SemantikErkennung

SemantikErkennung bezeichnet den Prozess, aus Rohdaten die zugrundeliegende Bedeutung, Absicht oder Beziehungen zu extrahieren, statt sich auf Oberflächenstrukturen zu verlassen. Ziel ist es, semantische Inhalte wie Konzepte, Entitäten, Beziehungen oder Ereignisse zu identifizieren und zu verknüpfen. Sie kommt in verschiedenen Bereichen zum Einsatz, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bild- und Spracherkennung sowie in multimodalen Systemen.

In der Praxis umfassen Aufgaben der SemantikErkennung unter anderem die Erkennung und Verknüpfung von Entitäten, die Bestimmung semantischer Rollen, die Ermittlung von Absichten in Text oder Sprache sowie die Bestimmung semantischer Ähnlichkeiten zwischen Aussagen. In der Bild- und Videoanalyse können semantische Konzepte wie Objekte, Handlungen und Szenen erkannt und zueinander in Beziehung gesetzt werden.

Methodisch basiert SemantikErkennung heute überwiegend auf datengetriebenen Ansätzen. Historisch gab es regelbasierte Systeme; gegenwärtig dominieren maschinelles Lernen und tiefe Lernmethoden. Transformerbasierte Modelle und multimodale Architekturen ermöglichen es, Semantik aus Text, Bildern oder Audio zu extrahieren und zu verknüpfen.

Anwendungen reichen von Informationsbeschaffung, Frage-Antwort-Systemen, Chatbots, automatischer Zusammenfassung, Übersetzung bis zu Inhaltsmoderation und Empfehlungssystemen. Wichtige Herausforderungen umfassen Mehrdeutigkeit, Kontextabhängigkeit, Domänenwechsel, Sprachenvielfalt, Datenmangel sowie Bias und Datenschutz. Zukünftige Entwicklungen zielen auf bessere Kontextualisierung, Lernmethoden mit geringerem Annotierungsaufwand und eine stärkere Integration von Wissensgraphen sowie multimodalen Lernansätzen.