyse?  

Die Syntaxanalyse (oder Syntaktikanalyse) ist eine Methodik zur Untersuchung von Konversationssprache unter Verwendung formaler Grammatikregeln. Syntax weist Text semantische Struktur zu. In unserem System ist Syntax unerlässlich, um Interaktionen zwischen Hotels und (potenziellen) Gästen zu interpretieren und zu verstehen. Indem wir uns auf die strukturellen Merkmale der Sprache konzentrieren, stellen wir sicher, dass unsere Algorithmen Benutzereingaben richtig verstehen.

Beispiele für Syntaxmethoden:

• Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging):
  • Zuweisen von Teilen der Sprache zu jedem Wort in einem Satz (z.B. Substantiv, Verb, Adjektiv).
• Parsing:
  • Analyse der syntaktischen Struktur eines Satzes, um einen Parse-Baum zu erzeugen, der die grammatikalischen Zusammenhänge zeigt.

Was ist semantische Analyse?

Semantische Analyse (oder Semantik) beschäftigt sich mit dem Verständnis der Bedeutung und des Kontexts von Sprache. Für Computer ist dies eine komplizierte Aufgabe, da Menschen sich in der Regel auf ihre Intuition und sprachlichen Fähigkeiten verlassen, um Wörter, Zeichen und Satzstrukturen zu interpretieren. Deshalb spielen semantische Techniken eine wichtige Rolle in unserem System. Durch die Untersuchung der Komplexität von Benutzeranfragen stellen wir sicher, dass unsere Antworten korrekt sind und dem Kontext entsprechen.

Beispiele für Semantik-Methoden:

• Named Entity Recognition (NER):
  • Identifizieren und Klassifizieren von Eigennomen (z.B. Namen von Personen, Organisationen, Orten).
• Word Sense Disambiguation (WSD):
  • Bestimmung der richtigen Bedeutung eines Wortes im Kontext, wenn es mehrere Bedeutungen hat.

HiJiffys Syntax und semantische Modelle

Um die Genauigkeit der Chatbot-Antworten zu maximieren, fließen die Strategien beider Bereiche in unsere KI ein. Mit ihrer Nutzung stellen wir sicher, dass die Struktur und der Kontext der Sprache unseren Modellen und Systemen bekannt sind, damit sie die richtigen, passenden Antworten liefern können.

Unser proprietäres Modell, das auf acht Jahren branchenspezifischer Daten der Hotellerie basiert, wurde entwickelt, um ein Höchstmaß an Genauigkeit zu erreichen. Dieses Modell ist exklusiv für HiJiffy und hat eine Vielzahl von semantischen Aussagen, die für andere Modellen schwer verständlich sind und die letztendlich die Grundlage unseres Konversationssystems bilden. Dieses Modell integriert sich neben anderen Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen in unser System und verbessert so seine Fähigkeiten.

Proximity-Funktion

Im Kern verwendet die Proximity-Funktion Syntax- und Semantiktechnologien, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Sie wird häufig bei der Dekodierung außergewöhnlich komplexer Benutzernachrichten mit hochkomplexen semantischen Strukturen angewendet. Dieses Modell liefert die nächstliegenden Antworten, die für das bereitgestellte Thema relevant sind, damit unser Chatbot korrekte Ergebnisse liefert. 

Es wird in zwei Situationen verwendet:

• Wenn ein Gast eine schwierige Frage stellt (meist mit mehreren Fragen).

• Um eine Antwort zu ergänzen.

Nachrichtenkategorisierungsmodell

Um die Genauigkeit und Nützlichkeit unseres virtuellen Concierges (In-Stay-Chatbot) zu verbessern, haben wir ein Nachrichtenkategorisierungsmodell entwickelt, das ebenfalls die Prinzipien der Syntax und Semantik anwendet. Dieses Modell unterteilt eingehende Nachrichten in drei Haupttypen: Anfragen, Beschwerden und allgemeine Fragen (Sonstige Themen).

• Anfragen: Identifiziert Serviceanfragen wie Zimmerservice, Zimmerreinigung oder Reservierungsänderungen.
• Beschwerden: Erkennt Komplikationen und Probleme, die von Gästen gemeldet werden, und sorgt für sofortige Aufmerksamkeit.
• Sonstige Themen: Bearbeitet allgemeine Fragen und Informationsanfragen.

Wie es funktioniert:

• Der Gast sendet eine Nachricht an unseren virtuellen Concierge und je nach Art der Nachricht (Anfrage oder Beschwerde) kann unser System die Konversation bei Bedarf automatisch an einen menschlichen Agenten eskalieren.
• Wenn eine Nachricht als allgemeine Frage eingestuft wird, liefert der Chatbot sofortige und genaue Antworten basierend auf vorprogrammierten Informationen.

