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Gesellschaft: Dialektverständnis von KI in Mainz
Mainz () – Große Sprachmodelle haben erhebliche Schwierigkeiten, den Mainzer Dialekt zu verstehen. Das hat ein Forschungsteam der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) in einer neuen Studie herausgefunden, wie die Universität mitteilte.
Die Forscher erstellten zunächst ein digitales Wörterbuch mit 2.351 Dialektwörtern auf Basis eines Lexikons aus dem Jahr 1966.
Anschließend testeten sie mehrere Open-Source-Sprachmodelle. Die KI musste sowohl die Bedeutung von Meenzerisch-Wörtern erklären als auch aus standarddeutschen Definitionen die passenden Dialektwörter finden.
Die Ergebnisse fielen eindeutig aus: Beim Erklären der Wörter erreichten die Modelle eine Trefferquote von durchschnittlich nur 4,24 Prozent, beim Erzeugen der Dialektwörter sogar nur 0,56 Prozent.
„Die Resultate zeigen sehr klar, dass heutige Sprachmodelle Meenzerisch bislang kaum verstehen“, sagte Ko-Autor Peter Herbert Kann von der Universität Marburg. Eine Ursache sehen die Forscher darin, dass Dialekte vor allem gesprochen werden und daher wenig Textdaten für das Training der KI existieren.
Die Studie wurde im Rahmen der Language Resources and Evaluation Conference in Palma de Mallorca veröffentlicht.
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| Text-/Bildquelle: | Übermittelt durch www.dts-nachrichtenagentur.de |
| Bildhinweis: | Roboter (Archiv) |
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie heißen die Personen in diesem Beitrag?
Peter Herbert Kann
Welche Organisationen oder Institutionen werden genannt?
Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Universität Marburg, Language Resources and Evaluation Conference
Wann ist das Ereignis passiert?
Nicht erwähnt
Wo spielt die Handlung des Artikels?
Die Orte, an denen das beschriebene Ereignis stattfindet oder stattfand, sind: Mainz, Palma de Mallorca.
Worum geht es in einem Satz?
Eine Studie der Johannes Gutenberg-Universität Mainz zeigt, dass große Sprachmodelle massive Schwierigkeiten haben, den Mainzer Dialekt zu verstehen, mit einer Trefferquote von nur 4,24 Prozent bei der Erklärung von Dialektwörtern und 0,56 Prozent bei der Generierung entsprechender Begriffe.
Was war der Auslöser für den Vorfall?
- Sprachmodelle haben Schwierigkeiten mit Dialekten
- Fokus auf den Mainzer Dialekt (Meenzerisch)
- Erstellung eines digitalen Wörterbuchs mit 2.351 Dialektwörtern
- Basis des Wörterbuchs war ein Lexikon aus dem Jahr 1966
- Tests an mehreren Open-Source-Sprachmodellen durchgeführt
- Niedrige Trefferquote bei der Erklärung und Erzeugung von Dialektwörtern
- Grund für das Verständnisproblem: Mangelnde Textdaten für Dialekte
Wie hat die Öffentlichkeit oder Politik reagiert?
Im Artikel wird nicht beschrieben, wie Politik, Öffentlichkeit oder Medien reagiert haben.
Welche Konsequenzen werden genannt?
- Schwierigkeiten von großen Sprachmodellen im Verständnis des Mainzer Dialekts
- Niedrige Trefferquote bei der Erklärung von Dialektwörtern
- Sehr geringe Trefferquote bei der Identifikation passender Dialektwörter
- Anzeichen für geringe Textdatenverfügbarkeit für Dialekte im Training von KI
Gibt es bereits eine Stellungnahme?
Ja, im Artikel wird eine Stellungnahme zitiert. Ko-Autor Peter Herbert Kann von der Universität Marburg sagt: „Die Resultate zeigen sehr klar, dass heutige Sprachmodelle Meenzerisch bislang kaum verstehen.“
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