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Semantische Analyse

Für Menschen ist es einfach, einen Text zu verstehen: Wir erkennen einzelne Wörter und den Kontext, in dem sie verwendet werden. Wenn Sie diesen Tweet lesen:

“Ihr Kundenservice ist ein Witz! Ich bin seit 30 Minuten in der Warteschleife und zähle weiter!”

Sie verstehen, dass ein Kunde frustriert ist, weil ein Kundendienstmitarbeiter zu lange braucht, um zu antworten.

Maschinen müssen jedoch erst darauf trainiert werden, die menschliche Sprache zu verstehen und den Kontext, in dem Wörter verwendet werden, zu erfassen; andernfalls könnten sie das Wort “Witz” als positiv fehlinterpretieren.

Mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können semantische Analysesysteme den Kontext natürlicher Sprache verstehen, Emotionen und Sarkasmus erkennen und wertvolle Informationen aus unstrukturierten Daten extrahieren, wobei sie eine Genauigkeit auf dem Niveau von Menschen erreichen.

Lesen Sie weiter, um mehr über semantische Analyse zu erfahren und wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann:

Was ist semantische Analyse?
Wie funktioniert die semantische Analyse?
Techniken der semantischen Analyse
Was ist semantische Analyse?
Einfach ausgedrückt, ist die semantische Analyse der Prozess, bei dem aus einem Text eine Bedeutung gezogen wird. Sie ermöglicht es Computern, Sätze, Absätze oder ganze Dokumente zu verstehen und zu interpretieren, indem sie deren grammatikalische Struktur analysiert und Beziehungen zwischen einzelnen Wörtern in einem bestimmten Kontext identifiziert.

Sie ist eine wesentliche Teilaufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und die treibende Kraft hinter Machine-Learning-Tools wie Chatbots, Suchmaschinen und Textanalyse.

Auf semantischer Analyse basierende Tools können Unternehmen dabei helfen, automatisch aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren, z. B. aus E-Mails, Support-Tickets und Kundenfeedback. Im Folgenden erklären wir, wie das funktioniert.

Wie die semantische Analyse funktioniert
Die lexikalische Semantik spielt bei der semantischen Analyse eine wichtige Rolle, da sie es Maschinen ermöglicht, Beziehungen zwischen lexikalischen Elementen (Wörtern, Phrasalverben usw.) zu verstehen:

Hyponyme: spezifische lexikalische Elemente eines generischen lexikalischen Elements (Hypernym) z. B. Orange ist ein Hyponym von Obst (Hypernym).
Meronomie: eine logische Anordnung von Text und Wörtern, die einen Bestandteil oder ein Mitglied von etwas bezeichnet z. B. ein Segment einer Orange
Polysemie: eine Beziehung zwischen den Bedeutungen von Wörtern oder Phrasen, die sich zwar leicht unterscheiden, aber eine gemeinsame Kernbedeutung haben z. B. Ich habe eine Zeitung gelesen und ich habe eine Zeitung geschrieben)
Synonyme: Wörter, die die gleiche oder fast die gleiche Bedeutung wie ein anderes haben, z. B. glücklich, zufrieden, ekstatisch, überglücklich
Antonyme: Wörter, die annähernd entgegengesetzte Bedeutungen haben, z. B. glücklich, traurig
Homonyme: zwei Wörter, die gleich klingen und gleich geschrieben werden, aber eine unterschiedliche Bedeutung haben, z. B. orange (Farbe), orange (Frucht)
Bei der semantischen Analyse werden auch Zeichen und Symbole (Semiotik) und Kollokationen (Wörter, die oft zusammengehören) berücksichtigt.

Die automatisierte semantische Analyse arbeitet mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen.

Indem man semantisch erweiterte Algorithmen für maschinelles Lernen mit Textproben füttert, kann man Maschinen so trainieren, dass sie auf der Grundlage früherer Beobachtungen genaue Vorhersagen machen. Es gibt verschiedene Teilaufgaben, die in einem semantikbasierten Ansatz für maschinelles Lernen involviert sind, einschließlich Wortsinn-Disambiguierung und Beziehungsextraktion:

Wort-Sinn-Disambiguierung

Der automatisierte Prozess der Identifizierung, in welchem Sinn ein Wort in Abhängigkeit von seinem Kontext verwendet wird.

Natürliche Sprache ist mehrdeutig und polysemisch; manchmal kann ein und dasselbe Wort unterschiedliche Bedeutungen haben, je nachdem, wie es verwendet wird.

Das Wort “Orange” zum Beispiel kann sich auf eine Farbe, eine Frucht oder sogar auf eine Stadt in Florida beziehen!

Ein Bild, das verschiedene Bedeutungen des Wortes “Orange” zeigt.

