intentieherkenning

Intentieherkenning is het proces waarbij uit observabele data zoals tekst, spraak of interactiepatronen het doel of de intentie van een gebruiker wordt afgeleid. In de context van natuurlijke taalverwerking en menselijke–computerinteractie wordt de input doorgaans geclassificeerd naar een of meer intenties, bijvoorbeeld bestellen, informatie opvragen of hulp zoeken. Vaak gaat het ook om het extraheren van entiteiten die aan de intentie zijn gekoppeld, zoals data of locaties.

In praktische systemen wordt intentieherkenning veel toegepast in chatbots, virtuele assistenten, zoekmachines en klantenserviceplatforms. Het proces omvat doorgaans het labelen van trainingsdata met intents, het trainen van classifiers (zoals logistieke regressie, SVM, neurale netwerken of Transformer-gebaseerde modellen) en het evalueren met metrics als nauwkeurigheid, F1-score of verwarringsmatrices. In productie kan real-time inferentie nodig zijn, gevolgd door foutafhandeling en hertraining op basis van nieuw gedrag.

Uitdagingen omvatten ambiguïteit, synoniemen, contextafhankelijkheid en multi-turn dialogen. Daarnaast spelen taalvariatie, domain-specifieke terminologie en privacy- en bias-vraagstukken een rol. Een goede praktijk vereist duidelijke taxonomie van intents, representatieve trainingsdata en continue monitoring van modelprestaties. Intentieherkenning wordt gezien als een basiscomponent voor taakgerichte systemen, vaak in combinatie met intentieontdekking en slotvulling om specifieke gegevens uit de input te extraheren.