Genau den richtigen Inhalt in einer Voice-App, also einer Anwendung, die man per Sprache bedient, zu finden, stellt eine große Herausforderung an die Technik dar. Denn wer möchte schon von seinem Sprachassistenten ganze Listen vorgelesen bekommen, um eine Song- oder Hörspiel-Auswahl zu treffen? Und selbst eine Sortierung nach Genre, Thema oder Stimmung grenzt das vielfältige Angebot des WDR im Hörspiel-Speicher oder beim Rockpalast nur bedingt ein. Also braucht es mehr „Intelligenz“ im System – KI. Wie Künstliche Intelligenz das Sprachsystem unterstützt, erklären wir hier:
Wir haben eine Methode erarbeitet, mit deren Hilfe Userinnen und Usern Inhalte, die sie hören oder (wie beim Rockpalast) auch sehen möchten, noch zielgenauer angeboten werden können. Eine Methode also, die Suchergebnisse optimiert. So wird seit 2020 ein KI-gestütztes Verfahren zur Suche innerhalb dieser Voice-Apps eingesetzt. Herzstück des Ganzen ist ein sogenannter „Named Entity Recogniser“ (NER), der zur Klassifizierung von unterschiedlichen Informationen innerhalb eines Textes eingesetzt wird. Das Verfahren selbst nennt sich „Natural Language Understanding“ (NLU), also Verständnis von natürlicher Sprache, und kann nicht nur passende Titel, Künstlerinnen und Künstler oder Autorinnen und Autoren erkennen, sondern auch über die zugehörigen Beschreibungstexte passende Inhalte identifizieren. Das hilft, falls man mal den genauen Titel eines Werkes vergessen haben sollte oder Konzerte von einem bestimmten Ort hören möchte. Dabei spielt die Gewichtung der Ergebnisse eine große Rolle, damit beispielsweise Artikel oder Konjunktionen wie „oder“, „und“ nicht überbewertet werden und die relevanten Wörter der Suchanfrage mehr Beachtung bekommen.
