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Computerlinguistik studieren

Talk data to me

Von Jenny Tiesler

 

 

DeepL, Alexa oder ChatGPT – Übersetzungsprogramme und sprachgesteuerte Systeme sorgen dafür, dass das Internet der Dinge nicht nur mitdenkt, sondern Dir zuhört und Dich versteht. Damit Alexa genau das tut, wozu Du sie aufgefordert hast und der von DeepL übersetzte Text so gut wie fehlerlos ist, arbeiten jede Menge Computerlinguist:innen im Hintergrund an der Perfektionierung der Kommunikation zwischen Mensch und Computer. Allein bei Amazon sind tausende Computerlinguist:innen damit beschäftigt, Alexas Sprachvermögen weiter zu optimieren. Wie groß die Fortschritte in der Forschung auf diesem Gebiet in den letzten Jahre waren, sieht Du daran, wie gut diese Systeme inzwischen funktionieren.

Als Computerlinguist:in entwickelst Du mathematische Modelle, mit denen Computer natürliche Sprache verarbeiten können – ob gesprochen oder geschrieben spielt keine Rolle. Dabei setzt Du sprachanalytische Konzepte aus den Bereichen Syntax, Phonetik und Semantik genauso ein wie statistische Verfahren und Algorithmen. Das linguistische Handwerkszeug und die ein oder andere Programmiersprache lernst Du im Studiengang Computerlinguistik. Auf Englisch heißt der Fachbereich auch Computational Linguistics oder Natural Language Processing (NLP). Wir zeigen Dir, welche Inhalte Du im Studium lernst und welche Jobs und Einsatzbereiche Dich als Computerlinguist:in nach dem Studium erwarten. 

Das Studium der Computerlinguistik

Der Fachbereich, der sich mit der automatischen Verarbeitung natürlicher Sprache beschäftigt, kann je nach Universität auch “Maschinelle Sprachverarbeitung”, “Linguistische Informatik”, “Digital Humanities” oder eben “Computerlinguistik” heißen. Das Fach ist interdisziplinär aufgestellt, d.h. es kombiniert Bereiche aus Sprachwissenschaft, Informatik und Mathematik miteinander mit dem Ziel, Computersysteme so zu entwickeln, dass sie in der Lage sind, menschliche Sprache zu interpretieren, zu generieren und zu übersetzen.

In den sprachwissenschaftlichen Modulen des Studiums beschäftigst Du Dich intensiv mit den linguistischen Teilgebieten Syntax, Semantik, Morphologie, Phonetik/Phonologie und Pragmatik. Auch Neuro-, Psycho- und Korpuslinguistik stehen auf Deinem Lehrplan, wenn es um das “Wie” der Sprache geht. Im informationswissenschaftlichen Bereich liegt Dein Fokus auf formalen Sprachen. Als Computerlinguist:in bist Du kein Super-Coder, aber Du solltest sichere Kenntnisse z.B. in Python oder Java haben. Je nach Universität sind Programmierkurse Pflicht und es gibt Software-Projekte, an denen Du mitarbeiten kannst. Basis für Deine spätere Arbeit sind vor allem statistische Methoden, die Du im Informatik-Teil Deines Studiums lernst. Natural Language Processing (NLP) basiert, wie grundsätzlich auch Deep Learning, auf statistischen Korrelationen. Je nach Anforderung reichen die von einfachen Modellierungen von Wortbedeutungen und grammatischen Strukturen bis zu komplexen Übersetzungen oder Programmen zur Überprüfung von faktischer Richtigkeit von Aussagen. 

Deine Einsatzfelder als Computerlinguist:in

Seit Computerpionier Joseph Weizenbaum 1966 das erste Computer-Sprach-Programm ELIZA präsentierte, haben sich die Sprachmodelle stetig weiterentwickelt. Von den ersten Übersetzungen in logisch-abstrakte Regeln, um Sprache für Algorithmen verständlich zu machen, ist die CL heute fester Bestandteil der Künstlichen Intelligenz.

