Kontextnähe

Kontextnähe bezeichnet den Grad, in dem sich Bedeutung, Information oder Inhalt aus dem jeweiligen Umfeld ableiten lässt. Der Begriff wird in Linguistik, Informationsverarbeitung, Künstlicher Intelligenz und angrenzenden Feldern genutzt, um zu beschreiben, wie stark ein Ausdruck, eine Passage oder ein Datenelement von Kontextfaktoren abhängig ist.

Im sprachlichen Bereich spielt Kontextnähe eine zentrale Rolle bei der Bedeutungsauflösung von Wörtern, der Deixis, der impliziten Inferenz und der Gesprächsführung. Je größer die Kontextnähe, desto zuverlässiger lässt sich eine passende Interpretation herleiten, insbesondere bei Mehrdeutigkeiten.

In der Informationssuche und im maschinellen Lernen dient Kontextnähe der Verbesserung der Relevanzermittlung. Kontextbezogene Suchanfragen, Personalisierung und kontextbasierte Empfehlungen berücksichtigen zeitliche, räumliche oder nutzungsbezogene Informationen, um Ergebnisse besser an den Nutzer anzupassen.

Technisch wird Kontextnähe oft über kontextuelle Repräsentationen gemessen, die Kontext berücksichtigen, etwa kontextuelle Embeddings oder Modelle wie Transformer. Die Ähnlichkeit zwischen Kontextvektoren und Zielinhalten dient als Maß für Kontextnähe und beeinflusst Aufgaben wie Ranking, Klassifikation oder Generierung.

Herausforderungen umfassen kontextuelle Mehrdeutigkeit, Kontextwechsel, kulturelle Unterschiede und Datenschutz. Kontextnähe ist häufig dynamisch und domänenabhängig, weshalb Modelle und Systeme flexibel an verschiedene Kontexte angepasst werden müssen.

Siehe auch: Kontextbewusstsein, Kontextrelevanz, Pragmatik, Semantik, Kontextmodellierung.