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Frameworks oder Plattformen, die die Erstellung von Chatbots ermöglichen, können Sprachbeschränkungen haben oder für bestimmte Sprachen konzipiert sein. Im Wesentlichen müssen Programmierer und Entwickler die spezifischen Merkmale einer bestimmten Sprache berücksichtigen, wenn sie Algorithmen entwickeln und Code schreiben, den der Chatbot verstehen und von dem er lernen kann. Da von künstlich und emotional intelligenten Chatbots erwartet wird, dass sie mit hochentwickelter, natürlicher Sprache kommunizieren, lohnt es sich, den linguistischen Aspekt der Chatbot-Erstellung zu untersuchen, um ein vollständigeres Bild der Funktionsweise von Chatbots zu erhalten.
Sprachliche Eigenheiten für Chatbots
Die Sprachen der Welt lassen sich in Familien unterteilen, wobei die größten die indoeuropäischen (2,9 Milliarden Sprecher), die sino-tibetischen (1,3 Milliarden Sprecher), die niger-kongolesischen (437 Millionen Sprecher) und die austronesischen (386 Millionen Sprecher) sind. Rechnet man die zahlreichen anderen kleineren Sprachfamilien hinzu, kommt man weltweit auf fast 7.000 lebende Sprachen!
Diese unglaubliche Vielfalt ist zwar reich an Kultur und Traditionen, stellt die Chatbot-Entwickler aber auch vor einzigartige Herausforderungen. Das offensichtlichste Problem, das es zu überwinden gilt, sind die unglaublich unterschiedlichen Schriftsysteme. Nehmen Sie nur ein paar Beispiele:
Lateinisch: ABCDEFG
Chinesisch: 汉字
Arabisch: العربية
Kyrillisch: Кириллица
Hebräisch: עברית
Griechisch: Ελληνικό
Georgisch: ქართული
Die Komplexität, die Sprachen auszeichnet, spiegelt nicht nur unterschiedliche Einstellungen zu Grammatik, Aussprache, Satzbau und Konstruktion wider, sondern auch die Art und Weise, wie sich Menschen ausdrücken.
Grammatikalisch gesehen gibt es in bestimmten Sprachen unterschiedliche Geschlechter, Groß- und Kleinschreibung, Artikel und Zeichen, die die Bedeutung von Sätzen drastisch verändern. Manchmal kann sogar ein und dasselbe Wort eine andere Bedeutung haben, je nachdem wie es verwendet wird und in welchem Kontext es steht. Erschwerend kommt hinzu, dass die Art und Weise, wie die Menschen eine Sprache schreiben, oft von Faulheit und Unwissenheit geprägt ist. Daher muss ein Chatbot auch in der Lage sein, damit umzugehen:
Abkürzungen: Mon statt Montag, US statt Vereinigte Staaten
Slang: Dollars statt amerikanischer Dollar, Knete statt Geld
Tippfehler: crd statt Karte, monile app statt mobile app
SMS Sprache: 2moro (morgen), GR8 (großartig), IDK (ich weiß es nicht)
Ein letzter wichtiger Faktor ist die Verschiedenartigkeit der Sprachen, da eine einzige Sprache eine Vielzahl von Dialekten haben kann. Arabisch ist zum Beispiel die Amtssprache von 22 Ländern, aber das Arabisch, das in jedem Land gesprochen wird, ist einzigartig. Das bedeutet, dass es für einen Tunesier, der sich mit einem Jordanier in dessen Dialekt unterhält, schwierig ist, sich zu verständigen. In geringerem Maße gilt dies auch für Englisch und Spanisch, wo es von Land zu Land erhebliche Unterschiede gibt.
Die oben genannten Probleme betreffen die schriftliche Kommunikation, aber bei einem Chatbot, der mündlich kommuniziert, erhöht sich der Spielraum für Missverständnisse, da regionale Akzente und Sprachfehler das Verständnis erschweren können und bei einigen Sprachen sogar Tonverschiebungen die Bedeutung von Wörtern verändern können.
Das Testen der von einem Chatbot unterstützten Sprache hat ein inhärentes Problem - eine riesige Menge an Eingabedaten, deren manuelle Prüfung unrealistisch ist. Um diese mühsame Aufgabe zu bewältigen, können Chatbot-Entwickler auf die folgenden Strategien zurückgreifen:
- Automatisierung von Tests durch das Schreiben individueller Frameworks und personalisierter Mechanismen zur Erstellung von Berichten mit relevanten Metriken
- Verwendung von Umgebungstests, die eine Chatbot-Engine darstellen
- Die Kombination der beiden oben erwähnten Strategien
Der wichtigste Faktor ist, dass die Testumgebung praktisch und auf die Anforderungen des zu testenden Chatbots zugeschnitten ist. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Berichte erstellt werden können, die die Analyse erleichtern, wichtiges Feedback liefern und Stärken und Schwächen aufzeigen. Auf diese Weise werden wichtige Informationen gesammelt, Schlussfolgerungen gezogen und Verbesserungen können schnell umgesetzt werden. Auf diese Weise wird der Chatbot kontinuierlich weiterentwickelt und verbessert, so dass er mit der Zeit immer besser wird.
Für die Entwickler eines Chatbots ist es von unschätzbarem Wert, die in den Chatbot einprogrammierten Ausdrücke zu testen, um zu überprüfen, ob der Chatbot gelernt hat, sie richtig zu klassifizieren. Anschließend kann der Trainingsprozess anhand der Parameter, die das neuronale Netz anbietet, regelmäßig verbessert werden, oder es können Änderungen an den Kategorien vorgenommen werden.
Neuronale Netze können so definiert werden, dass alle Kategorien einen Einfluss haben, so dass eine solche Aktion nach jeder Änderung des Inhalts der Phrasen des Chatbots durchgeführt werden sollte. Umgekehrt sollte die Qualität des Chatbots selbst durch die von den Designern festgelegten Metriken bestimmt werden, die dazu beitragen können, eine gewisse Bandbreite an Konversationen für die allgemeine Nutzung durch Menschen zuzulassen.
Wie im alltäglichen Leben sollte die Einzigartigkeit der Sprachen auf der ganzen Welt studiert, respektiert und gefeiert werden. Die Herausforderungen, die mit der Beherrschung von Sprachen verbunden sind, sollten nicht gefürchtet, sondern angenommen werden. Die heutige zukunftsweisende Technologie bietet aufregende Möglichkeiten, Lösungen für ein Problem zu finden, das die Menschheit seit dem Turmbau zu Babel plagt. Obwohl die Entwicklung eines Chatbots, der mehrere Sprachen beherrscht, nicht einfach ist, können moderne, KI-gesteuerte Chatbots menschliche Sprachmuster nachahmen und unabhängig von der gewählten Sprache sinnvolle Interaktionen durchführen.
