Textvorhersage

Textvorhersage ist ein Teilgebiet der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Es geht darum, das nächste Token vorherzusagen – meist ein Wort oder ein Zeichen – basierend auf dem bisher eingegebenen Kontext. Ziel ist, die Schreibgeschwindigkeit zu erhöhen und Eingaben zu erleichtern, zum Beispiel in Tastaturen, Suchleisten oder Texteditoren.

Historisch dominierten n-gram-Modelle und Markov-Ketten, die das nächste Token aus einem festen Kontext ableiten. Mit neuronalen Netzen kamen RNNs, LSTMs und GRUs zum Einsatz, danach Transformer-Modelle, die längere Abhängigkeiten besser erfassen. Viele Systeme nutzen eine Mischung aus Wort- und Zeichenebene, oft mit Byte-Pair-Encoding. Modelle können on-device oder in der Cloud laufen, wodurch Latenz, Speicherbedarf und Datenschutz beeinflusst werden.

Typische Anwendungen sind Tastaturen mit Autovervollständigung, Suchvorschläge, Schreibassistenten und Chatbots. In spezialisierten Bereichen lässt sich Textvorhersage an Terminologie anpassen, etwa Medizin oder Recht. Sie unterstützt auch sprachgesteuerte Interfaces, indem sie Kontextverständnis verbessert.

Leistungsmaße umfassen Perplexität, Vorhersagegenauigkeit und Keystroke Savings Rate. Zusätzlich werden Latenz, Durchsatz und Ressourcenbedarf bewertet, um eine flüssige Interaktion sicherzustellen.

Herausforderungen sind Verzerrungen in Trainingsdaten, Privatsphäre und Bias, sowie Fehleranfälligkeit bei mehrdeutigem Kontext. Personalisierung erhöht Datenschutzanforderungen. Die Entwicklung zielt auf effiziente, oft on-device Verarbeitung bei knappen Ressourcen.