Inhaltsähnlichkeiten

Inhaltsähnlichkeiten bezeichnet den Grad, zu dem zwei oder mehr Inhalte ähnliche Informationen vermitteln. Der Begriff bezieht sich auf den inhaltlichen Gehalt, unabhängig vom Medium oder Format – Texte, Webseiten, Bilder mit beschreibendem Text oder andere Formen von Content – in dem der Inhalt präsentiert wird. Unterschiede in Stil, Struktur oder Form sollten die inhaltliche Übereinstimmung nicht zwingend widerspiegeln.

Zur Bestimmung von Inhaltsähnlichkeiten werden Merkmale verwendet, die die Bedeutung erfassen. Lexikalische Ansätze arbeiten mit Textmerkmalen wie Tokens, Häufigkeiten und TF-IDF oder dem Jaccard-Index. Semantische Ansätze nutzen Verteilungen oder Vektoren von Wörtern und Sätzen, etwa Word- oder Sentence Embeddings sowie Topic-Modelle. Fortgeschrittene Methoden kombinieren lexikalische und semantische Ebenen und berücksichtigen Kontext, Kontextabgleich über Sätze hinweg oder Dokumentstrukturen.

Typische Kennzahlen umfassen die Kosinusähnlichkeit zwischen Vektor-Repräsentationen, den Jaccard-Index für gemeinsame Elemente oder die Levenshtein-Distance für leichte textuelle Unterschiede. In modernen Systemen kommen auch transformerbasierte Modelle zum Einsatz, etwa Satz- oder Dokumenten-Embeddings (z. B. SBERT), die semantische Ähnlichkeiten besser erfassen als rein lexikalische Messungen.

Anwendungsfelder umfassen Plagiatserkennung, Duplikaterkennung, Dokumentenclustering, Such- und Ranking-Algorithmen, automatische Empfehlungen und Urheberrechtsüberwachung. Herausforderungen sind Synonymie und Polysemie, Mehrsprachigkeit, Rauschen, Normalisierung, Tokenisierung, Stopwords sowie Skalierbarkeit. Die Bewertung von Inhaltsähnlichkeiten erfolgt oft durch menschliche Beurteilungen oder standardisierte Benchmarks und Datensätze.