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knowhere NLP System

Das knowhere NLP-System schlägt IBM Watson & Google Dialogflow im direkten Vergleich.

Im Vergleich mit IBM & Google

Genauigkeit der Intent Erkennung (Accuracy) knowhere
besteht nur aus Anfragen die einem Intent zugeordnet werden können (True Positives) 93,4 % 98,1 84,9
nur Anfragen die keinem Intent zugeordnet werden können (True Negatives) 99,5 % 5,0 % 98,5 %
Komplexe Sätze, Satzstrukturen mit Nebensätzen oder aus zwei bis drei Sätzen. 86,8 % 59,6 % 77,5 %
Testdaten in 5 weiteren Sprachen (Deutsch, Französisch, Spanisch, Dänisch, Hindi) 86,7 % 46,6 % 0,0 %

Um die Tabelle komplett zu sehen, nach links swipen/wischen 👉

Alle drei NLP Systeme wurden exakt mit den gleichen Trainingsdaten (englisch) trainiert. Für jedes Auswertung wurde ein True Positive gewertet, sobald die Confidence einen Wert >= 0.6 hatte. Alle Trainings- und Testdaten können unter folgenden Link heruntergeladen werden..

So funktioniert der 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 weiter hin, 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.

Das KI-Forschungsteam

Basierend auf neuesten Deep-Learning Ansätzen erzielt das knowhere NLP-System mit wenigen Trainingsdaten ein Sprachmodell pro Kunde, welches Anfragen in beliebiger Sprache verstehen kann.

Patrick Zimmermann

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

Messbarer Erfolg und Vorsprung

Normale Anfrage

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

knowhere KI ist zu 92% sicher, 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.

knowhere KI ist zu 98% sicher, dass es um das Melden eines Wildschadens geht.

Vermischte Sprache

Geyik (türkisch für Reh)

Google Dialogflow kann den Nutzer nicht verstehen und ist sich zu 46% sicher, dass es um einen Unfall geht.

knowhere KI ist zu 87% sicher, dass es um das Melden eines Wildschadens geht.

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