Natürlich ist die maschinelle Sprachverarbeitung in den vergangenen Jahren deutlich leistungsfähiger geworden. Mithilfe unterschiedlicher Analyseverfahren erkennen Lösungen einen Großteil von Tipp- bzw. Rechtschreibfehlern. Zusätzlich tragen die Systeme dazu bei, dass die Texte konsistente Terminologie beinhalten. Damit unterstützen sie Autoren, Lektoren und Übersetzer gleichermaßen. Unternehmen profitieren von einer einheitlichen Corporate Language.
Dennoch sind der Fähigkeit maschineller Sprachverarbeitungssysteme Grenzen gesetzt, weil manche Konstrukte schlichtweg Weltwissen erfordern, über das eine Maschine nicht verfügt.
Wir haben hier einige typische Fehler in Sätzen eingebaut und wollten wissen, welche die maschinelle Sprachverarbeitung aufspürt. Raten Sie einfach mit und lassen Sie sich vom Ergebnis überraschen.
Das Quiz
„So installieren Sie unter Windows“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass es sich um eine Überschrift handelt und in Überschriften keine ganzen Sätze verwendet werden sollen?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Installation unter Windows“
„Der Administrator spielt regelmäßig den Patch auf. Ist er zu alt, so tauschen Sie ihn gegen einen Neuen aus.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass das Pronomen im zweiten Satz nicht eindeutig ist?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Der Administrator spielt regelmäßig den Patch auf. Verwenden Sie immer den aktuellsten Patch.“
„Ist genügend Arbeitsspeicher vorhanden, kann die Installation gestartet werden.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass es sich um einen Bedingungssatz handelt, der mit „Wenn“ eingeleitet werden soll?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Wenn genügend Arbeitsspeicher vorhanden ist, können Sie mit der Installation beginnen.“
„Der Hund verrät die Katze ein Geheimnis.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass es „der Katze“ heißen muss?
Antwort: Nein, weil dafür die Valenz bekannt sein müsste. Und weil „verraten“ in dieser, aber nicht in allen Satzkonstruktionen den Dativ erfordert: „Der Hund verrät die Katze“ ist auch ein valider Satz.
„Wenn keine Fehler im Dokument: Schließen Sie die Korrektur ab.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass das Verb fehlt?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Wenn das Dokument fehlerfrei ist, können Sie die Korrektur abschließen.“
„Zuerst setzen Sie, wenn möglich, bereits in der Datenbank vorhandene Sätze in den von Ihnen geschriebenen neuen Dokumenten ein.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass hier Verbteile zu weit voneinander getrennt sind?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Wenn Sätze bereits in der Datenbank vorhanden sind, können Sie die Segmente in einem ersten Schritt im neu geschriebenen Dokument einsetzen.“
„Mit der Rechtschreibprüfung stellen Sie sicher, dass laut Duden nicht erlaubte Schreibweisen nicht im Dokument bleiben.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass hier eine doppelte Verneinung vorliegt?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Mit der Rechtschreibprüfung stellen Sie sicher, dass keine Fehler im Dokument bleiben.“
„Damit das Programm auf dem neusten Stand bleibt, wird die Software regelmäßig aktualisiert.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass es sich um instruktiven Text handelt, in dem das Passiv nicht erlaubt ist?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Damit das Programm auf dem neusten Stand bleibt, müssen Sie die Software regelmäßig aktualisieren.“
„Um einheitliche Satzstrukturen zu erreichen, ist das Stilprüfungsmodul besonders wichtig.“
Frage: Erkennt die Autorenunterstützung, dass hier drei Komposita mit Bindestrich geschrieben werden sollten?
Antwort: Ja. Sie schlägt vor: „Um einheitliche Satzstrukturen zu erreichen, ist das Stilprüfungs-Modul besonders wichtig.“
Fazit
Systeme zur Autorenunterstützung, die auf der maschinellen Sprachverarbeitung basieren, sind heute in Lage, zahlreiche Fehler aufzuspüren und zu korrigieren. Damit steigern sie die Effizienz bei der Texterstellung, im Lektorat und bei der Übersetzung. Allerdings sind sie kein vollständiger Ersatz für das Humanlektorat.
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Systeme zur Autorenunterstützung, die auf der maschinellen Sprachverarbeitung basieren, sind heute in Lage, zahlreiche Fehler aufzuspüren und zu korrigieren. Damit steigern sie die Effizienz bei der Texterstellung, im Lektorat und bei der Übersetzung. Allerdings sind sie kein vollständiger Ersatz für das Humanlektorat.