Angewandte Textanalyse mit Python

Kapitel 10. Chatbots

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In diesem Kapitel werden wir uns mit einer der am schnellsten wachsenden sprachsensiblen Anwendungen befassen: den Konversationsagenten. Von Slackbot über Alexa bis hin zu BMWs Dragon Drive werden Konversationsagenten schnell zu einem unverzichtbaren Teil unserer alltäglichen Erfahrungen und werden in immer mehr Kontexte integriert. Sie bereichern unser Leben durch ein erweitertes Gedächtnis (z. B. beim Nachschlagen im Internet), eine höhere Rechenleistung (z. B. beim Umrechnen oder Navigieren auf dem Weg zur Arbeit) und eine flüssigere Kommunikation und Steuerung (z. B. beim Versenden von Nachrichten oder bei der Verwaltung von Smart Homes).

Das Neue an solchen Agenten sind nicht in erster Linie die Informationen oder Hilfestellungen, die sie bieten (diese gibt es schon lange in Web- und mobilen Anwendungen mit Point-and-Click-Schnittstellen), sondern die Schnittstelle, die sie so überzeugend macht. Natürlichsprachliche Interaktionen bieten eine reibungslose, barrierearme und sehr intuitive Methode, um auf Rechenressourcen zuzugreifen. Aus diesem Grund stellen Chatbots einen wichtigen Fortschritt in der Benutzererfahrung dar, z. B. indem sie Befehle auf natürliche Weise in textbasierte Anwendungen einbinden und so schlecht gestaltete menübasierte Schnittstellen minimieren. Außerdem ermöglichen sie neue Mensch-Computer-Interaktionen ...