Ja, ich kann die Frage beantworten und werde dabei auf zuverlässige und anerkannte Quellen zurückgreifen.
Lexikalische Mehrdeutigkeit ist ein häufiges Phänomen in natürlichen Sprachen, bei dem ein Wort mehrere Bedeutungen hat. Zum Beispiel kann das Wort „Bank“ sowohl eine Sitzgelegenheit als auch ein Finanzinstitut bedeuten. Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-3 oder GPT-4 haben spezielle Mechanismen, um mit dieser Mehrdeutigkeit umzugehen.
Zunächst nutzen LLMs umfangreiche Trainingsdatensätze, die aus verschiedenen Kontexten und Beispielen bestehen. Diese Trainingsdatensätze helfen dem Modell, die unterschiedlichen Bedeutungen eines mehrdeutigen Wortes zu lernen. Das Modell kann dann den Kontext analysieren, um die richtige Bedeutung in einem gegebenen Satz zu bestimmen. Ein einfaches Beispiel: Der Satz „Ich setze mich auf die Bank“ wird aufgrund des Wortes „setze mich“ als Sitzgelegenheit interpretiert, während „Ich gehe zur Bank, um Geld abzuheben“ das Wort „Bank“ als Finanzinstitut versteht.
Zudem verwenden LLMs Mechanismen des maschinellen Lernens, insbesondere Techniken des sogenannten “Contextual Embedding”. Contextual Embeddings, wie sie zum Beispiel von BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) genutzt werden, erlauben es dem Modell, jedes Wort in seinem spezifischen Kontext zu betrachten. Das bedeutet, dass die gleiche lexikalische Einheit in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Vektoren (mathematische Repräsentationen) erhält. Der Satz „die Bank ist geschlossen“ und „ich baue eine Bank aus Holz“ würden durch Contextual Embeddings unterschiedlichen semantischen Raum zugeordnet werden.
Ein weiterer Ansatz, den LLMs verwenden, ist die Aufmerksamkeit (Attention Mechanism). Diese Mechanismen helfen dem Modell, sich auf bestimmte Teile des Satzes zu konzentrieren und irrelevante Informationen auszublenden. Durch die Aufmerksamkeit kann das Modell dynamisch entscheiden, welche Teile des Kontextes am informativsten sind, um die Mehrdeutigkeit zu klären. In diesem Sinne könnte die Aufmerksamkeit dem Modell helfen, im Satz „Die Bank hat um 10 Uhr geöffnet“ das Wort „um 10 Uhr“ als Hinweis zu verstehen, dass es sich um ein Finanzinstitut handelt.
Ein weiterer Aspekt ist die Verwendung von Wort-Vektorräumen wie Word2Vec oder GloVe (Global Vectors for Word Representation). Diese Modelle erstellen dichte Vektoren basierend auf Wort-Koeffizienten in einem großen Textkorpus. Obwohl solche Vektoren ursprünglich kontextunabhängig sind, können sie in fortgeschrittenen Modellen mit kontextuellen Embeddings kombiniert werden, um präzisere Bedeutungsdifferenzierungen zu erzielen.
In der Praxis zeigen fortgeschrittene LLMs wie GPT-4 bemerkenswerte Fähigkeiten im Umgang mit lexikalischer Mehrdeutigkeit. Das Modell kann beispielsweise in einem Dialog den Kontext erfassen und die Bedeutungen korrekt zuordnen, selbst wenn ähnliche Wörter oder Phrasen verwendet werden.
Zu den verwendeten Quellen gehören Arbeiten und Forschungsartikel zur Funktionsweise von BERT („BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding“ von Devlin et al., 2018), sowie technische Dokumentationen und Erklärungen zu den GPT-Modellen, wie sie von OpenAI veröffentlicht wurden.
Quellen:
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- OpenAI. GPT-3. Accessed at: https://www.openai.com/
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
