Glossar

Korpus

Was ist Korpus?

Ein Korpus ist eine strukturierte Sammlung von Texten oder Sprachdaten, die für Analysen, Forschung oder das Training von Sprachmodellen zusammengestellt wird. Er kann allgemein sein, etwa Nachrichtentexte vieler Jahrgänge, oder fachspezifisch, etwa alle Verträge und Handbücher eines Unternehmens. Umfang, Ausgewogenheit, Aktualität und Rechte an den Texten bestimmen, wie brauchbar die daraus gewonnenen Ergebnisse sind.

So hilft KI.ordo

In KI.ordo bildet das hinterlegte Wissen – Texte, PDFs mit Textebene, Word-Dateien und Webseiten – den Bestand, den Agenten bei Fragen durchsuchen.

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Daten
Texte
NLP

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Verwandte Begriffe

Trainingsdaten

Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen ein KI-Modell Muster lernt – bei Sprachmodellen große Textsammlungen, bei Bildmodellen beschriftete Bilder. Ihre Qualität, Vielfalt und Aktualität bestimmen maßgeblich, wie zuverlässig, fair und auf welchem Wissensstand ein Modell später antwortet. Für Unternehmen ist zudem wichtig, ob ein Anbieter eingegebene Kundendaten für weiteres Training verwendet.

Daten
Training
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Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist das Teilgebiet der KI, das Computern ermöglicht, menschliche Sprache in Text oder Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Es umfasst Aufgaben wie Übersetzung, Klassifikation, Zusammenfassung, Stimmungsanalyse und Frage-Antwort-Systeme. Früher dominierten Regeln und statistische Verfahren, heute prägen große Sprachmodelle das Feld.

NLP
Sprache
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Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten folgen keinem festen Tabellenschema: E-Mails, Verträge, Handbücher, Webseiten, Präsentationen, Bilder oder Audioaufnahmen. Sie machen einen großen Teil des Unternehmenswissens aus, ließen sich aber lange nur schwer automatisch auswerten. Sprachmodelle können solche Inhalte lesen, durchsuchen und in strukturierte Angaben überführen – etwa Fristen und Beträge aus einem Vertrag als Tabelle.

Daten
Dokumente
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Data Mining

Data Mining bezeichnet das systematische Durchsuchen großer Datenbestände nach Mustern, Zusammenhängen und Auffälligkeiten. Dabei kommen statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, etwa Clustering, Klassifikation oder Assoziationsanalyse. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse im Handel, die zeigt, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden – eine Grundlage für Sortiment, Platzierung und Empfehlungen.

Datenanalyse
Mustererkennung
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