Die Woche in VUI: Amazon-Mitarbeiter hören Gespräche an, Google Assistant bekommt G-Suite-Integration

Dieses Mal in der Woche in VUI:

• Amazon-Mitarbeiter hören Alexa-Gespräche an
• Google Assistant kann nun auf Arbeitskalender zugreifen
• Alexa lockt Entwickler aus dem Gesundheitssektor
• Google Assistant zeigt visuelle Werbung bei Suchergebnissen

 

Wie immer können Sie die aktuelle Folge der Woche in VUI auch bei SoundcloudSpotify, iTunes, Google Podcasts oder per RSS-Feed anhören.  Die Woche in VUI gibt es auch als Alexa Skill!

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Die Woche in VUI: Amazon entwickelt Alexa-Kopfhörer, Blueprints nun für Unternehmen verfügbar

Dieses Mal in der Woche in VUI:

• Alexas Tägliche-Zusammenfassungs-Funktion kann nun längere Nachrichtensendungen vorspielen
• Amazon entwickelt AirPod-Konkurrent mit Alexa
•Unternehmen können mit neuen Blueprint-Vorlagen auf einfache Art Skills erstellen

 

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Die Woche in VUI: Das Fernseher-Problem wird gelöst, Skype endlich auf deutschen Alexas verfügbar

Dieses Mal in der Woche in VUI:

• Skype endlich auf deutschen Alexa-Geräten verfügbar
• Walmart partnert mit Google, um Voice-Shopping voranzutreiben
• Der Eufy-Genie Smart-Speaker bietet Alexa-Sprachsteuerung zum kleinen Preis
•Alexa lernt ihren Namen zu ignorieren: Alexa-Forscher lösen das Fernseher-Problem

 

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Die Woche in VUI: Ford-Fahrzeuge kommen künftig mit Alexa, Smart-Speaker helfen im OP-Saal

In der aktuellen Folge der Woche in VUI:

• Australien wird Smart-Speaker-Land Nummer 1
• Voice Interfaces werden immer öfter zum Shoppen verwendet
• Ford-Fahrzeuge kommen künftig mit integriertem Alexa
• Smart-Speaker helfen Ärzten im OP-Saal

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Die Woche in VUI: Alexa Skills werden fürs Auto getunt und eine Unisex-Stimme kommt auf den Markt

In der aktuellen Folge der Woche in VUI:

• Unisex-K-I.: Neue K.I.-Stimme ist weder männlich noch weiblich
• Alexa-Forscher verbessern Spracherkennung um bis zu 30%
• Städte entdecken den Wert von Voice Assistants
•Skills können nun für den Einsatz im Auto getunt werden

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Die Woche in VUI: Nutzerzahlen steigen stark an, Tech-Evangelist nennt Voice das neue HTML

In der aktuellen Folge der Woche in VUI:

• Smart-Display-Nutzer in den USA verfünffachen sich in 2018
• Google Home Smart Speaker bekommen 7,2 Millionen neue Nutzer
• Song-ID-Funktion von Alexa ermöglicht Ansage von Künstlername und Liedtitel vor Wiedergabe des Liedes
• Ist Voice das neue HTML? Amazons Chefevangelist für Alexa sieht Sprachtechnologie in Schlüsselrolle

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Die Woche in VUI: Alexa kommt ins Krankenhaus, Werbesprecher digitalisieren ihre Stimmen

Folge 9 der Woche in VUI für 2019 behandelt folgende Themen:

• US-Krankenhaus stattet Patientenzimmer mit Alexa aus
• Professionelle Sprechervermittlung baut K.I. Stimmen nach Gusto
• Alexa Dash-Button wird eingestampft
• Sonic Branding ergänzt visuelle Markenbildung

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Die Woche in VUI: Facebook bekundet Interesse an eigenem Voice-Assistant und Amazon baut Smart-Home-Kompetenz aus

In Folge 7 der Woche in VUI für 2019 sprechen Brian und seine KI über Facebooks neue Pläne für einen Sprachassistenten, Amazons neueste Anschaffung fürs Smart-Home und andere Themen aus der Welt der Voice Interfaces. Hören Sie jetzt in die aktuelle Folge rein!

