Kann Computer Sprache verstehen? Status Quo und Herausforderung für die Zukunft

Prof. Dr. Iryna Gurevych

Fachbereich Informatik, TU Darmstadt

In den letzten 20 Jahren hat die maschinelle Auswertung von textuellen Daten enorme Fortschritte gemacht. Durch die Verfügbarkeit von sehr großen Datenmengen, des sogenannten Big-Data, intelligenter Lernalgorithmen fürs maschinelle Lernen und mächtiger Hardware erreicht die Maschine bereits das menschliche Niveau bei vielen Aufgaben in der Inhaltsanalyse. Der Vortrag stellt einige Arbeitsgebiete aus dem Bereich des maschinellen Textverstehens am Fachgebiet UKP des Fachbereichs Informatik, TU Darmstadt vor. Darüber hinaus geht es um beispielhafte Lösungen für die Informationssuche, die automatische Strukturierung von Informationen und die Informationsextraktion.

Der letzte Punkt wird am Beispiel der Extraktion von Argumenten aus Texten vertieft: Mit der allumfassenden Digitalisierung stehen Entscheidern eine Vielzahl von relevanten Informationen zur Verfügung. Während strukturierte Daten bereits computergestützt ausgewertet werden, stellt die automatisierte Auswertung von unstrukturierten Daten immer noch eine große Herausforderung dar. Der Vortrag zeigt, wie mit der automatischen Argumentationsanalyse das Potential von textuellen Daten wesentlich gesteigert werden kann. Durch den Einsatz von Text Mining und Deep Learning ist es heute möglich, Argumente zu einem gegebenen Thema automatisch aus heterogenen Texten, bspw. sozialen Medien oder Nachrichtenportalen, zu extrahieren. Somit eröffnen sich vollkommen neue Suchparadigmen, die wir gemeinsam mit unseren Anwendungspartnern z.B. für die systematische Bewertung von Innovationen validieren.

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