Hinter den Kulissen der Algorithmen: Wie verarbeiten KIs eigentlich Texte?

Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig. Von Chatbots, die unsere Fragen beantworten, bis hin zu Algorithmen, die uns personalisierte Nachrichten empfehlen, die Fähigkeit von KIs, Texte zu verstehen und zu verarbeiten, ist beeindruckend. Aber was passiert wirklich hinter den Kulissen? Wie verwandelt eine Maschine rohe Worte in bedeutungsvolle Informationen?

In diesem Artikel tauchen wir tief in die Welt der Natural Language Processing (NLP) ein, dem Teilbereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt. Wir werden die verschiedenen Schritte und Techniken beleuchten, die KIs verwenden, um Texte zu verstehen, zu analysieren und zu generieren.

Die Vorbereitung: Text-Preprocessing

Bevor eine KI überhaupt beginnen kann, einen Text zu „verstehen”, muss dieser vorbereitet werden. Dieser Prozess, bekannt als Text-Preprocessing, umfasst mehrere wichtige Schritte:

• Tokenisierung: Der erste Schritt besteht darin, den Text in einzelne Einheiten, sogenannte Tokens, zu zerlegen. In der Regel sind das Wörter, aber auch Satzzeichen oder andere Symbole können als Tokens behandelt werden. Stellen Sie sich vor, Sie haben den Satz: „Die Katze sitzt auf der Matte.” Die Tokenisierung würde diesen Satz in folgende Tokens zerlegen: „Die”, „Katze”, „sitzt”, „auf”, „der”, „Matte”, „.”.
• Entfernung von Stoppwörtern: Viele Wörter in einem Text, wie „der”, „die”, „das”, „ist”, „ein”, „eine”, „und”, tragen wenig zur eigentlichen Bedeutung bei. Diese sogenannten Stoppwörter werden oft entfernt, um die Effizienz der weiteren Verarbeitung zu erhöhen. Sie können aber auch in bestimmten Kontexten wichtig sein (z.B. Sentimentanalyse).
• Stemming und Lemmatisierung: Diese beiden Techniken zielen darauf ab, Wörter auf ihre Grundform zu reduzieren. Stemming ist ein heuristischer Prozess, der Endungen abschneidet, um den Wortstamm zu finden. Beispielsweise würde Stemming die Wörter „läuft”, „lief”, „laufend” auf „lauf” reduzieren. Lemmatisierung hingegen verwendet ein Lexikon und morphologische Analyse, um das korrekte Lemma (die Grundform) eines Wortes zu finden. Für die Wörter „war”, „ist”, „sind” wäre das Lemma „sein”. Lemmatisierung ist präziser als Stemming, aber auch rechenintensiver.
• Umwandlung in Kleinbuchstaben: Um die Konsistenz zu erhöhen, werden Texte oft in Kleinbuchstaben umgewandelt. Dadurch wird beispielsweise vermieden, dass die KI die Wörter „Die” und „die” als unterschiedliche Wörter behandelt.

Die Essenz: Text-Repräsentation

Nach dem Preprocessing muss der Text in eine Form umgewandelt werden, die die KI verarbeiten kann. Das bedeutet, Wörter und Sätze in numerische Repräsentationen umzuwandeln. Hier kommen verschiedene Techniken ins Spiel:

• Bag-of-Words (BoW): Diese einfache Methode erstellt ein Vokabular aller Wörter im Textkorpus. Jeder Text wird dann als ein Vektor dargestellt, der angibt, wie oft jedes Wort im Text vorkommt. Die Reihenfolge der Wörter wird dabei ignoriert, daher der Name „Bag-of-Words”.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF verbessert BoW, indem es die Häufigkeit eines Wortes in einem Dokument (TF) mit der Häufigkeit des Wortes im gesamten Korpus (IDF) gewichtet. Seltene Wörter, die in einem bestimmten Dokument häufig vorkommen, erhalten dadurch eine höhere Gewichtung.
• Word Embeddings: Fortschrittlichere Techniken wie Word2Vec, GloVe und FastText erstellen dichte Vektorrepräsentationen von Wörtern. Diese Vektoren fangen semantische Beziehungen zwischen Wörtern ein. Beispielsweise liegen die Vektoren für „König” und „Königin” im Vektorraum näher beieinander als die Vektoren für „König” und „Apfel”. Diese Embeddings ermöglichen es der KI, ähnliche Wörter zu erkennen und die Bedeutung von Texten besser zu verstehen.
• Kontextualisierte Word Embeddings: Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und seine Varianten (z.B. RoBERTa, ALBERT) gehen noch einen Schritt weiter und erstellen Word Embeddings, die den Kontext des Wortes berücksichtigen. Das bedeutet, dass das gleiche Wort je nach Satz unterschiedliche Vektorrepräsentationen erhalten kann. BERT hat die NLP-Landschaft revolutioniert und wird in vielen modernen KI-Anwendungen eingesetzt.

