Absichtsklassifikation
Definition
Absichtsklassifikation ordnet eine Nutzereingabe einer vordefinierten Absichtsklasse zu.
Das Verfahren wird häufig in Chatbots, Routing und NLP eingesetzt. Es benötigt ein sinnvolles Intent-Schema und Beispiele; offene oder mehrdeutige Eingaben sollten eine Fallback-Strategie haben.
Einfach erklärt
Wie eine Anfrage zuerst in Schubladen wie „Termin ändern“, „Rechnung“ oder „Störung“ einzuordnen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für Supportautomatisierung und Routing, wenn wiederkehrende Anfragearten klar definiert werden können.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Servicepostfach klassifiziert Anfragen in Reklamation, Lieferstatus, Rechnung und unbekannt und routet sie anschließend.
Grenzen und Fallstricke
- Zu viele überlappende Intents; kein Unknown/Fallback; Training aus ungeprüften historischen Labels; Mehrfachabsichten ignorieren.
Entstehung & Geschichte
Intent Classification ist ein etabliertes Verfahren in Spoken Language Understanding und Conversational AI.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendungen: Ticket-Triage, Chatbots, Voicebots und Routing zu passenden Workflows.
Häufige Fragen
Ist jede Eingabe eindeutig?
Nein. Was tun bei Unsicherheit? Schwellenwert, Fallback oder menschliche Prüfung verwenden.
Quellen
- NLU Training Data · Rasa, NLU Training Data
- Fallback und Handoff · Rasa 3.x, Fallback und Handoff
Quellenprüfung: 11.10.2026.
Redaktionell geprüft am: