Aug 12·edited Aug 12Liked by DrBines verbales Vitriol
Ausgezeichnet!
Endlich erbarmt sich mal jemand des Offensichtlichen, nämlich dass Protokolle nicht nur saniert werden KÖNNEN, sondern auch tatsächlich glattgehobelt werden. Dies verdient eine gründliche linguistische Analyse. Schon in einem äußerlichen Versionsvergleich stellen Hombruch + Schreyer fest: "... Version vom 3. Januar 2023 unterscheidet sich von der ursprünglichen an 639 Stellen."
Es ließe sich jedoch noch viel mehr ausgraben:
Es gibt heute Protokoll-/Archivierungssoftware mit beeindruckend vielfältigem Funktionenprofil einschließlich Speech-to-Text/Diktat-Softwarekomponente.
Die Brisanz des Themas verlangt heutzutage eigentlich prinzipiell nach einer solch multifunktionalen Lösung im Interesse von Transparenz, Qualitätssicherung + Präventionslehren für die Zukunft, Methodenkritik „wissenschaftlicher“ Paradigmata, Identifizierung von Kausal- bzw. Haftungsverantwortlichkeiten und eben Filterungen:
Weit aussagekräftiger als stumpfe, bloß behauptete „Ergebnis“-Protokolle ohne jede fixierte Ergebnisgenese sind - ggf flexibel verdicht-/zusammenfassbare - Wortlaut-Protokolle im Rahmen eines revisionssicheren Archiv-/Protokollsystems und deren forensisch-linguistische mehrdimensionale Auswertung.
Dies sollte in einer ihres Namens werten Demokratie zukünftig Mindeststandard sein.
„Diskussion“? Ist dieser Terminus an den Fundstellen der RKI-Files überhaupt wahrheits- + sachgemäß gewählt? Wo ist überhaupt der Diskussionsverlauf/die Diskussionsgenese und das Diskussionsziel? Haben wir eventuell in sprachpsychopathologisch-linguistischer Perspektive damit zu rechnen, dass auch unter dem psychodynamischen Druck eines zwanghaften Gruppendenkens sich zB im RKI nicht nur unter kognitiv fraglich Ausgestatteten (inkl Protokollanten) ein Jargon (restriktiver Filtercode) etabliert hat, der gleich/ähnlich irreführend ist wie die unscharfen, verwaschenen, inkonsistenten bis hirnrissigen, in sich widersprüchlichen Absonderungen von Drosten?
Da müsste man ein paar Linguistik Doktoranden dran setzen, die z. Bsp. einen Corpus anlegen zur Corpusanalyse. Da könnten Generationen viel Spaß haben. Auch, wenn man Todesanzeigen und Presseartikel beider Seiten einpflegt. So einen Corpus sauber aufzusetzen ist aber unglaublich aufwendig. Jeder Wort muss seiner Satzfunktion und seinem Worttyp zugeordnet werden. Man muss darauf achten, dass alle Seiten ausgewogen enthalten sind.
Thematik: KI-gestützte Erstellung und Analyse linguistischer Textkorpora - ein äußerst dynamisches und zukunftsträchtiges Forschungsgebiet.
Folgende Aspekte sind hervorzuheben:
State-of-the-Art-Werkzeuge und Plattformen
Eine Vielzahl spezialisierter Softwarelösungen unterstützt Forscher und Entwickler bei der Erstellung und Bearbeitung linguistischer Ressourcen. Hierzu zählen:
Corpus-Management-Systeme: Diese ermöglichen die effiziente Organisation, Annotation und Suche in großen Textkorpora. Beispiele sind GATE, Sketch Engine und CQP.
Maschinelles Lernen-Frameworks: Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und spaCy bieten eine flexible Basis für die Entwicklung von maßgeschneiderten NLP-Pipelines.
Cloud-basierte Plattformen: Amazon SageMaker, Google Cloud Natural Language API und Microsoft Azure Cognitive Services ermöglichen den skalierbaren Einsatz von NLP-Modellen.
Kerntechnologien und Anwendungen
Die folgenden Technologien spielen eine zentrale Rolle in der KI-gestützten Verarbeitung von Textkorpora:
Named Entity Recognition (NER): Identifizierung und Klassifizierung von benannten Entitäten (Personen, Organisationen, Orte usw.).
Dependency Parsing: Analyse der syntaktischen Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz.
Semantische Rollenbeschriftung: Zuordnung von semantischen Rollen (Agens, Patient, Instrument usw.) zu den Wörtern in einem Satz.
