Autor: Ulrike Handelshauser

WIE KANN EIN COMPUTER LERNEN EINE NATÜRLICHE SPRACHE ZU VERSTEHEN? (TEIL 3: Textanalyse)

Die Textanalyse als Disziplin des Deutschunterrichts ist uns noch in guter oder schlechter Erinnerung geblieben. Es galt, das Wichtigste über wer-was-wann-wo-warum herauszufinden und den Ursprungstext in wenigen Sätzen zusammenzufassen.
Welche relevanten Informationen kann ein Computer in einem Text erkennen? Kann er auch „zwischen den Zeilen“ lesen?

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Wie kann ein Computer lernen eine natürliche Sprache zu verstehen? (Teil 2: Textkodierung und Textaufbereitung)

Jeder, der etwas von Computern versteht, weiß, dass diese ausschließlich in „Nullen“ und „Einsen“ denken. Wie also kann ein Computer einen natürlich-sprachlichen Text dann nicht nur lesen, sondern sogar verstehen? Dies wollen wir im zweiten Teil unseres Beitrags näher betrachten. Auf der Basis der Computer-Wörter „0“ und „1“ entstanden zu Anfang unseres digitalen Zeitalters Algorithmen für numerische Berechnungen, beispielsweise im Verwaltungswesen oder für wissenschaftliche Anwendungen. Der Umgang mit Texten beschränkte sich zunächst auf das Darstellen, Abspeichern, Wiederfinden, Vergleichen, Sortieren, Ändern und Löschen. Welche Techniken und Finessen sind erforderlich, dass ein Computer einen Text auch „verstehen“ kann?

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Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 2: Mehrdeutigkeiten auflösen)

Ein häufiges Problem bei der Auswertung von Suchfeldern besteht darin, dass Nutzer bei ihrer Suche oft keine präzisen Begriffe verwenden, sondern in einem oder mehreren Wörtern nur so ungefähr ausdrücken, was sie eigentlich meinen. Nachdem Teil 1 dieser Artikelreihe den Umgang mit verschiedenen Schreibweisen zum Thema hatte, geht es heute in Teil 2 darum, wie eine Software wie die CONTEXTSUITE auch komplexere Szenarien abdeckt: Wie können auch mehrdeutige Begriffe zuverlässig aufgelöst werden? Wann verbessern Synonyme ein Suchergebnis? Sind auch Abweichungen von der grammatikalischen Grundform erlaubt?

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