Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hat durch die Entwicklung fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT, BERT und Co. enorme Fortschritte gemacht. Bei Glanos arbeiten wir selbst mit unserem eigens entwickelten NLP-System und streben danach, unseren Kunden ein bestmögliches Ergebnis zu liefern. Doch nebenher möchten wir auch aufklären, was überhaupt hinter oder in KIs und somit auch NLP-Sprachmodellen steckt. Im heutigen Blogbeitrag, passend zu unserem Mittwochs-KI-Talk, werfen wir einen genaueren Blick auf die Konzepte von Ambiguität, Kontext und Distribution.
Ambiguität
Ambiguität bezeichnet die Mehrdeutigkeit eines Wortes oder Satzes. Ein einzelnes Wort kann je nach Kontext verschiedene Bedeutungen haben. Nehmen wir das Wort „Bank“ als Beispiel: Es kann eine Sitzgelegenheit im Park, ein Finanzinstitut oder sogar das Ufer eines Flusses bedeuten. NLP-Modelle müssen diese Mehrdeutigkeit auflösen, um die korrekte Bedeutung zu erfassen.
Kontext in NLP
Der Kontext ist entscheidend, um Ambiguität zu beseitigen. Im Satz „Ich gehe zur Bank, um Geld abzuheben“ ist klar, dass „Bank“ ein Finanzinstitut meint. Der Kontext gibt dem Modell Hinweise, welche der möglichen Bedeutungen eines Wortes gerade relevant ist.
Distribution
Die Distribution bezieht sich auf die Häufigkeit und das Muster, in dem Wörter in großen Textkorpora gemeinsam auftreten. NLP-Modelle nutzen diese Verteilungsmuster, um die Bedeutung von Wörtern in verschiedenen Kontexten zu lernen. Wenn das Wort „Bank“ häufig in der Nähe von Wörtern wie „Geld“ und „Kredit“ vorkommt, erkennt das Modell, dass in solchen Fällen die Bedeutung „Finanzinstitut“ wahrscheinlich ist.
Longtail und Sparse Data
Ein weiteres wichtiges Konzept ist der Longtail: In der Sprache gibt es eine Vielzahl von seltenen, ungewöhnlichen Wortkombinationen oder Bedeutungen, die in den Trainingsdaten eines Modells nur selten vorkommen. Dies führt zu Sparse Data-Problemen, bei denen das Modell Schwierigkeiten hat, korrekte Vorhersagen für seltene Kontexte zu treffen.
Outputsymbol
Der Begriff Outputsymbol bezieht sich auf die kleinste Informationseinheit, die ein Sprachmodell nach der Verarbeitung eines Textes ausgibt. Diese Einheit kann ein Wort, ein Token oder ein anderes sprachliches Element sein.
Grimmsches Wörterbuch und Linguisten
Ein Beispiel für den reichen Schatz der deutschen Sprache und ihrer Ambiguitäten ist das Grimmsche Wörterbuch, das von den Brüdern Grimm zusammengestellt wurde. Es ist ein monumentales Werk, das die Bedeutung und den Gebrauch deutscher Wörter dokumentiert. Linguisten sind Experten, die unter anderem Wortbedeutungen und Strukturen analysieren, um sprachliche Strukturen und Bedeutungsnuancen zu verstehen. Sie analysieren, wie Wörter gebildet werden, wie Sätze aufgebaut sind und welche Regeln es für die Kombination von Wörtern und Lauten gibt. Ihre Arbeit ist grundlegend, um NLP und machine learning zu programmieren.
Fazit
Ambiguität, Kontext und Distribution sind zentrale Bausteine in der Funktionsweise von NLP-Sprachmodellen. Sie ermöglichen es diesen Modellen, die Bedeutung von Wörtern richtig zu interpretieren und relevante Vorhersagen zu treffen – eine Fähigkeit, die in einer Welt, die von Texten und Sprache dominiert wird, von unschätzbarem Wert ist.
Verstehen wir diese Konzepte, so erkennen wir die Komplexität der Sprachverarbeitung und die Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Jedes Wort zählt – manchmal sogar auf mehrfache Weise.
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