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V06 - Natural Language Processing

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Total cards: 13•Content version: v4•Public deck•Updated: 8/1/2026

Card preview (13)

#1
Front (Question)

(NLP) Welche Performancekriterien gibt es? (V06F33)

Back (Answer)

○ Efficiency ○ Accuracy ○ Robustness ○ Coverage ○ Specificy

#2
Front (Question)

(NLP) Was ist die efficiency? (V06F33)

Back (Answer)

Ist die Fähigkeit, Lösungen mit geringem Zeit- und Speicherbedarf zu liefern.

#3
Front (Question)

(NLP) Was ist die accuracy? (V06F33)

Back (Answer)

Ist die Fähigkeit, linguistisch korrekte Lösungen zu liefern.

#4
Front (Question)

(NLP) Was ist die robustness? (V06F33)

Back (Answer)

Ist die Fähigkeit, mit allen möglichen Eingaben fertig zu werden.

#5
Front (Question)

(NLP) Was ist coverage? (V06F33)

Back (Answer)

Ist die größtmögliche Abdeckung der Grammatik.

#6
Front (Question)

(NLP) Was ist die specificy? (V06F33)

Back (Answer)

Ist die Fähigkeit, die intendierte Analyse zu selegieren (auszuwählen).

#7
Front (Question)

Welche Dimensionen sind nötig für die Sprachbeherrschung? (V06F44)

Back (Answer)

○ Sprachtiefe ○ Sprachumfang ○ Gegenstandsbereiche

#8
Front (Question)

Was ist dringend nötig zur Sprachbeherrschung? (V06F44)

Back (Answer)

Sprachbeherrschung ist ohne Allgemeines Wissen nicht möglich.

#9
Front (Question)

Welche Schritte werden bei der maschinellen Text Übersetzung durchlaufen? (V06F36) [ausgehend von geschriebener Form] (Wie wird Text verarbeitet?)

Back (Answer)

○ 1. Phonetische/Orthografische Verarbeitung: Töne und Wörter erkennen, Probleme: Dialekte, handschriftliche Dokumente, gleiche Buchstaben – verschiedene Töne (und umgekehrt) ○ 2. Morphonologische Verarbeitung: Worte auf Grundform bringen, Probleme: Gleiche Wörter – Verschiedene Bedeutung (und umgekehrt) ○ 3. Syntaktische Verarbeitung: Einzelne Satzteile identifizieren, Probleme: Satzteile mit verschiedenen Bedeutungen ○ 4. Semantische Verarbeitung: Satzbedeutung identifizieren, Probleme: Sätze mit verschiedenen Bedeutungen, Sprichwörter etc. ○ 5. Pragmatische Verarbeitung: Bedeutung des Satzes im Gesamtkontext (z.B. Bedeutung eines Symptoms für die gesamte Krankheitsgeschichte), Probleme: Hintergrundwissen muss vorhanden sein und einbezogen werden

#10
Front (Question)

Was sind Schritte der Information Extraction (IE)? (V06F60)

Back (Answer)

○ Text Preprocessing ○ Feature Generation ○ Feature Selection ○ Text/Data Mining

#11
Front (Question)

Was ist NLP? (V06F??)

Back (Answer)

○ Natural Language Processing ○ Ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ○ soll Computer in die Lage versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren ○ NLP kann aus unstrukturierten Daten (z.B. Fließtext) strukturierte Daten extrahieren (z.B. Tabelle)

#12
Front (Question)

Was ist Entity Recognition und wofür wird es benötigt? (V06F??)

Back (Answer)

○ Aufgabe ist es, Eigennamen (benannte Entitäten) in natürlichsprachigen Texten automatisiert zu erkennen und diese vordefinierten Kategorien zuzuordnen. Eigennamen sind beispielsweise Namen von Personen, Firmennamen, Orte, Ereignisse oder Zeitangaben. ○ Wichtige Begriffe im Text können so erkannt werden ○ Erleichtert das Extrahieren bestimmter Informationen aus einem Text

#13
Front (Question)

Was sind Schwierigkeiten bei der praktischen Auswertung von Texten? (V06F39)

Back (Answer)

○ Phonetische Ambiguität: gleiche Aussprache, verschiedene Schreibweise ○ Orthographische Ambiguität: gleiche Schreibweise, verschiedene Aussprache und Bedeutung ○ Lexikalische Ambiguität: Wörter haben gleiche Aussprache und Schreibweise, meinen aber was Unterschiedliches ○ Morphologische Ambiguität: Fokus kann auf verschiedenen Wörtern liegen