Chatbot mit Wissensgraph
»Covid Q&A«

Der Chatbot führt die Funktionsweise eines Online-Dialogsystems vor, welches die Stärken eines Wissensgraphen nutzt.

Wo bietet die KI-Anwendung den größten Nutzen?

Ein KI-unterstützter Chatbot bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten und kann Unternehmen branchenunabhängig in jeglichen Bereichen der Kommunikation mit der Belegschaft oder Kund*innen unterstützen. Ein klassisches Beispiel sind kundenorientierte Dienstleistungsangebote, die rund um die Uhr zur Verfügung gestellt werden. Unternehmen setzen sie auf Internetseiten, in Onlineshops, auf Support-Seiten, in Apps oder in Instant-Messaging-Systemen ein, um die Navigation auf Internetseiten zu vereinfachen, konkrete Anfragen von Kunden zu beantworten oder den Zugang zu Service und Kundendienst zu strukturieren.

Doch nicht nur in der externen, auch in der internen Unternehmenskommunikation können Chatbots erfolgreich eingesetzt werden. Anwendungsbeispiele ergeben sich beim Onboarding neuer Mitarbeitender, in HR- oder Verwaltungsprozessen wie Fragen zu Urlaubsanträgen oder Lohnsteuerabrechnungen sowie auch in der Begleitung komplexer Montageanweisungen in der Produktion.

Werden Chatbots um die Komponente der akustischen Spracherkennung sowie der akustischen Sprachsynthese ergänzt, sprechen wir in dieser erweiterten Form von Sprachassistenten (Voicebot), ähnlich Siri oder Alexa.

Was sind die Qualitätsmerkmale bei solchen KI-Anwendungen?

Texte verstehen mit Natural Language Understanding (NLU)

NLU-Methoden basieren auf semantischen Repräsentationen von Texten. Diese können Zusammenhänge zwischen Wörtern verstehen und abbilden. Diese semantischen Repräsentationen übersteigen die Möglichkeiten der klassisch regelbasierten Verfahren des Text Minings.

Auf Informationen zurückgreifen und Dialoge vorbereiten mit Dialog Management (DM) und Knowledge Graph (KG)

Wissensgraphen strukturieren Daten und Wissen, ermöglichen eine semantische Verknüpfung und sind in vielen Fällen die Basis dafür, dass Anwendungen der Künstlichen Intelligenz erklärbar werden und für den Menschen nachvollziehbare Ergebnisse liefern.

Texte generieren mit Natural Language Generation (NLG)

Die Textsynthese ist das Gegenstück zum Textverstehen. Hier wird automatisiert Text generiert, der anschließend in Sprachsignale verwandelt werden kann.

Wissensgraphen, die verschiedene Datenquellen integrieren,
bilden die Grundlage für viele KI-Anwendungen und -Assistenten.
Prof. Dr. rer. nat Jens Lehmann
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Was zeigt der KI.NRW-Demonstrator?

Ein KI-basiertes Dialogsystem (»question answering system«) gestaltet die Suche nach Informationen effizienter und komfortabler für den Nutzenden. Der KI.NRW-Demonstrator zeigt einen solchen KI-gestützten Chatbot zur Abfrage von Corona Fallzahlen weltweit. Die Animationen erläutern Ihnen schrittweise seine Funktionsweise.

Schritt 1: Natürliche Sprache verstehen

Durch den Einsatz von KI ist die Spracherkennung an realen Unterhaltungen von Menschen und der so genannten natürlichen Sprache orientiert (»natural language understanding NLU«). Die eingesetzten Verfahren extrahieren aus dem Text Informationen, die sie intern so darstellen, dass sie weiterverarbeitet werden können. Das System kann dadurch auch weniger gängige Begriffe, Dialekte oder Umgangssprache verstehen. Auch Assoziationen und Zusammenhänge zwischen Wörtern werden angemessen berücksichtigt, also beispielsweise, dass das Wort Rechnung mit dem Wort Zahlung inhaltlich verwandt ist.

Schritt 2: Daten und Wissen strukturieren

Wissensgraphen strukturieren Daten und Wissen, ermöglichen eine semantische Verknüpfung und sind in vielen Fällen die Basis dafür, dass Anwendungen der Künstlichen Intelligenz erklärbar Ein Wissensgraph (»knowledge graph«) ist in der Lage, unterschiedlichste Informationsquellen zu einer dynamischen Wissensbasis zusammen zu führen. Im Fall des KI.NRW-Demonstrators werden die Corona Fallzahlen von der Johns Hopkins University und vom Robert-Koch Institut einbezogen. Sie werden mit Stand vom Vortag über einen Wissensgraphen zugänglich gemacht.

Schritt 3: Antwort erzeugen

Zuletzt wird eine Antwort passend zur gestellten Frage erzeugt. Dadurch ist dieser Vorgang das passende Gegenstück zum ersten Schritt, dem Verstehen von Sprache. Die strukturierten Daten werden nun in Text umgewandelt und ausgegeben. Auch die Ausgabe als akustisches Signal kann hier anschließen (so beispielsweise bei den so genannten Voicebots).

Der KI-Chatbot in Aktion

Probieren Sie den KI-Chatbot selbst aus: Der Chatbot wurde beispielhaft auf Daten aufgesetzt, die die weltweiten Fallzahlen rund um die Corona-Pandemie abbilden. Wer über das Chatfenster eine entsprechende Frage auf Englisch stellt, erhält unmittelbar Antwort.

Testfragen für die Wissensabfrage können folgende sein:

  • »Are there new cases in Mexico?«
  • »How many cases were there in total in Germany until 25th October 2020?«
  • »How many new cases were found in Argentina on 10th November 2020?«
  • »Which country had the highest number of cases on 8th November 2020?«

Neugierig geworden? Hier geht es demnächst zum Demonstrator!

Wo sind weitere Informationen zu finden?

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Unsere KI-Landkarte zeigt Ihnen, wer die KI-Schwerpunkte »Wissen und Inferenz« in seinem Portfolio hat

KI-Methoden rund um Wissen und Schlussfolgerung

Viele Good-Practice-Beispiele als Inspiration für die Anwendungsmöglichkeiten dieser KI

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Kontakt rund um den Demonstrator

Prof. Dr. rer. nat. Jens Lehmann

Lead Scientist »Knowledge Graphs & Conversational AI«

Fraunhofer IAIS
Zwickauer Str. 46
01069 Dresden

Telefon +49 351 85477950

E-Mail senden

Roman Teucher

Research Engineer

Fraunhofer IAIS
Zwickauer Str. 46
01069 Dresden

Telefon +49 351 85477961

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Dr. Diego Collarana Vargas

Senior Research Engineer

Fraunhofer IAIS
Zwickauer Str. 46
01069 Dresden

Telefon +49 351 85477960

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