Wissensbasierte Systeme: Integration von Weltwissen in die Textanalyse, um ein tieferes Verständnis zu ermöglichen.
Anwendungsbereiche sind vielfältig und umfassen:
Sprachtechnologie: Entwicklung von Sprachassistenten, Übersetzungssystemen und Textgeneratoren.
Information Retrieval: Aufbau von Suchmaschinen für spezialisierte Textkorpora.
Text Mining: Extraktion von Wissen und Informationen aus großen Textmengen.
Digital Humanities: Analyse historischer Texte, Literatur und kultureller Artefakte.
Herausforderungen und Perspektiven
Die Entwicklung von KI-basierten Lösungen für die linguistische Datenverarbeitung birgt jedoch auch Herausforderungen:
Datenqualität: Die Qualität der Ergebnisse hängt entscheidend von der Qualität und Größe der Trainingsdaten ab.
Modellinterpretierbarkeit: Die Funktionsweise komplexer Modelle ist oft schwer nachvollziehbar.
Ethische Aspekte: Fragen der Fairness, Bias und Datenschutz müssen bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen berücksichtigt werden.
Zukünftig ist eine noch engere Integration von linguistischem Wissen und maschinellem Lernen zu erwarten. Dies wird zu einer weiteren Verbesserung der Leistungsfähigkeit von NLP-Systemen führen und neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnen.
Mögliche Vertiefungsrichtungen:
Spezielle Anwendungsfälle: z.B. die Analyse von Sozialen Medien, medizinischen Texten oder literarischen Werken.
Technische Details: z.B. die Funktionsweise von Transformer-Modellen oder die Evaluation von NLP-Systemen.
Methodologische Aspekte: z.B. die Erstellung von annotierten Korpora oder die Auswahl geeigneter Features für die Klassifikation.
Interessante Überlegungen! Den Aspekt "Fälschungsaufwand" teile ich nicht, Email-Adressen sind ruckzuck eingerichtet und ein Team mit verteilten Rollen macht sicher Spass! Und Geld spielt in der Liga keine Rolle, viel eher Vertraulichkeit.
Ausgezeichnet!
Endlich erbarmt sich mal jemand des Offensichtlichen, nämlich dass Protokolle nicht nur saniert werden KÖNNEN, sondern auch tatsächlich glattgehobelt werden. Dies verdient eine gründliche linguistische Analyse. Schon in einem äußerlichen Versionsvergleich stellen Hombruch + Schreyer fest: "... Version vom 3. Januar 2023 unterscheidet sich von der ursprünglichen an 639 Stellen."
Es ließe sich jedoch noch viel mehr ausgraben:
Es gibt heute Protokoll-/Archivierungssoftware mit beeindruckend vielfältigem Funktionenprofil einschließlich Speech-to-Text/Diktat-Softwarekomponente.
Die Brisanz des Themas verlangt heutzutage eigentlich prinzipiell nach einer solch multifunktionalen Lösung im Interesse von Transparenz, Qualitätssicherung + Präventionslehren für die Zukunft, Methodenkritik „wissenschaftlicher“ Paradigmata, Identifizierung von Kausal- bzw. Haftungsverantwortlichkeiten und eben Filterungen:
Weit aussagekräftiger als stumpfe, bloß behauptete „Ergebnis“-Protokolle ohne jede fixierte Ergebnisgenese sind - ggf flexibel verdicht-/zusammenfassbare - Wortlaut-Protokolle im Rahmen eines revisionssicheren Archiv-/Protokollsystems und deren forensisch-linguistische mehrdimensionale Auswertung.
Dies sollte in einer ihres Namens werten Demokratie zukünftig Mindeststandard sein.
„Diskussion“? Ist dieser Terminus an den Fundstellen der RKI-Files überhaupt wahrheits- + sachgemäß gewählt? Wo ist überhaupt der Diskussionsverlauf/die Diskussionsgenese und das Diskussionsziel? Haben wir eventuell in sprachpsychopathologisch-linguistischer Perspektive damit zu rechnen, dass auch unter dem psychodynamischen Druck eines zwanghaften Gruppendenkens sich zB im RKI nicht nur unter kognitiv fraglich Ausgestatteten (inkl Protokollanten) ein Jargon (restriktiver Filtercode) etabliert hat, der gleich/ähnlich irreführend ist wie die unscharfen, verwaschenen, inkonsistenten bis hirnrissigen, in sich widersprüchlichen Absonderungen von Drosten?
