Das SemanticEdge NLU Framework

Das NLU Framework umfasst eine komplette Laufzeit-, Entwicklungs- und Management-Umgebung und bietet gegenüber herkömmlichen Tools deutliche Effizienzvorteile in der Erstellung, dem Betrieb und der Qualitätskontrolle echter natürlichsprachlicher Applikationen. Damit wird die Time-to-Market sowie der Total Cost of Ownership von Sprachapplikationen deutlich reduziert.

Besonderheiten des NLU-Frameworks

SemanticEdge hat eine Technologie entwickelt, mit der selbst komplexe, natürlichsprachliche Dialogsysteme aus Dialogmodulen gebaut werden können. Die hochmodularen Applikationen werden dabei aus kleineren Dialogmodulen gebildet, die zu größeren Applikationseinheiten zusammengeschlossen werden. Da die Dialogmodule bereits in verschiedenen Anwendungen getestet und feingeschliffen worden sind, ist die Qualität der Sprachapplikation höher als bei Sprachapplikationen, die komplett neu programmiert werden müssen. Fertigmodul-Applikationen können außerdem viel schneller entwickelt werden.

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Diese Technologie beruht auf den neuesten Forschungsergebnissen der künstlichen Intelligenz. Ihr Kern besteht aus den kleinsten Bauteilen, den sogenannten Dialogakten, mit denen auch jeder menschliche Dialog dargestellt werden kann.

Dieses Abstraktionsvermögen und eine aus mehreren natürlichen Schichten (z.B. Systemansagen, Grammatiken, Dialoglogik, Domänenwissen) bestehende Applikation ermöglichen die Erstellung hoch konfigurierbarer Module.

Die konfigurierbaren Dialogmodule bilden dabei eine Art Baukastensystem für natürlichsprachliche Applikationen, die individuell an die Anforderungen der Kunden angepaßt werden können.

Für das Baukastensystem gibt es Werkzeuge für die Entwicklung, den Feinschliff und die Administration der Applikationen, die entweder als Plug-in in die Standard-Entwicklungsumgebung Eclipse integriert werden oder als Webinterface bedient werden können.

Ein Teil der Dialogfähigkeiten der SemanticEdge-Technologie steckt in der intelligenten Laufzeitumgebung, dem Dialogmanager. Er enthält sozusagen geballtes Dialogwissen und reduziert damit drastisch das Codevolumen einer natürlichsprachlichen Applikation.