Das moin.ai NLP-System

Erfahren Sie hier, wie unsere NLP-Technologie lange Kundenanfragen reduziert, komplexe Nachrichten versteht und dem Nutzer die richtige Antwort schickt.

moin.ai im Vergleich mit IBM und Google

Wir haben die drei NLP-Systeme mit den gleichen Trainingsdaten (englisch) trainiert.
Für die Auswertung haben wir einen Confidence-Wert >0.6 als True-Positive gewertet.
True Positives

Besteht nur aus Anfragen die einem Intent zugeordnet werden können.

moin.ai: 93,4%
Google Dialogflow: 84,9%
IBM Watson: 98,1%

True Negatives

Nur Anfragen die keinem Intent zugeordnet werden können.

moin.ai: 99,5%
Google Dialogflow: 98,5%
IBM Watson: 5,0%

Komplexe Sätze

Komplexe Sätze mit Nebensätzen oder mehreren Sätzen.

moin.ai: 86,8%
Google Dialogflow: 77,5%
IBM Watson: 59,6%

Mehrsprachigkeit

Testdaten in Deutsch, Französisch, Spanisch, Dänisch, Hindi

moin.ai: 86,7%
Google Dialogflow: 0,0%
IBM Watson: 46,6%

So funktioniert der moin.ai KI-Chatbot

Wie versteht der Chatbot eine Chat-Anfrage?

Ein KI-Chatbot kann mithilfe des sogenannten Natural Language Processing (NLP) die Absichten aus Texten herauslesen, wofür ein neuronales Netz angelernt wird. Darüber hinaus können auch z.B. Orts- oder Zeitangaben von einem Chatbot erkannt und in einen Kontext gesetzt werden.

Wie lernt der Chatbot?

Dem Chatbot wird zunächst eine Wissensbasis zur Verfügung gestellt, die aus einem Set von Antworten und Lösungsprozessen besteht. Dafür werden in der anfänglichen Lernphase mögliche Fragestellungen generiert. Durch ein von uns eigens entwickeltes Trainingsverfahren der neuronalen Netze kann der Chatbot mit nur wenigen Vorgaben an Beispielsätzen effektiv angelernt werden.

Wie funktioniert das Self-Learning des Chatbots?

Der Chatbot lernt mit jedem durchgeführten Dialog weiterhin, um dem Nutzer möglichst direkt die richtige Antwort auszuspielen. Findet der Chatbot zu einer Anfrage keine Lösungen in seiner Wissensbasis, kann der Chatbot diese Anfragen semantisch strukturieren und zusammenfassen. Darauf basierend können weitere relevante Antworten und Lösungen erstellt werden, auf die der Chatbot in Zukunft zurückgreifen kann.

Unser KI-Forschungsteam

Basierend auf neuesten Deep-Learning-Ansätzen erzielt das NLP-System von moin.ai mit wenigen Trainingsdaten ein Sprachmodell individuell für jeden Kunden, welches Anfragen in beliebiger Sprache verstehen kann.

Patrick Zimmermann
knowhere CEO & Head of Research, 20+ Jahre KI-Forschung

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Beispiele für die Verarbeitung von Fragen durch das NLP-System

Normale Anfrage

Google Dialogflow zu 88% sicher, dass es sich um das Melden eines Wildschaden handelt.

moin.ai ist zu 92% sicher, dass es um das Melden eines Wildschadens geht.

Andere Sprache

Google Dialogflow kann den Nutzer nicht verstehen, da die Trainingsdaten nur für die deutsche Sprache trainiert wurden.

moin.ai ist zu 98% sicher, dass es um das Melden eines Wildschadens geht.

Vermischte Sprache

Google Dialogflow kann den Nutzer nicht verstehen, da der Confidence-Wert unter 46% liegt.

moin.ai ist zu 87% sicher, dass es um das Melden eines Wildschadens geht.

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