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Der verständnisvolle Computer

Eine Kolumne der FH-Salzburg
Stefan Wegenkittl, Leiter des Applied Data Science Lab des Studiengangs Informationstechnik & System-Management

stefan_webEmotionen sind etwas zutiefst Menschliches. Eine Maschine kann daher doch nicht über einen guten Witz lachen – glaubt man. Aber neue Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz zeigen, dass Computer durchaus in der Lage sind, Emotionen in Texten zu „verstehen“: Das Forschungsgebiet nennt sich Natural Language Processing – zu Deutsch Sprachverarbeitung – und gehört zu den zahlreichen Anwendungen im Bereich Data Science.
Wie kann man einem Computer Emotionen „lernen“? Indem man dem Rechner zahlreiche Texte zeigt und die von der Maschine daraus extrahierten Emotionen in einer Trainingsphase so lange korrigieren lässt, bis die Software den Job mit erstaunlicher Präzision selbständig erledigt. Wird die Maschine nebenbei noch darauf trainiert, zu erkennen, wovon der Text handelt, können automatisch Meinungen über bestimmte Themen extrahiert werden. Die Menge der bearbeiteten Texte spielt bei diesen Technologien mittlerweile kaum mehr eine Rolle: Ganze Online-Archive, Social-Media-Plattformen und Datenbanken können in kürzester Zeit auf Meinungen zu interessanten Themen untersucht werden.
In der automatisierten Analyse von Emotionen liegt enormes Potential: Durch die Analyse von Social-Media-Kanälen können Firmen Trends voraussagen, gezielt Marketing betreiben und Produkte entsprechend der Kundenwünsche anpassen. Die Analyse von Nutzerfeedback, Kaufverhalten und Kundenzufriedenheit beeinflusst die Suchergebnisse und deren Reihung, z.B. in Onlineshops und Buchungsportalen. Tools zur Analyse von Emotionen im Netz können außerdem als Politbarometer eingesetzt werden bzw. generell Stimmungsbilder der Gesellschaft zeichnen.
Aber automatisierte Sprachverarbeitung ist mehr als das: Intelligente Eingabeassistenten helfen vor allem am Smartphone und Tablet beim Schreiben – eine Weiterentwicklung der Rechtschreibkorrektur. Andere Systeme erstellen automatisiert Zusammenfassungen von längeren Texten, um dem Leser eine Fülle von Artikeln zugänglicher zu machen. Auf Basis einiger Fakten können „Roboter“ mittlerweile Nachrichtenartikel zu Themen wie Sport und Wirtschaft verfassen. Fällt es beim Schreiben schwer, den richtigen Ton zu treffen, kann man auf Programme setzen, die den Text hinsichtlich des Stils analysieren und Verbesserungsvorschläge machen. All diesen Systemen liegen linguistische Analysen zu Grunde, bei denen die Texte hinsichtlich Wortarten, Satzstruktur, Satzabhängigkeiten oder Bedeutung interpretiert werden.
Momentan sind dem Computer auf dem Weg zum mitfühlenden Sprachverständnis aber noch Grenzen gesetzt: Das Erkennen von Sarkasmus oder Ironie fällt dem Menschen auf Grund des Kontexts oder nonverbaler Signale wie Mimik und Gestik leicht – Zusatzinformationen, die dem Computer zumeist nicht zur Verfügung stehen und ihn an solchen Aufgaben (noch) scheitern lassen. Aber es ist eine Frage der Zeit, bis Maschinen auch komplexere Situationen zuverlässig einschätzen können – und eine große Herausforderung hinsichtlich Privatsphäre und Datenschutz, wenn Computer alles „mitlesen“ können.

Hier ein paar Apps und Links zum Ausprobieren:

explaintome
Foto: Screenshot „ExplainToMe“

ExplainToMe
https://open.blockspring.com/jjangsangy/summarize-text
Textzusammenfassung. ExplainToMe scannt Webseiten und Textdokumente und extrahiert automatisch generierte Zusammenfassungen mit den wichtigsten Informationen.

textrazor
Foto: Screenshot „TextRazor“

TextRazor
https://www.textrazor.com/
Textverständnis. TextRazor hilft dabei, das Wer, Was, Warum und Wie in Texten zu verstehen.

newyorktimes
Foto: Screenshot New York Times

Did a Human or Computer write that?
https://www.nytimes.com/interactive/2015/03/08/opinion/sunday/algorithm-human-quiz.html
Texterzeugung. Eine Vielzahl von dem, was wir heute lesen, ist computergeneriert. Erkennen Sie den Unterschied? Versuchen Sie es in diesem Quiz der New York Times.

sentiment
Foto: Screenshot „Stanford“/h6>

Stanford
http://nlp.stanford.edu:8080/sentiment/rntnDemo.html
Sentiment Analysis. Eine Demo der Universität Stanford zur Vorhersage von Sentiments in Filmreviews.

swiftkey

Swiftkey (iOS/Android) – kostenlos
https://swiftkey.com/en
Upgrade für die Display-Tastatur am mobilen Endgerät. Swiftkey lernt den Schreibstil des Nutzers und macht intelligente Vorschläge, um das Tippen zu beschleunigen.

hemmingway

Hemingwayapp – Browser-Version kostenlos, Desktop-App $19,99
http://hemingwayapp.com/
Schreiben wie Hemingway. Hemingway hilft dabei, kraftvolle und ausdrucksstarke Sätze zu schreiben, indem auf Passiv, Adverbien und komplizierte Konstruktionen verzichtet wird.

Grammarly

Grammarly (Browser-Plugin) – kostenlos
https://www.grammarly.com/
Mehr als Rechtschreibhilfe. Grammarly stellt sicher, dass Texte leicht zu lesen, auf den Punkt und fehlerfrei sind.

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