Apptiva Logo

Entität

Im Kontext der Textverarbeitung in Chatbots, bezieht sich eine Entität auf Wörter oder Wortgruppen im Benutzertext, die spezifische Informationen repräsentieren wie Namen, Orte, Datumsangaben oder andere spezifische Daten. Diese Entitäten werden genutzt, um die Nutzertexte besser zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren.

In Bezug auf Chatbots bezieht sich eine Entität auf ein wichtiges Element oder einen Schlüsselbegriff in einer Benutzeräusserung, der für die Ausführung einer bestimmten Aktion oder die Bereitstellung einer spezifischen Antwort relevant ist. Entitäten helfen dem Chatbot, die Absicht oder den Kontext der Benutzeräusserung genauer zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren.

Entitäten können verschiedene Formen annehmen, darunter:

  1. Schlüsselwörter: Wichtige Wörter oder Phrasen in der Benutzeräusserung, die Informationen enthalten, die für den Chatbot relevant sind. Zum Beispiel in der Benutzeräusserung "Ich möchte einen Flug von New York nach London buchen" könnten die Entitäten "Flug", "New York" und "London" als wichtige Schlüsselwörter identifiziert werden.
  2. Kategorien: Gruppen von Wörtern oder Phrasen, die ähnliche Bedeutungen haben oder einem bestimmten Thema zugeordnet sind. Zum Beispiel könnten Entitäten wie "Datum", "Abflugort", "Zielort" und "Reiseklasse" in einer Benutzeräusserung über Flugbuchungen als wichtige Kategorien identifiziert werden.
  3. Numerische Werte: Zahlen oder numerische Ausdrücke, die Informationen wie Preise, Mengen, Zeiten usw. darstellen. Zum Beispiel in der Benutzeräusserung "Ich möchte drei Tickets für das Konzert am 15. Mai kaufen" könnte die Entität "drei" den numerischen Wert für die Anzahl der Tickets darstellen.

Indem der Chatbot Entitäten in Benutzeräusserungen erkennt und versteht, kann er präzisere und relevantere Antworten generieren oder Aktionen ausführen, die den Bedürfnissen des Benutzers besser entsprechen. Die Identifizierung von Entitäten erfolgt oft mithilfe von Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und maschinellem Lernen.