Dank dem technischen Fortschritt, Cloud-Technologien und immer leistungsfähigeren Hardware setzen die sprachverarbeitenden und -generierenden Systeme neue Maßstäbe, jüngst ChatGPT oder auch DALL-E, eine KI, die aus Wortbefehlen fotorealistische Bilder erschafft.

Mit einem Abschluss in Computerlinguistik

  1. entwickelst Du Software mit, die die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine erleichtert (z.B. Chatbot-Systeme und Sprachassistenzsysteme),

  1. erarbeitest Du maschinelle Tools, um natürliche Sprache zugänglich zu machen (z.B. Information Retrieval, Übersetzungen, Textzusammenfassungen),

  1. und untersuchst Du Big Data (z.B. Online-Medien, Social Media) mit Hilfe von Maschine Learning und bist Fake News und Hasskommentaren auf der Spur oder führst “Sentiment Analysen”, die in sozialen Netzwerken sämtliche Posts und Kommentare im Zusammenhang mit einer bestimmten Marke oder Produkt auswerten und wichtige Kennzahlen fürs Marketing liefern.

Regelbasierte Textroboter, oder auch Natural Language Generator (NLG), werden schon seit gut zwei Jahrzehnten eingesetzt und erstellen z.B. Produkttexte, aber auch einfache Nachrichtentexte (Sport, Wetter). 

Wo kannst Du als Computerlinguist:in arbeiten?

Die Einsatzbereiche von KI-basierter NLP, ob Text-to-Speech, Speech-to-text oder Übersetzungen sind an keine Branche gekoppelt und dementsprechend groß ist Dein Wirkungsbereich. Im Gegensatz zu Linguisten arbeitest Du anwendungsorientiert z.B. bei Softwareunternehmen oder in der Forschung.

Als Computerlinguistin oder Data Linguist entwickelst Du KI-basierte Sprachmodelle, die in Sprachassistenz-Systemen z.B. in Autos zum Einsatz kommen. In der Industrie 4.0 werden Maschinen mittels interaktiver Sprachsteuerung manövriert und im Smart Home die Jalousie per Sprachbefehl runtergelassen.  

Die Games-Branche sucht Spezialist:innen, um z.B. mit Spracherkennung und Chat-Systemen eine “natürliche” Interaktion mit NPCs zu ermöglichen und dem Spielerlebnis so eine ganz andere Dimension hinzuzufügen.  

Tech-Unternehmen wie Google, Apple, Amazon und Microsoft beschäftigen Computerlinguist:innen für die Entwicklung und Verbesserung ihrer Sprachtechnologien. In Beratungshäusern erarbeiten Computerlinguisten automatische Analysen von großen Datenmengen, um für die Mandant:innen die besten Entscheidungen abzuleiten. Aber auch in der Forschung und Bildung gibt es für Dich als Computerlinguist:in viel zu tun. Du bist in die Plattform- und Softwareentwicklung für E-Learning involviert oder betreust interdisziplinäre Forschungsprojekte z.B. der Max-Planck-Gesellschaft zu Künstlicher Intelligenz.

Computerlinguistik ist ein spannendes und vielfältiges Fach, das Dir in Deiner beruflichen Laufbahn viele Einsatzfelder und Möglichkeiten bietet. Von der Entwicklung von Sprach-KI über die Datenanalyse bis zur Forschung gibt es viele Bereiche, in denen Computerlinguist:innen gebraucht werden. Die Einsatzbereiche von KI-basiertem NLP sind noch längst nicht ausgeschöpft. 

tl;dr:
  • Computerlinguistik kombiniert Sprachwissenschaften mit angewandter Informatik.
  • Du lernst, wie natürliche Sprachen funktionieren und wie Du Modelle entwickelst, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu interpretieren, zu übersetzen und zu generieren.
  • Dein späterer Einsatzbereich ist groß und wird immer größer: (Fast) überall dort, wo KI und vor allem Sprach-KI zum Einsatz kommt, kannst Du als Computerlinguist:in arbeiten.
 

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