Textgenerierung

Textgenerierung bezeichnet die automatische Erzeugung von zusammenhängendem Text durch Computersysteme. Sie reicht von einfachen regelbasierten Ansätzen bis zu modernen neuronalen Netzen, die Muster und Strukturen der Sprache aus großen Textmengen lernen. Ziel ist es, natursprachliche Texte zu erstellen, die sinnvoll erscheinen.

Techniken basieren auf Sprachmodellen, insbesondere auf Transformer-Architekturen. Autoregressive Modelle erzeugen Text tokenweise, indem sie das wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagen. Große Sprachmodelle werden zunächst auf umfangreichen Korpora vortrainiert, oft mit Streaming- oder Selbstüberwachungszielen. Anschließend erfolgt Feintuning oder Prompting zur Spezialisierung auf Aufgaben oder Domänen.

Anwendungen finden sich in Chatbots, automatisierter Textgenerierung, Übersetzung, Texterstellung, Zusammenfassungen, Frage-Antwort-Systemen und Codierung. In der Praxis werden Modelle oft durch Nutzerschnittstellen gesteuert, gegebenenfalls durch Sicherheits- und Inhaltsfilter ergänzt und in bestehende Systeme integriert.

Herausforderungen umfassen Qualität und Kohärenz über längere Texte, Faktizität, und die Gefahr von Halluzinationen, bei denen falsche oder inkonsistente Informationen erzeugt werden. Darüber hinaus bestehen ethische und rechtliche Bedenken, etwa Verzerrungen, Urheberrechtsfragen, Datenschutz und die potenzielle missbräuchliche Nutzung. Die Transparenz von Entscheidungen und die Nachprüfbarkeit der Ergebnisse bleiben zentrale Forschungsfragen.

Die Bewertung erfolgt sowohl automatisch mittels Metriken wie BLEU, ROUGE oder Perplexity als auch durch menschliche Beurteilung. Es bestehen laufende Anstrengungen, Verlässlichkeit, Sicherheit, Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit von Textgenerierungssystemen zu verbessern.