Schauen wir uns ein paar Beispiele an.

Beispiel 1: Anfrage

• Benutzereingabe: „Kann ich zusätzliche Handtücher auf mein Zimmer schicken lassen?“
• Kategorisierung: Anfrage

Beispiel 2: Beschwerde

• Benutzereingabe: „Die Klimaanlage in meinem Zimmer funktioniert nicht richtig.“
• Kategorisierung: Beschwerde

Beispiel 3: Allgemeine Frage (Sonstige Themen)

• Benutzereingabe: „Um wie viel Uhr beginnt das Frühstück?“
• Kategorisierung: Allgemeine Frage (Sonstige Themen)

Diese intelligente Kategorisierung sorgt dafür, dass Gästefragen schnell und effizient angegangen werden, was sich positiv auf das Gästeerlebnis auswirkt.

Smart Property Identifikation

Unser innovatives Smart Property Identifikationssystem soll die Suche nach Hotels innerhalb einer bestimmten Gruppe vereinfachen. Diese Funktionalität ermöglicht es dem HiJiffy Chatbot, schnell und genau die Eigenschaften einer Gruppe zu identifizieren, wenn ein potenzieller Gast nach Hotelnamen sucht oder einen bestimmten Ort eingibt.

Sehen wir uns anhand eines konkreten Beispiels an, wie es funktioniert.

Beispiel 1 – Hotelnamensuche

• Benutzereingabe: „Hotel Central Lisboa“
• Smart Property Identification: Hotel Central Lisboa

Beispiel 2 – Standortsuche:

• Benutzereingabe: „Ich suche ein Hotel in New York City.“
• Smart Property Identification: Alle Unterkünfte in New York City

Satzzusammenfassung

Die Satzzusammenfassungsfunktion behandelt Fälle, in denen Gäste lange und detaillierte Nachrichten bereitstellen. Durch die Zusammenfassung dieser Nachrichten kann unser System die Kernabsichten und -anfragen effizient extrahieren und so sicherstellen, dass der Chatbot genau und zeitnah reagieren kann (Hinweis: Diese Funktion ist nur auf bestimmten Kanälen wie Instagram verfügbar).

Wenn ein Gast eine lange Nachricht sendet, analysiert die Satzzusammenfassung den Text, um die wesentlichen Punkte zu identifizieren. Dieser Prozess beinhaltet:

1. Textanalyse: Das System scannt die gesamte Nachricht, um die Hauptthemen und Schlüsselphrasen zu identifizieren.
2. Kernintentionsextraktion: Es extrahiert die primären Absichten und Bitten aus dem Text und filtert irrelevante Details heraus.
3. Output: Dem Gast wird eine Reihe von Schaltflächen mit den wichtigsten Absichten in der Frage dargestellt.

Diese zusammengefasste Eingabe ermöglicht es dem Chatbot, die Bedürfnisse des Gastes schneller zu verstehen und eine relevante und genaue Antwort zu liefern.

Hier ist ein Beispiel, um dies in der Praxis zu veranschaulichen.

• Benutzereingabe: „Hallo! Ich plane, Ihr Hotel nächsten Monat mit meiner Familie zu besuchen, und wir sind wirklich aufgeregt. Wir haben jedoch einige spezifische Anforderungen. Wir brauchen ein Zimmer mit Stadtblick, das rollstuhlgerecht ist und über zusätzliche Betten für meine beiden Kinder verfügt. Können Sie das bestätigen und die Gesamtkosten für eine Woche angeben?“

• Zusammengefasster Output: Das System stellt dem Gast folgende Tasten zur Verfügung:
  • FAQ – Zimmerarten und Ausblick
  • FAQ – Barrierefreiheit
  • FAQ – Extrabettwäsche
  • Buchen Sie ein Zimmer

Übersetzungssystem

Eines unserer Systeme, das diese Syntax- und Semantiktechniken umfassend nutzt, ist unser Übersetzungssystem. Unser erweitertes Übersetzungssystem minimiert Sprachbarrieren und ermöglicht eine perfekte Kommunikation unabhängig von der Muttersprache des Gastes.

Erfahren Sie mehr über unsere KI

Wenn Sie mehr über verschiedene Technologien erfahren möchten, die in Aplysia zum Einsatz kommen, besuchen Sie den Bereich unserer Website, der unserer künstlichen Intelligenz gewidmet ist, folgen Sie HiJiffy auf LinkedIn und abonnieren Sie unseren Newsletter in der Fußzeile.

Quellen

Dieser Artikel basiert auf technischen Beiträgen von Eduardo Machado aus HiJiffys KI-Team.