Anwendungsbereiche und Zukunftsaussichten der automatischen Texterstellung

Automatische Textgenerierung, auch als Natural Language Generation (NLG) bekannt, ist ein Teilgebiet Künstlicher Intelligenz. KI-basierte Software ist heute in der Lage sprachliche Inhalte effizient zu generieren und in Echtzeit bereitzustellen.

Wie funktioniert automatische Texterstellung?

Die Funktionsweise von automatischer Texterstellung ist auch ohne umfassendes technisches Vorwissen schnell und verständlich erklärt. Notwendige Bedingung für die Erstellung von automatisch generierten Texten sind immer strukturierte Daten.
Es sich dabei um Informationen in Tabellenform. Am Beispiel der Wetterberichte sind das die Informationen zu Temperatur, Luftdruck oder Niederschlagswahrscheinlichkeit an einem Ort. Auf die Börse bezogen können das die Werte wie Zu- bzw. Abnahme eines Indexes oder Kursschwankungen sein.
Für menschliche Leser sind solche reinen Zahlenreihen weniger eingängig lesbar als Fliesstext.

Zur Verbesserung des Nutzererlebnis übersetzt spezielle Software die Daten in Texte. Dabei fügt ein Programm die Informationen in inhaltlich relevante Bestandteile einer intelligenten Textvorlage ein. Bausteine einer solchen Vorlage könnten am Beispiel eines automatisierten Wetterberichtes so aussehen:

• Satz 1: In Berlin beträgt die Höchsttemperatur heute [XX]° C.
• Satz 2: In der Nacht fallen die Temperaturen auf [XX]° C.
• Satz 3: Die Regenwahrscheinlichkeit liegt bei [XX]%.

Erhält die Anwendung in diesem Beispiel strukturierte Daten zu Höchst- und Tiefstwerten füllen sich Satz 1 sowie Satz 2. Satz 3 wird nur vervollständigt und auf einer Website ausgespielt, wenn auch die Daten zur Niederschlagswahrscheinlichkeit übermittelt werden.

Leistungsfähige Software geht über die reine Beschreibung von Ereignissen hinaus. Abhängig von der Struktur der Daten und den hinterlegten Satzvorlagen, sindkomplexe Tools in der Lage, dem Anwender Interpretationen von Daten in Textform zu liefern. Besonders interessant ist dies für Analysen von Unternehmensdaten im Rahmen von Business Intelligence.

Um welche Sorte automatisch generierten Textes es sich auch handelt: die Vorlagen für die Elemente von Texten sind nicht von einem Computer erstellt. Dieser Input muss von einem menschlichen Redakteur mit entsprechendem Expertenwissen stammen. Und auch nach dem Setup sollte das System regelmäßig auf neu aufgetretene Grenzfälle überprüft und gepflegt werden. Automatische Texterstellung macht Texter nicht komplett beschäftigungslos – Natural Language Generation entbindet vor allem von Standardaufgaben und schafft mehr Raum für kreative Tätigkeiten.

Anwendungsbeispiele für automatische Texterstellung

Automatisch erstellte Texte sind so gut wie jedem Internet User bereits begegnet. Die Größe eines Portals spielt bei für NLG-Anwendungen keine Rolle. So kommen computergenerierte Beiträge in den Online-Auftritten der Leitmedien und in regionalen Zeitungsportalen gleichermaßen zum Einsatz.

Sportberichte, Erdbebenbenachrichtigungen, Börsennews, Wetterberichte oder Staumeldungen sind gängige Anwendungsbereiche automatischer Textgenerierung. Besonders interessant sind computergenerierte Beiträge für regionale Medien. In Großbritannien finden erste Versuche statt, bei denen Texte mit lokaler Relevanz aus öffentlichen Datenquellen der Behörden erstellt werden.

In punkto Qualität lässt sich bei bestimmten Textsorten des Roboterjournalismus kaum ein Unterschied zwischen automatisch erstellten Beiträgen und denen menschlicher Texter feststellen. Tests mit Fussball-Spielberichten ergaben beispielsweise, dass Leser die Erzeugnisse des Robotertexters natürlicher einschätzten, als die Beiträge eines echten Redakteurs.

Weit verbreitet ist die automatische Texterstellung auch im E-Commerce. Weil Online-Shops fortlaufend große Mengen an Produktbeschreibungen benötigen, haben Portalbetreiber computergestützte Textgenerierung als effizientes Tool entdeckt.

Ein weiteres Anwendungsgebiet von automatischer Textgenerierung mit hohem Einsparpotential sind ausformulierte Reports aus dem Bereich Business Intelligence. Wo von Analyse- und Reporting-Tools große Datenmengen erhoben werden, hilft automatische Textgenerierung dabei, Big Data zu interpretieren und aus Nullen und Einsen verständliche Texte zu machen.

Automatische Texterstellung ist nicht für jeden Anwendungsbereich sinnvoll. Wenn etwa aufwändige Recherchen die Basis für einen Hintergrund-Bericht sind oder in einem Meinungsbeitrag das Pro und Contra eines Standpunktes analysiert wird, stösst der Roboterjournalismus klar an seine Grenzen. Hier werden auch weiterhin journalistische Profis mit Gespür und Erfahrung gefragt bleiben.

Bildquelle: deltatre AG