Absichtserkennung

Absichtserkennung, auch als Intent-Erkennung bezeichnet, bezeichnet die Bestimmung des zugrunde liegenden Ziels oder der Intention eines Nutzers aus beobachteten Eingaben wie Sprache, Text oder Gesten. In der Regel dient sie der Steuerung von interaktiven Systemen wie Dialogassistenten, Chatbots, Suchmaschinen oder vernetzten Geräten. Ziel ist es, eine oder mehrere Absichten einem Input zuzuordnen und damit passende Aktionen oder Antworten abzuleiten, oft verbunden mit einer Slot-Filling-Struktur, bei der weitere Informationen abgefragt werden müssen.

Typische Ansätze reichen von regelbasierten Systemen bis zu statistischen und tiefen Lernverfahren. Moderne Systeme verwenden Sequenzmodelle (RNNs, LSTMs, Transformer) oder Klassifikatoren, die anhand von Trainingsdaten aus Beispielsätzen oder -äußerungen lernen, welche Absicht dahintersteckt. Kontextinformationen wie vorherige Anfragen, Domänenwissen oder Benutzereigenschaften verbessern die Genauigkeit. Datensätze werden manuell annotiert, wobei oft mehrere Absichten pro Utterance vorkommen können, wodurch auch Mehrfachzuordnungen entstehen.

Anwendungen umfassen Sprachassistenten, Kundensupport, Such-Interfaces, Smart-Home-Assistants und Automobilanwendungen. In der Praxis dient Absichtserkennung der effizienten Verarbeitung natürlicher Sprache, der Umwandlung von Text in Aktionen und personalisierten Interaktionen.

Herausforderungen umfassen Mehrdeutigkeit, Dialekt, Mehrsprachigkeit, Out-of-Domain-Utterungen, Datenmangel in Nischenbereichen und die Skalierung auf neue Intentionen.

Ethische und Datenschutzaspekte umfassen Erhebung und Verarbeitung persönlicher Nutzerdaten, Transparenz über verwendete Modelle, Fairness und Bias-Vermeidung, Einwilligung und Widerspruchsrechte.