Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/neuronale-netzwerke-ki-findet-in-wikipedia-zitierbeduerftige-artikel-1904-140647.html    Veröffentlicht: 12.04.2019 09:50    Kurz-URL: https://glm.io/140647

Neuronale Netzwerke

KI findet in Wikipedia zitierbedürftige Artikel

Artikel mit Zitaten zu belegen, ist eine wichtige Regel auf Wikipedia. Ein selbst entwickeltes KI-System soll helfen, Beiträge ohne Zitate oder mit schlechter Quellenlage zu finden. Dafür hat das Team mit Autoren und Lesern zusammengearbeitet.

Die Wikimedia Foundation hat ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die vielen Artikel auf der Enzyklopädie Wikipedia durchsucht. Es soll analysieren, welche Artikel mit Zitaten belegt werden sollten, berichtet das US-Magazin Venturebeat. Das sei aufgrund der eigenen Regeln bei vielen Beiträgen notwendig. "Alle Zitate und sämtliches Material, dessen Nachweisbarkeit angefochten wurde oder wahrscheinlich wird, müssen ein Inline-Zitat im Text oder als Fußnote enthalten, die das Material direkt belegen", sagte der Forscher und Co-Author der Zitatstudie, Jonathan Morgan.

Die Herausforderung ist es dabei, einen automatisierten Algorithmus zu entwickeln, der die Stellen erkennt, an denen Zitate nach den Regeln von Wikipedia benötigt werden. Die Software muss die Bedeutung von Worten und Sätzen verstehen. Zu diesem Zweck bat das Team 36 Wikipedia-Autoren für englische, französische und italienische Texte um Hilfe. Sie stellten eine Liste zusammen, warum und wann Zitate benötigt werden. Diese Liste stellen die Entwickler auf Wikipedia zur Verfügung.

Recht hohe Genauigkeit erreicht

Anhand dieser Regeln konnten die Forscher ein Recurrent Neural Network erstellen, das durch Featured-Artikel trainiert wurde. Diese gelten als die Beiträge mit den höchsten Qualitätsansprüchen und daher als sinnvolle Grundlage. Das neuronale Netzwerk bewertete zunächst Textzeilen nur als positiv oder negativ, je nachdem, ob ein Zitat vorhanden ist oder nicht. Das System konnte damit schon einmal mit 90 Prozent Genauigkeit Artikel filtern, die Zitate benötigen.

Ein zweites neuronales Netzwerk erkennt zudem in Artikel Meinungen und Fakten und filtert daher noch etwas genauer nach Zitierbedarf. Dazu ließ das Team menschliche Leser 4.000 Sätze ohne Zitatsnachweis lesen. Diese kategorisierten die Sätze - etwa nach Meinung oder historischem Fakt. Das Ergebnis war ein noch genaueres System.

Momentan kann die Wikimedia Foundation ihre Software nur für englischsprachige Artikel anwenden. Das soll sich in Zukunft ändern. Allerdings dürfte dieser Prozess weiterhin aufwendig bleiben, da andere Sprachen auch andere Grammatik, Wortbedeutungen und Regeln mit sich bringen. Nach Englisch ist die deutsche Sprache die am meisten verwendete auf der Plattform. Eventuell gehört sie zu den ersten, für die das neuronale Netzwerk genutzt wird.  (on)


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