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Topic Modeling auf einen Blick

Mit einem Machine-Learning-Verfahren namens Topic Modeling können große Mengen an Textdaten automatisch auf ihre Inhalte analysiert und kategorisiert werden. Ein großer Vorteil des Topic Modeling ist, dass keine Trainingsdaten dafür erforderlich sind.

Die Funktionsweise auf einen Blick:

    • Aufgrund von Wort-Kookkurrenzen werden zunächst alle Wörter der Textsammlung in eine vom Nutzer bestimmte Anzahl von Themenbereichen kategorisiert.
      • Die Themenbereiche sind Listen von Wörtern, die häufig im selben Zusammenhang erscheinen.
      • Mit der Anzahl der Kategorien stellt der Anwender die semantische Spezifizität der Themenbereiche ein.
        • Je größer die Anzahl, desto spezifischer die Themen
    • Aufgrund der Wörter des Dokuments wird bestimmt, welche Themenbereiche im Dokument wie häufig vorkommen.
      • Jedes Dokument erhält also einen Prävalenzwert für jedes Thema.
    • Jedes Dokument kann nach seinem prävalentesten Thema klassifiziert werden.
    • Aufgrund der Prävalenzwerte für alle Dokumente wird gerankt, welche Themen korpusweit am häufigsten vorkommen.

Top Topics: Ein Beispiel aus einem Topic Model über Texte einer Belletristiksammlung aus dem 19. Jahrhundert. Im Diagramm werden die korpusweit prävalentesten Themen gerankt. Für jedes Thema sind die 10 am stärksten korrelierenden Wörter aufgelistet.

 

Topic Modeling gibt schnell und einfach einen strukturellen Überblick über die Inhalte Ihrer Textdaten: 

  • Würden Sie gerne wissen, worüber Ihre Kunden Ihnen E-Mails schreiben? Ein Topic Model kann Ihnen die Hauptthemen der Kundenkommunikation bemessen und visualisieren.
  • Interessieren Sie sich für die Inhalte von Social-Media-Postings, die mit Ihrer Firma oder Ihrer Branche zu tun haben?
  • Jede Art von textuellen Daten kann mit Topic Modeling inspiziert werden.

Den Überblick perspektivieren: Dokumentenmetadaten berücksichtigen

  • Indem jedes Dokument des Korpus mit Metadaten versehen wird, kann die Auswirkung dieser Metadaten auf die Prävalenz der Themen analysiert werden.
    • Wie wirkt sich der Metadatenwert auf die Prävalenz der Themen aus?
    • Welche Themen sind bei Metadatenwert X prävalent, bei Wert Y aber unwichtig?
    • Wie entwickelt sich die Prävalenz eines Themas im Lauf der Zeit?
  • Es sind keine Grenzen gesetzt, was für Metadaten mit den Dokumenten assoziiert werden können:
    • Bei offenen Umfrageantworten könnte Themen-Prävalenz nach Befragtengeschlecht inspiziert werden.
    • Bei Pressemitteilungen von Firmen könnten Themenprävalenzen je nach Zeit des Jahres verglichen werden.
    • Bei Kundenkommunikation könnte pro Altersgruppe die häufigsten Themen dargestellt werden. 

Auswirkung des Autorengeschlechts auf Topic Prevalance: eine Korrelation von Themen-Prävalenz und Autorengeschlecht aus einer Belletristiksammlung

 

Fazit:

Je umfangreicher die Textdaten, desto schwieriger ist es, manuell der Inhalte Herr zu werden. Mit einem Topic Model erhalten Sie einen automatisierten Überblick über die Schlüsselthemen Ihrer Dokumente, und können zudem diesen Überblick perspektivieren, um die Auswirkung von Dokumentenmetadaten auf Themen-Prävalenz zu analysieren.

 

Die obigen Abbildungen entstammen einem Topic Model aus dem R Package ’stm‘:

Margaret E. Roberts, Brandon M. Stewart and Dustin Tingley (2018). stm: R Package for Structural Topic Models. URL http://www.structuraltopicmodel.com

 

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