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Assoziationsdatenbanken und Künstliche Intelligenz

Was haben künstliche Intelligenz und Assoziationen mit Datenbanken gemeinsam? Mit Assoziationen sind in diesem Fall Wörter gemeint, die einem einfallen, wenn man ein anderes hört, Die Wortpaare "Mutter, Kind" oder "Hund, Katze" sind zum Beispiel Assoziationen, die wohl jeder nachvollziehen kann.

Um sich den tausenden von Befragungen zu entziehen, die durchgefnhrt werden müßten, um ein statistisch fundiertes Ergebnis zu erhalten, schrieb man einfach ein Computerprogram, um zu untersuchen, wie häufig bestimmte Wörter"zusammen" auftauchen. Als"zusammen" definiert man Wörter, die nur eine vorher festgelegte Wortanzahl auseinander liegen. Man fnhrte diese Untersuchung an einer im Computer gespeicherten Textmenge mit einer Gesamtlänge von nber 20 Millonen Wörtern durch. Nachdem man die vom Computer ausgespuckten Ergebnisse mit Ergebnissen aus Befragungen verglich, stellte man eine relativ gute Übereinstimmung fest. Man erhielt ein Assoziationsnetz mit 64.000 Wörtern das uber 99% des deutschen Sprachschatzes abdeckt.
Die praktischen Anwendungen, die dieses Verfahren ermöglichen, sind recht vielfältig. Diese assoziativen Datenbanken erlauben dem Anwender weitaus ergiebigere Recherchen. Wenn nun Informationen zu dem überbegriff Korrosion gesucht werden, so erhält man also nicht nur explizit Informationen, deren Inhalt mit "Korrosion" gekennzeichnet sind, sondern auch noch zusätzliche Informationen zu den Themen "Oxldation", "Rost" usw.
Auch in der Werbung könnte dieses Verfahreil Einsatz finden. Wenn ein Unternehmen wissen möchte, mit welchen Wörtern ihr Produkt im allgemeinem in Verbindung gebracht wird, so sieht sie einfach im Assoziativen Netz nach und kann darauf die Werbung aufbauen.
Auch das Problem der automatischen Übersetzung kann mit Hilfe eines ähnlichen Assoziationsverfahren akzeptabel gelöst werden,

Stefan Pernar <[email protected],de>

 

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