1 Frage zu Vorannahmen

Vorannahmen im Natural Language Processing (NLP) beziehen sich auf grundlegende Annahmen oder Hypothesen, die bei der Entwicklung von Modellen und Algorithmen gemacht werden. Einige wichtige Vorannahmen sind: 1. **Korpusannahme**: Die Trainingsdaten sind repräsentativ für die Sprache, die das Modell später verarbeiten soll. Das bedeutet, dass die verwendeten Texte die Vielfalt und die Struktur der Sprache gut abbilden. 2. **Unabhängigkeit der Merkmale**: Viele Modelle, insbesondere in der klassischen Statistik, gehen davon aus, dass die Merkmale (z.B. Wörter) unabhängig voneinander sind. Dies ist eine zentrale Annahme bei Modellen wie dem Naiven Bayes-Klassifikator. 3. **Stationarität**: Die Annahme, dass die statistischen Eigenschaften der Sprache über die Zeit konstant bleiben. Dies ist besonders relevant für zeitabhängige Daten und Modelle. 4. **Semantische Kohärenz**: Die Annahme, dass Wörter und Sätze in einem bestimmten Kontext eine konsistente Bedeutung haben. Dies ist wichtig für die Entwicklung von Modellen, die den Kontext berücksichtigen. 5. **Verfügbarkeit von annotierten Daten**: Viele NLP-Modelle setzen voraus, dass ausreichend annotierte Daten vorhanden sind, um das Modell zu trainieren und zu evaluieren. Diese Vorannahmen können die Leistung und die Anwendbarkeit von NLP-Modellen erheblich beeinflussen.