KI - Filtern von Begriffen

Ja, es ist möglich, eine Liste mit zwei Millionen Wörtern mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen zu filtern, um Gattungs- oder generische Begriffe herauszusuchen. Hier ist eine grobe Übersicht, wie das erreicht werden kann:

1. Verwendung von vortrainierten Sprachmodellen
Sprachmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) können verwendet werden, um zu analysieren, ob ein Wort ein generischer Begriff oder ein Gattungsbegriff ist. Diese Modelle haben oft ein tiefes Verständnis der Sprache und können in vielen Fällen den Kontext eines Wortes erkennen.
Ein Modell könnte z.B. darauf trainiert werden, Wörter zu klassifizieren, indem es semantische Ähnlichkeiten zu bekannten generischen oder spezifischen Begriffen erkennt.
2. Nutzung von Wortdatenbanken und Ontologien
Es gibt umfangreiche Wortdatenbanken und Ontologien wie WordNet oder Wikidata, die Informationen über die Bedeutungen und Klassifikationen von Wörtern enthalten.
Durch Abgleich der Liste mit solchen Datenbanken könnten generische Begriffe oder Gattungsbegriffe identifiziert werden.
3. Regelbasierte Ansätze
Eine Liste von Regeln könnte definiert werden, um Wörter zu identifizieren. Zum Beispiel könnten Wörter, die in einer bestimmten Wortform vorkommen oder eine bestimmte Endung haben, als generisch klassifiziert werden (z.B. „-heit“, „-keit“ im Deutschen).
Es könnten auch Regeln zur Erkennung von Wörtern auf Basis ihrer Länge, Wortstamm oder Häufigkeit angewendet werden.
4. Maschinelles Lernen
Ein Machine-Learning-Modell könnte trainiert werden, um Wörter als generisch oder spezifisch zu klassifizieren. Dazu würde man ein Trainingsset benötigen, das aus korrekt klassifizierten Wörtern besteht.
Hierbei könnte auch das Supervised Learning angewandt werden, wobei ein Modell auf Basis von bereits bekannten Daten (Wörter, die als generisch markiert sind) trainiert wird.
5. Kombination mehrerer Ansätze
In der Praxis wäre es wahrscheinlich sinnvoll, eine Kombination der oben genannten Methoden zu verwenden, um die höchste Genauigkeit zu erzielen. Zum Beispiel könnten vortrainierte Modelle in Verbindung mit regelbasierten Methoden und Ontologien eingesetzt werden, um eine umfassendere Filterung zu erreichen.
6. Skalierung und Effizienz
Bei einer Liste mit zwei Millionen Wörtern wäre Effizienz wichtig. Ein gut optimierter Algorithmus, der auf paralleler Verarbeitung basiert, könnte sicherstellen, dass die Filterung in einer akzeptablen Zeitspanne erfolgt.
Zusammengefasst: Ja, es ist machbar, aber es erfordert den Einsatz von KI, maschinellem Lernen und möglicherweise einer Kombination von Datenbanken und Regeln, um die Aufgabe effizient und genau zu erledigen.