In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) sind natürliches Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU) und natürliche Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) zwei eng miteinander verwandte, aber doch sehr unterschiedliche Disziplinen. Während beide Technologien Sprachdaten verarbeiten, haben sie unterschiedliche Ziele und Methoden.
NLU befasst sich mit der Fähigkeit von Computern, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. Es geht darum, menschliche Sprache so zu analysieren, dass ein Computer in der Lage ist, die Semantik, also Bedeutung von Texten zu erfassen. Auf dieser Basis kann eine Software dann z.B. Aktionen ausführen oder Antworten geben.
NLG nennt man die Fähigkeit von Computersystemen, Texterstellung zu leisten. Das kann in verschiedenen Textformenerfolgen, z.B. als „menschliche“ Reaktionen in Chatbots, als vollständige Info-Artikel oder sogar in Gedichtform.
Dieser Artikel wird sich mit den Unterschieden zwischen NLP und NLG beschäftigen und einen Überblick über die verschiedenen Methoden und Anwendungen geben, die diese beiden Technologien ermöglichen, und wie rellify diese einsetzt.
Was unterscheidet NLU und NLG konkret?
Natural Language Understanding (NLU) nutzt auf Machine Learning basierende Künstliche Intelligenz sowie sogenannte große Sprachmodelle, um menschliche Sprache zu interpretieren und „zu verstehen“. Ganz grob gesagt werden in riesigen Textmengen wiederkehrende Muster identifiziert. Durch komplexe statistische Algorithmen können auf Basis dieser Muster dann neuen Texten „vermutliche“ Bedeutungen zugeordnet werden. Sind die Sprachmodelle groß genug und die statistischen Algorithmen entsprechend präzise, kann so die semantische Bedeutung natürlicher Sprachtexte extrahiert werden. Das ermöglicht eine maschinelle Verarbeitung und Anwendung von Information.
NLU ist ein komplexer Prozess, der beispielsweise die Identifikation von Wörtern und Sätzen, die syntaktische Analyse von Sätzen und die Bestimmung der Bedeutung und Intention eines Satzes umfasst. Dabei werden verschiedene Techniken und Algorithmen eingesetzt, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze, um die Bedeutung und Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen zu erkennen.
Anwendungen von NLU finden sich in verschiedenen Bereichen wie beispielsweise Sprachassistenten, Chatbots, Übersetzungstools, Sentiment-Analyse, Spracherkennung und vielen mehr. Durch die ständige Weiterentwicklung von NLU-Technologien und -Algorithmen können Computer immer besser und genauer menschliche Sprache verstehen und interpretieren, was zu einer besseren Benutzererfahrung und effektiveren Anwendungen führt.
NLG hingegen bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, aus strukturierten Daten menschenlesbare Sprache zu generieren. In gewisser Weise ist es die Umkehrung von NLU. Bei der Natural Language Generation stellt die Software auf Basis der erlernten Muster und Wahrscheinlichkeiten Texte zusammen, die statistisch plausibel sind. So können Computer Informationen in quasi-natürlicher Sprache ausgeben, um beispielsweise Berichte, Formulierungen, Beschreibungen oder Zusammenfassungen zu erstellen.
Dazu nutzt NLG strukturierte Daten, um Texte zu generieren. Diese strukturierten Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise aus Datenbanken, Sensoren oder anderen maschinellen Datenquellen. NLG kann auch mit anderen Technologien kombiniert werden, wie z.B. NLU, um eine vollständige sprachliche Interaktion zwischen Mensch und Computer zu ermöglichen.
NLG findet Anwendung z.B. in der Automatisierung von Berichterstellung, Zusammenfassungen von Daten, der Erstellung von Produktbeschreibungen oder der Generierung von Texten für soziale Medien. Durch die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und maschinellem Lernen wird NLG immer leistungsfähiger und genauer und hat das Potenzial, in Zukunft noch stärker in verschiedenen Bereichen eingesetzt zu werden, um effizienter und präziser Texte zu generieren.
Was ist der Schwerpunkt von Rellify?
rellify ist der führende Anbieter von Content Intelligence. Content Intelligence ist der Schlüssel zu gutem, relevantem Content. Denn Inhalte, die nicht relevant sind, werden nicht wahrgenommen. Das heißt, dass Content Creatoren heute um so mehr darauf angewiesen sind, relevante Themen zu identifizieren. Zudem müssen sie verstehen, welche Keywords und Fragen adressiert werden müssen, um zu diesen Themen relevante Inhalte zu erstellen. Doch angesichts der gigantischen Mengen an Inhalten im WWW ist eine gründliche Analyse ohne Machine Learning nicht mehr zu leisten.
Hier setzt die rellify Content Intelligence ein. Mittels NLU und Deep Learning crawlen wir für unsere Kunden Hunderttausende von Quellen im Internet zu einem bestimmten Thema – es entsteht ein NeuraVerse. Dieser spezifische Ausschnitt des Internets enthält alle öffentlich zugänglichen Inhalte, Konversationen und Medien rund um Ihr Geschäft, Ihren Markt und Ihre Wettbewerber. Zusätzlich kann auch Ihr gesamtes Firmenwissen in diese Analyse mit einbezogen werden.
Content Intelligence ermöglicht Content Produzenten so, mit wenigen Klicks detaillierte Briefings zu erstellen, mit denen Autoren relevantere Inhalte einfacher erstellen.
Wie setzt Rellify NLU ein?