Das Herzstück: Modelle und Algorithmen

Mit der numerischen Repräsentation des Textes kann die KI verschiedene Aufgaben ausführen. Dies geschieht mithilfe verschiedener Modelle und Algorithmen:

• Klassifikation: Texte können in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Beispielsweise kann eine KI Nachrichtenartikel in Kategorien wie „Politik”, „Sport” oder „Wirtschaft” einteilen. Häufig verwendete Algorithmen für die Klassifikation sind Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze.
• Sentimentanalyse: Die Sentimentanalyse zielt darauf ab, die emotionale Stimmung eines Textes zu bestimmen (positiv, negativ oder neutral). Dies wird häufig in der Analyse von Kundenbewertungen oder Social-Media-Beiträgen eingesetzt.
• Named Entity Recognition (NER): NER identifiziert und klassifiziert benannte Entitäten in einem Text, wie z.B. Personen, Organisationen, Orte, Daten und Uhrzeiten.
• Maschinelle Übersetzung: KIs können Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen. Moderne Übersetzungssysteme basieren auf neuronalen Netzen, insbesondere auf Transformer-Architekturen.
• Textzusammenfassung: Eine KI kann lange Texte automatisch zusammenfassen und die wichtigsten Informationen extrahieren. Es gibt zwei Hauptansätze für die Textzusammenfassung: Extractive Summarization (Auswahl wichtiger Sätze aus dem Originaltext) und Abstractive Summarization (Generierung einer neuen Zusammenfassung, die die Bedeutung des Originaltextes wiedergibt).
• Frage-Antwort-Systeme: KIs können Fragen zu einem gegebenen Text beantworten. Diese Systeme verwenden oft Modelle wie BERT oder ähnliche Architekturen, um den Text zu verstehen und die Antwort zu extrahieren oder zu generieren.
• Textgenerierung: KIs können neue Texte generieren, z.B. Gedichte, Drehbücher, Blog-Beiträge oder sogar Code. Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle werden häufig für diese Aufgabe verwendet.

Die Herausforderungen und die Zukunft

Obwohl die Fortschritte in der NLP beeindruckend sind, gibt es immer noch viele Herausforderungen. Mehrdeutigkeit der Sprache, Ironie, Sarkasmus und kulturelle Unterschiede können es KIs schwer machen, Texte korrekt zu interpretieren. Darüber hinaus benötigen viele NLP-Modelle große Mengen an Trainingsdaten, was ein Hindernis für die Entwicklung von KIs für weniger verbreitete Sprachen darstellt.

Die Zukunft der NLP sieht jedoch vielversprechend aus. Fortschritte in den Bereichen selbstüberwachtes Lernen, transfer learning und multilinguale Modelle ermöglichen es KIs, von weniger Daten zu lernen und komplexe sprachliche Nuancen besser zu verstehen. Die Entwicklung von erklärbarer KI (XAI) wird auch dazu beitragen, dass wir besser verstehen, wie KIs Entscheidungen treffen und wie wir ihnen vertrauen können.

Die Reise der KIs, Texte zu verstehen, ist noch lange nicht abgeschlossen. Aber die Fortschritte, die wir bisher gemacht haben, zeigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind, Maschinen zu entwickeln, die nicht nur mit uns kommunizieren, sondern uns auch wirklich verstehen können.