Dasselbe geschieht mit dem Wort “Datum”, das entweder einen bestimmten Tag im Monat, eine Frucht oder ein Treffen bedeuten kann.

Ein Bild, das verschiedene Bedeutungen des Wortes “Datum” zeigt

Bei der semantischen Analyse mit maschinellem Lernen verwenden Computer die Wortsinn-Disambiguierung, um festzustellen, welche Bedeutung im gegebenen Kontext korrekt ist.

Beziehungsextraktion

Diese Aufgabe besteht darin, die in einem Text vorhandenen semantischen Beziehungen zu erkennen. Beziehungen umfassen in der Regel zwei oder mehr Entitäten (die Namen von Personen, Orten, Firmennamen usw. sein können). Diese Entitäten sind durch eine semantische Kategorie verbunden, wie z. B. “arbeitet bei”, “lebt in”, “ist der CEO von”, “hat seinen Hauptsitz bei”.

Zum Beispiel enthält die Phrase “Steve Jobs ist einer der Gründer von Apple, das seinen Hauptsitz in Kalifornien hat” zwei verschiedene Beziehungen:

steve jobs

apple

Semantische Analysetechniken
Abhängig von der Art der Informationen, die Sie aus den Daten gewinnen möchten, können Sie eine von zwei semantischen Analysetechniken verwenden: ein Textklassifizierungsmodell (das dem Text vordefinierte Kategorien zuweist) oder einen Textextraktor (der bestimmte Informationen aus dem Text herauszieht).

Semantische Klassifizierungsmodelle
Themenklassifizierung: Sortieren von Text in vordefinierte Kategorien basierend auf seinem Inhalt. Kundenservice-Teams möchten möglicherweise Support-Tickets klassifizieren, wenn sie in ihrem Helpdesk eingehen. Durch semantische Analyse können Machine-Learning-Tools erkennen, ob ein Ticket als “Zahlungsproblem” oder als “Versandproblem” klassifiziert werden sollte.
Sentiment-Analyse: Erkennung von positiven, negativen oder neutralen Emotionen in einem Text, um die Dringlichkeit zu kennzeichnen. Zum Beispiel das Taggen von Twitter-Erwähnungen nach Stimmung, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie Kunden über Ihre Marke denken, und in der Lage zu sein, verärgerte Kunden in Echtzeit zu identifizieren.
Absichts-Klassifizierung: Klassifizierung von Text auf der Grundlage dessen, was Kunden als nächstes tun möchten. Sie können dies nutzen, um Verkaufs-E-Mails als “Interessiert” und “Nicht interessiert” zu kennzeichnen, um proaktiv diejenigen anzusprechen, die Ihr Produkt ausprobieren möchten.
Semantische Extraktionsmodelle
Schlüsselwort-Extraktion: Finden relevanter Wörter und Ausdrücke in einem Text. Diese Technik wird allein oder zusammen mit einer der oben genannten Methoden verwendet, um detailliertere Erkenntnisse zu gewinnen. Sie könnten zum Beispiel die Schlüsselwörter in einer Reihe von Tweets analysieren, die als “negativ” kategorisiert wurden, und erkennen, welche Wörter oder Themen am häufigsten erwähnt werden.
Entitätsextraktion: Identifizierung von benannten Entitäten im Text, wie Namen von Personen, Unternehmen, Orten usw. Für ein Kundenservice-Team könnte dies nützlich sein, um automatisch Namen von Produkten, Versandnummern, E-Mails und andere relevante Daten aus Kundensupport-Tickets zu extrahieren.
Die automatische Klassifizierung von Tickets mithilfe semantischer Analysewerkzeuge entlastet die Agenten von sich wiederholenden Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die einen größeren Mehrwert bieten und gleichzeitig das gesamte Kundenerlebnis verbessern.

Tickets können sofort an die richtigen Stellen weitergeleitet werden, und dringende Probleme können leicht priorisiert werden, was die Reaktionszeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit hoch hält.

Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse helfen den Teams außerdem, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen. Sie könnten zum Beispiel beschließen, eine starke Wissensdatenbank aufzubauen, indem sie die häufigsten Kundenanfragen identifizieren.

Fazit
In Kombination mit maschinellem Lernen ermöglicht Ihnen die semantische Analyse, in Ihre Kundendaten einzutauchen, indem Maschinen in die Lage versetzt werden, Bedeutung aus unstrukturiertem Text in großem Umfang und in Echtzeit zu extrahieren.

Leistungsstarke, mit Semantik angereicherte Tools für maschinelles Lernen liefern wertvolle Erkenntnisse, die zu besseren Entscheidungen führen und die Kundenerfahrung verbessern.

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