FrageAntwortSystemen

FrageAntwortSystemen (QA-Systeme) sind computergestützte Systeme, die natürliche Sprache verstehen und daraufhin direkte Antworten liefern. Anders als Suchmaschinen präsentieren sie in der Regel eine präzise Antwort oder eine kurze Begründung, statt eine Liste von verlinkten Dokumenten. QA-Systeme lassen sich nach Anwendung in offene Domänen (Open Domain) und geschlossene Domänen (Closed Domain) unterteilen, sowie nach Art der Abfrage in factoid- und non-factoid-Antworten.

Typisch bestehen QA-Systeme aus mehreren Komponenten: einer Verarbeitung der Frage, einer Informationsbeschaffung (z. B. Retrieval aus großen Textkorpora oder strukturierten Wissensdatenbanken), einer Antwortextraktion oder -generierung sowie einer Lösungsausgabe, meist in Textform. Open-Domain-Systeme greifen auf breit verfügbare Datenquellen zu; Closed-Domain-Systeme verwenden spezialisierte Sammlungen.

Historisch gab es regelbasierte, wissensbasierte Systeme; seit den 2010er Jahren dominieren statistische Ansätze und maschinelles Lernen. Mit dem Aufkommen von Transformer-Modellen (z. B. BERT, T5, GPT) werden QA-Systeme stark durch neuronale Netze geprägt. Moderne Open-Domain-QA kombiniert Retrieval (R) mit Generation (RAG) oder extraktion-basierte Ansätze, um Antworten direkt aus Dokumenten zu ziehen. Benchmark-Datensätze wie SQuAD, Natural Questions, MS MARCO dienen zur Evaluation.

Anwendungen umfassen Suchmaschinenverbesserung, Kundendienst-Chatbots, Wissensmanagement in Unternehmen sowie virtuelle Assistenten. Herausforderungen umfassen Mehrdeutigkeit, Kontextbezug, Mehrfachhop-Fragen, Aktualität der Informationen, Mehrsprachigkeit und die Tendenz von generativen Modellen zu Halluzinationen.

Ausblick: Forschung zielt auf integrierte Wissensgraphen, effizienteres Retrieval, faktenbasierte Generierung und multimodale QA, die Text, Bilder oder Tabellen berücksichtigen kann.