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Die Granularität von Intents stellt die Detail- und Inhaltstiefe der Intents eines Chatbots dar. Das bedeutet, je granularer ein Chatbot aufgebaut wird, desto individueller kann dieser auf bestimmte Anfragen antworten. Dies wird im folgenden Abschnitt an einem einem Beispiel dargestellt:

• Fein granularer Intent:

Frage: „Bietet der Bundestag Gruppenführungen an?“

Antwort: „Im Bundestag können auch Gruppenführungen gebucht wurden. Mehr Informationen und zur Buchung finden sie hier: www.bundestag.de/gruppenführungen„

• Grob granularer Intent:

Frage: „Ist die Gruppenführung im Bundestag barrierefrei?“

Antwort: „Alle Informationen zu Gruppenführungen finden sie hier: www.bundestag.de/gruppenführungen“

Wie granular sollten Intents aufgebaut sein?

Die Granularität hängt sehr stark vom Use Case und der Komplexität ab. Häufig ist es zu Beginn sinnvoll, die Inhalte eines Chatbots nicht zu fein granular aufzuplanen. Man sollte während der Entwicklungs- und vor allem während der Testphase auf die Interaktion des Nutzers mit dem Chatbot achten, um dann noch entscheiden zu können, wie tief Nutzer in das Detail gehen wollen. Natürlich ist es möglich während und nach der Einführung des Chatbots noch an der Granularität zu justieren und neue Intents anzulegen, um die Detailstärke zu gewährleisten.

Welche Probleme auftreten können bei zu granularen Intents

Je tiefer man die Intents detailliert, desto schwieriger wird die Pflege des Contents eines Chatbots. Dabei hilft natürlich eine sprechende Benennung der angelegten Intents, um sicherzustellen, dass mehrere Entwickler an einem Chatbot arbeiten können. Allerdings gibt es noch eine weitere Herausforderung, die auftritt, wenn die Intents zu granular aufgebaut werden. Bei sich stark ähnelnden und sehr nah beieinander liegenden Anfragen ist es für den NLP-Service schwierig die richtige Absicht hinter der Anfrage eines Nutzers zu erkennen. Der NLP-Service muss durch das Erstellen von verschiedenen Fragemöglichkeiten (Utterances) entscheiden, wie sicher er sich ist, dass diese Anfrage zu dieser Absicht gehört. Wenn sich diese Fragemöglichkeiten zu sehr ähneln, sinkt der Confidence Score und die Maschine ist sich nicht mehr sicher welche Absicht sich hinter dieser Anfrage verbirgt.

Insgesamt ist zu sagen, dass ein Mittelweg gewählt werden sollte, der sich durch das Testen mit echten Nutzern herauskristallisieren wird.

 

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