Glossar

Wort-Embeddings

Was ist Wort-Embeddings?

Wort-Embeddings stellen Wörter als Zahlenvektoren dar, sodass Wörter mit ähnlicher Bedeutung im Vektorraum nahe beieinanderliegen – etwa „Auto“ und „Fahrzeug“. Verfahren wie Word2Vec oder GloVe lernen diese Vektoren aus großen Textmengen. Sie bildeten einen wichtigen Schritt der Sprachverarbeitung, etwa für Suche oder Klassifikation; heutige Sprachmodelle nutzen kontextabhängige Embeddings, bei denen ein Wort je nach Satz unterschiedlich dargestellt wird.

So hilft KI.ordo

Die Wissenssuche von KI.ordo arbeitet nicht mit Embeddings, sondern mit der Stichwortsuche BM25 direkt auf dem Server.

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Verwandte Begriffe

Einbettungsvektor (Embedding)

Ein Einbettungsvektor (Embedding) ist eine Liste von Zahlen, die die Bedeutung eines Wortes, Satzes oder Dokuments so abbildet, dass inhaltlich ähnliche Texte nah beieinanderliegen. So lässt sich etwa erkennen, dass „Kündigung“ und „Vertrag beenden“ verwandt sind, obwohl sie kein Wort teilen. Embeddings bilden die Grundlage vieler semantischer Suchsysteme, Empfehlungsdienste und RAG-Anwendungen; sie werden von eigens trainierten Modellen berechnet.

Vektor
semantische Suche
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Gensim

Gensim ist eine quelloffene Python-Bibliothek zur Analyse großer Textsammlungen. Bekannt ist sie für Themenmodelle wie LDA, für das Training von Wortvektoren (etwa Word2Vec, FastText, Doc2Vec) und für Ähnlichkeitsvergleiche zwischen Dokumenten. Da Gensim Daten abschnittsweise verarbeitet, lassen sich auch Korpora bearbeiten, die nicht in den Arbeitsspeicher passen. Typischer Einsatz: Tausende Kundenkommentare automatisch nach wiederkehrenden Themen gruppieren.

Python-Bibliothek
Themenmodellierung
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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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Semantische Analyse

Semantische Analyse untersucht die Bedeutung von Sprache – nicht nur, welche Wörter vorkommen, sondern was gemeint ist. Dazu gehört, mehrdeutige Wörter im Kontext richtig zu deuten (etwa „Bank“ als Geldinstitut oder Sitzgelegenheit), Beziehungen zwischen Begriffen zu erkennen und Aussagen inhaltlich einzuordnen. Sie ist Grundlage für Anwendungen wie die Auswertung von Kundenfeedback, Fragebeantwortung oder Suchsysteme, die auch sinnverwandte Formulierungen verstehen sollen.

NLP
Bedeutung
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