Intelligente Sprachanwendungen im Tourismus

Wie funktionieren intelligente Sprachanwendungen?

Intelligente Spracherkennung und künstliche Intelligenz (KI) bieten in der Tourismusbranche eine Vielzahl von Möglichkeiten den Kundenservice zu verbessern, personalisierte Erfahrungen zu ermöglichen und betriebliche Effizienz zu steigern. Durch die Verwendung von Open Data, also frei zugänglichen und offenen Datenquellen, die in Form eines Knowledge Graphen vorliegen, werden diese Technologien noch leistungsfähiger und umfangreicher genutzt.

Die Sprachanwendungen basieren auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Sie nutzen diese Technologie, um die natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Zu den grundlegenden Schritten, wie diese Anwendungen funktionieren, gehören:

1. Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU)
   In diesem Schritt analysiert die Sprachanwendung den eingegebenen Sprachtext und extrahiert relevante Informationen wie Schlüsselwörter, Intentionen und Entitäten. NLU-Modelle nutzen maschinelles Lernen, um die semantische Bedeutung des Textes zu verstehen und die Absicht des Benutzers zu erkennen.
2. Knowledge Graph Abfrage
   Nachdem die Anwendung den eingegebenen Text analysiert hat, werden relevante Entitäten identifiziert und im Knowledge Graph gesucht, um weitere Informationen abzurufen. Beziehungen zwischen den Entitäten helfen dabei, den Kontext besser zu verstehen und genauere Antworten zu geben.
3. Antwortgenerierung
   Basierend auf den Ergebnissen des Sprachverstehens und der Abfrage des Knowledge Graphen wird eine Antwort oder Handlung generiert, die dem Benutzer präsentiert wird. Die Antwort kann entweder in Textform oder als gesprochene Antwort über Text-to-Speech erfolgen.

Sprachanwendung im Knowledge Graph der DZT

Welche Vorteile bieten auf einem Knowledge Graphen basierte Sprachanwendungen?

Die Integration eines Knowledge Graphen in intelligente Sprachanwendungen bietet eine verbesserte Benutzererfahrung und eröffnet Möglichkeiten für innovative und leistungsfähige Sprachinteraktionen. Dazu gehören:

• Umfassende und kontextsensitive Antworten
  Der Knowledge Graph ermöglicht es der Sprachanwendung, ein tiefes Verständnis des Themas und des Kontexts zu entwickeln. Dadurch werden umfassende und kontextsensitive Antworten auf Benutzeranfragen gegeben.
• Strukturierte Datenabfrage
  Mit einem Knowledge Graph werden Entitäten und Beziehungen effizient abgefragt, wodurch die Sprachanwendung schnell und präzise relevante Informationen findet.
• Erweiterte Funktionalität
  Durch die Verwendung eines Knowledge Graphen gehen Sprachanwendungen über bloße Antworten hinaus und bewältigen komplexe Aufgaben wie das Ausführen von verknüpften Datenbankabfragen.
• Skalierbarkeit und Flexibilität
  Knowledge Graphen sind skalierbar und können ständig aktualisiert und erweitert werden, um neue Informationen und Zusammenhänge aufzunehmen. Damit werden Sprachanwendungen mit der Zeit intelligenter und passen sich an die Bedürfnisse der Benutzer an.
• Beziehungsorientiertes Wissen
  Der Knowledge Graph erfasst nicht nur einzelne Entitäten, sondern auch deren Beziehungen zueinander. Dadurch stellt er komplexe Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Informationen dar. Dies führt zu einem tieferen Verständnis des Wissens und ermöglicht es, komplexere Fragen zu beantworten.
• Vertrauenswürdige Quellen
  Ein gut gepflegter Knowledge Graph basiert auf zuverlässigen und verifizierten Quellen. Dadurch wird die Qualität der bereitgestellten Informationen erhöht, und Benutzer können sich auf die Genauigkeit und Richtigkeit der Antworten verlassen.
• Semantische Suche
  Die Struktur des Knowledge Graphen ermöglicht eine semantische Suche. Dabei können Benutzer komplexe Suchanfragen stellen und gezieltere Ergebnisse erhalten, die auf den tatsächlichen Bedeutungen und Zusammenhängen basieren.
• Mehrsprachigkeit
  Ein Knowledge Graph unterstützt mehrere Sprachen und spricht somit ein breiteres Publikum an. Dadurch kommunizieren Benutzer in ihrer bevorzugten Sprache und erhalten Informationen.
• Wissensaustausch
  Ein Knowledge Graph kann auch von anderen Anwendungen, Diensten oder Plattformen genutzt werden, um Wissen auszutauschen und zu integrieren. Dies fördert die Interoperabilität und ermöglicht es, Informationen über verschiedene Systeme hinweg zu nutzen.