Definition und Bedeutung:
Maschinelles Textverständnis beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, geschriebene Sprache zu analysieren, zu interpretieren und in einen semantischen Zusammenhang zu setzen. Es handelt sich dabei nicht um echtes „Verstehen“ im menschlichen Sinne, sondern um die rechnergestützte Verarbeitung und Ableitung von Bedeutung aus natürlichsprachlichen Texten – z. B. Fragen, Anleitungen, E-Mails oder Verträgen.
Technischer Hintergrund:
Die Grundlage bilden sogenannte Natural Language Processing-Verfahren (NLP), die über Trainingsdaten semantische, syntaktische und pragmatische Muster lernen. Besonders leistungsfähig sind aktuelle Large Language Models (LLMs), die auf Milliarden von Textbausteinen trainiert wurden. Sie sind in der Lage, selbst komplexe Inhalte zu erfassen, Bedeutungen herzuleiten und sprachlich kohärente Antworten zu generieren.
Praxisbezug und Anwendung:
Maschinelles Textverständnis kommt in zahlreichen KI-gestützten Tools zum Einsatz, z. B.:
Microsoft Copilot: Zusammenfassen, Kategorisieren und Überarbeiten von E-Mails oder Berichten
ChatGPT: Beantwortung von Fragen auf Basis von Kontextinformationen
DeepL Write: Stilistische Optimierung und inhaltliches Feintuning von Texten
juristische KI-Systeme: Analyse von Vertragsklauseln oder Gesetzestexten
Für Fachkräfte bedeutet das: Sie können zeitintensive Lese- oder Schreibarbeiten effizient delegieren – müssen aber die Limitationen der Systeme kennen. Besonders kritisch ist der Umstand, dass KI-Modelle mit hoher sprachlicher Überzeugungskraft auch falsche Interpretationen generieren können (siehe Halluzination).
