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?
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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Computer verarbeiten numerisch kodierte Daten mit hoher Schnelligkeit und in großen Mengen. Wie ist es allerdings möglich, eine natürliche, menschliche Sprache binär abzubilden und dem Computer ein Verständnis für Texte und ihre Bedeutung zu vermitteln?
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In unserem abschließenden Artikel zur Reihe „Intelligenter Suchschlitz“ widmen wir uns dem Teil, der für jeden Anwender als allererstes sichtbar und erlebbar ist: der Auto-Suggest (oder auch Autocomplete genannt). Also dem Feature, das wir alle von Google kennen und schätzen gelernt haben. In Dutzenden von Implementierungen haben wir bei moresophy immer wieder festgestellt, dass diese Funktion für die Akzeptanz einer Suchanwendung erfolgskritisch ist. Nicht nur weil User mittlerweile dank Google so sehr darauf konditioniert sind, dass sie es einfach erwarten, sinnvolle Vorschläge zu erhalten, sondern weil es ein höchst-effektives Tool ist. Ein intelligenter Vorschlagsmechanismus führt nicht nur schneller zum Erfolg, sondern er kann sogar einen Dialog mit dem User gestalten.
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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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