Die rellify Content Intelligence Plattform nutzt sowohl NLU als auch NLG. Der Schwerpunkt liegt jedoch auf NLU. Mit unserer Deep Learning-Technologie nutzen wir Natural Language Understanding, um das Web und seine Inhalte besser zu verstehen.
rellify kann z.B. Millionen online-Quellen zu einem bestimmten Thema in kürzester Zeit mit NLU identifizieren, verstehen und indizieren. Aus diesen Erkenntnissen kann rellify Themen ableiten, die von besonderer Relevanz sind. Dann clustert die KI mit ihren Machine Learning-Algorithmen die für diese Themen relevanten Keywords. So entsteht Content Intelligence.
Content Intelligence ist die wichtigste Ressource im täglichen Kampf um die Aufmerksamkeit im Internet. Sie können mit ChatGPT toll wirkende Inhalte erstellen – aber sind sie auch korrekt? Und treffen sie Ihre Marken-, Tonalitäts- und stilistischen Anforderungen? Und am wichtigsten: Interessieren von ChatGPT & Co. geschriebene Inhalte irgendjemanden? Kurz gesagt: Sind von KI generierete Inhalte relevant genug, um Aufmerksamkeit und Leser zu finden?
Nein, das sind sie nicht. Nur wenn Sie hochwertige, aktuelle Content Intelligence haben, können Sie – um in diesem Beispiel zu bleiben – ChatGPT die Prompts bieten, die die Erstellung relevanter Inhalte ermöglichen.
Und nur mit solider Content Intelligence können Sie Redaktionspläne entwickeln, die Ihnen langfristig und nachhaltig Relevanz, Aufmerksamkeit und Themen-Führerschaft garantieren. Und selbst dann brauchen Sie noch den „human in the loop“ – den erfahrenen Autor – der die maschinengenerierten Inhalte überprüft und schleift. Denn selbst die beste KI kann nicht in Ihrem Duktus schreiben und all Ihre Markenbesonderheiten berücksichtigen.
Bietet rellify auch NLG?
Natürlich bietet rellify mehr als nur Content Intelligence auf Basis von NLU. Die rellify Plattform bietet Content Marketing Teams für ihre Schreibprozesse (im Editor) Natural Language Generation (NLG) an, um schneller gute Inhalte erstellen zu können. (Wie Sie mit rellify und NLG relevante Inhalte in kürzester Zeit erstellen, können Sie übrigens in unserem AI-Video oder unserer Click-Demo sehen!)
In dem Editor der Plattofm müssen Sie dazu während des Schreibprozesses im Editor nur den „Magic Button“ anklicken. In dem dann erscheinenden Menu beauftragen Sie die dahinter liegende NLG (derzeit GPT-3.5) einfach per Maus-Klick,
- eine Einleitung zu Ihrem Thema zu schreiben,
- eine Frage zu beantworten
- ein Thema auszuarbeiten
- eine Zusammenfassung zu schreiben
- neue Überschriften zu entwickeln
- etc.
Die Möglichkeiten sind vielfältig. Die NLG liefert Ihnen praktische Textelemente der gewünschten Art. So könne Sie z.B. ein Artikelgerüst für die individuelle Ausarbeitung Ihres Contents erstellen. Wenn Sie die mit NLG erstellten Inhalte dann einem intensiven Faktencheck unterwerfen und den Text so umarbeiten, dass er Ihre Markenwerte repräsentiert, haben Sie in kürzester Zeit einen relevanten, markengerechten Inhalt erstellt!
Video: So schreiben Sie in rellify mit NLG!
Fazit: NLU und NLG – Turbos für die Content Erstellung
rellify Content Intelligence setzt sowohl NLU als auch NLG in seiner Plattform ein. In Verbindung mit Deep Learning hilft NLU, Hunderttausende von Quellen im Internet zu einem bestimmten Thema zu erkennen, zu analysieren und zu verstehen. Damit erstellen Sie mit wenigen Klicks dezidierte Briefings, die es deutlich leichter machen, relevante Artikel effizient zu erstellen.
Darüber hinaus bietet rellify auch die Möglichkeit, im Schreibprozess Natural Language Generation einzusetzen, um schnell gute Inhalte zu erstellen. Sprachmodelle wie GPT-3 von OpenAI, eignen sich gut, um Überschriften und Textbausteine schnell zu generieren, die kompetente Autoren in kurzer Zeit zu hochwertigen Inhalten umarbeiten können.
Mit der rellify Content Intelligence Plattform und dem NeuraVerse verschlanken Sie die Inhalte-Produktion. Dank konsistent geführter, von KI unterstützter Prozesse von der Content Ideation bis hin zur SEO-Optimierung fertiger Inhalte sparen Sie Arbeitszeit, sichern ein durchgängig hohes Qualitätsniveau und profitieren von einem messbar besseren Content Marketing ROI.
Wollen Sie mit rellify™ Content Intelligence relevantere Inhalte anbieten?
Dann sprechen Sie mit unseren Beratern:
Autor: Sebastian Paulke
… hat in den vergangenen 20 Jahren über 1.200 Fachbeiträge, aber auch viele Studien und Untersuchungen zu Innovationstechnologien veröffentlicht. Er ist Forschungsprofessor für AI am International Innovation Center der Universität Hankou, in Wuhan, China.
Bei rellify ist Sebastian Paulke für die Unternehmenskommunikation sowie für Content Strategien verantwortlich.
