OOVRisiken
OOVRisiken bezeichnen in der Informatik die Risiken, die entstehen, wenn natürliche Sprache Wörter enthält, die im Vokabular eines Modells nicht vorhanden sind. In Anwendungen wie Spracherkennung, maschineller Übersetzung und natürlicher Sprachverarbeitung können Out-of-Vocabulary-Wörter zu Unsicherheiten, Fehlinterpretationen oder fehlerhaften Ergebnissen führen. OOV-Wörter entstehen durch neubildete Begriffe, Eigennamen, Lehnwörter, Fachterminologie oder stark morphologisch geprägte Sprachen.
Die Auswirkungen reichen von fehlerhafter Spracherkennung über fehlerhafte Übersetzungen bis hin zu falschen Entitäten oder inkompetenter
Häufige Anwendungsfelder sind automatische Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Textanalyse, Chatbots und Informationsextraktion. Domänen- und mehrsprachige Umgebungen sind
Gegenmaßnahmen umfassen offene bzw. erweiterbare Vokabulare, Subwort-Modelle wie Byte-Pair Encoding oder SentencePiece, sowie Zeichenebenen- oder hybride
Die Evaluation von OOV-bezogenen Risiken erfolgt häufig über OOV-Rate, Abdeckungsmaße und gezielte Tests mit Sätzen, die
OOVRisiken bleiben ein zentrales Thema der NLP-Forschung, da Sprache kontinuierlich wächst und sich weiterentwickelt.