Da müsste man ein paar Linguistik Doktoranden dran setzen, die z. Bsp. einen Corpus anlegen zur Corpusanalyse. Da könnten Generationen viel Spaß haben. Auch, wenn man Todesanzeigen und Presseartikel beider Seiten einpflegt. So einen Corpus sauber aufzusetzen ist aber unglaublich aufwendig. Jeder Wort muss seiner Satzfunktion und seinem Worttyp zugeordnet werden. Man muss darauf achten, dass alle Seiten ausgewogen enthalten sind.
Thematik: KI-gestützte Erstellung und Analyse linguistischer Textkorpora - ein äußerst dynamisches und zukunftsträchtiges Forschungsgebiet.
Folgende Aspekte sind hervorzuheben:
State-of-the-Art-Werkzeuge und Plattformen
Eine Vielzahl spezialisierter Softwarelösungen unterstützt Forscher und Entwickler bei der Erstellung und Bearbeitung linguistischer Ressourcen. Hierzu zählen:
Corpus-Management-Systeme: Diese ermöglichen die effiziente Organisation, Annotation und Suche in großen Textkorpora. Beispiele sind GATE, Sketch Engine und CQP.
Maschinelles Lernen-Frameworks: Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und spaCy bieten eine flexible Basis für die Entwicklung von maßgeschneiderten NLP-Pipelines.
Cloud-basierte Plattformen: Amazon SageMaker, Google Cloud Natural Language API und Microsoft Azure Cognitive Services ermöglichen den skalierbaren Einsatz von NLP-Modellen.
Kerntechnologien und Anwendungen
Die folgenden Technologien spielen eine zentrale Rolle in der KI-gestützten Verarbeitung von Textkorpora:
Named Entity Recognition (NER): Identifizierung und Klassifizierung von benannten Entitäten (Personen, Organisationen, Orte usw.).
Dependency Parsing: Analyse der syntaktischen Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz.
Semantische Rollenbeschriftung: Zuordnung von semantischen Rollen (Agens, Patient, Instrument usw.) zu den Wörtern in einem Satz.
Wissensbasierte Systeme: Integration von Weltwissen in die Textanalyse, um ein tieferes Verständnis zu ermöglichen.
Anwendungsbereiche sind vielfältig und umfassen:
Sprachtechnologie: Entwicklung von Sprachassistenten, Übersetzungssystemen und Textgeneratoren.
Information Retrieval: Aufbau von Suchmaschinen für spezialisierte Textkorpora.
Text Mining: Extraktion von Wissen und Informationen aus großen Textmengen.
Digital Humanities: Analyse historischer Texte, Literatur und kultureller Artefakte.
Herausforderungen und Perspektiven
Die Entwicklung von KI-basierten Lösungen für die linguistische Datenverarbeitung birgt jedoch auch Herausforderungen:
Datenqualität: Die Qualität der Ergebnisse hängt entscheidend von der Qualität und Größe der Trainingsdaten ab.
Modellinterpretierbarkeit: Die Funktionsweise komplexer Modelle ist oft schwer nachvollziehbar.
Ethische Aspekte: Fragen der Fairness, Bias und Datenschutz müssen bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen berücksichtigt werden.
Zukünftig ist eine noch engere Integration von linguistischem Wissen und maschinellem Lernen zu erwarten. Dies wird zu einer weiteren Verbesserung der Leistungsfähigkeit von NLP-Systemen führen und neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnen.
Mögliche Vertiefungsrichtungen:
Spezielle Anwendungsfälle: z.B. die Analyse von Sozialen Medien, medizinischen Texten oder literarischen Werken.
Technische Details: z.B. die Funktionsweise von Transformer-Modellen oder die Evaluation von NLP-Systemen.
Methodologische Aspekte: z.B. die Erstellung von annotierten Korpora oder die Auswahl geeigneter Features für die Klassifikation.
Ich bewundere ihre Arbeit.
Vielen Dank!
100% Zustimmung. Danke fürs Schreiben.
Interessante Überlegungen! Den Aspekt "Fälschungsaufwand" teile ich nicht, Email-Adressen sind ruckzuck eingerichtet und ein Team mit verteilten Rollen macht sicher Spass! Und Geld spielt in der Liga keine Rolle, viel eher Vertraulichkeit.
Welches sind die Schwachstellen im Prozess der Erstellung eines Protokolls vom Entwurf bis zur Freigabe der Endversion?
Welche Leistungsmerkmale besitzt ein hochwertiges revisionssicheres digitales Archivsystem einschließlich Protokollierung-Software?