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Ist es prinzipiell möglich einen deutschen Text eindeutig (und 100% zuverlässig) durch einen Computer-Algorithmus von der du-Form in die Sie-Form umschreiben zu lassen und umgekehrt?

Falls ja, wie sieht der Algorithmus im Detail aus? Gibt es Umsetzungsbeispiele von Programmen, die genau das machen?

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    Von "du" nach "Sie" umzuschreiben, dürfte relativ simpel sein, wenn man einen passenden Konjugations-versteh-Algorithmus hat. Umgekehrt dürfte wegen der Mehrdeutigkeit zwischen 2. Person Singular und 3. Person Plural ein bißchen schwieriger werden. Da hat auch die "natürliche Intelligenz" ohne Kontext oft Schwierigkeiten (z.B. "Sie haben ihr Auto geparkt" vs. "Sie haben ihre Autos geparkt"). – tofro Jul 8 '18 at 19:03
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Der "Algorithmus" würde letztlich einfach eine Liste mit Verbformen enthalten

kannst --> können
würdest --> würden
gehst --> gehen
versuchtest --> versuchten
schwömmest --> schwömmen
schwömmst --> schwömmen rätst --> raten
rietst --> rieten

und diese dann austauschen zusammen mit du --> Sie.

Du kannst natürlich auch versuchen, die Liste der Verbformen durch Transformationsregeln abzukürzen (die Beispiele oben zeigen ja, dass da in den meisten Fällen einfach sein wird). Aber das bringt dir dann die nächste Gefahr von Ungenauigkeiten, es sei denn, du algorithmisierst dann auch die Ausnahmen sowie die Ausnahmen von den Ausnahmen.

In beiden Fällen bekommst du nie hundertprozentige Präzision, denn sobald irgendwo ein Homograph vorkommt (ein Wort, das so aussieht wie ein Verb in der 2. Person Singular, aber keines ist), hast du schon einen Fehler.

Mach die Fliege!

Dieser unfreundliche Aufruf kann einfach genug in die Sie-Form übertragen werden (Machen Sie die Fliege!). Eine Maschine jedoch müsste irgendwie davor bewahrt werden, "Mach" als Einheit der Schallgeschwindigkeit zu missdeuten. (Ja, das Beispiel ist jetzt nicht so toll; wer ein besseres hat: willkommen!)

Um Fehler zu vermeiden, müssten Maschinen Texten verstehen können, und das können Sie, allen falschen Ankündigungen der AI-Fans, nicht. Texte verstehen heißt letztlich, Texte situationsadäquat zu interpretieren. Und um einen Text situationsadäquat zu interpretieren, muss man die soziale Situation richtig einschätzen können. Menschen sind darin oft gut. Maschinen... na ja.

Ein weiteres Problem: Das Austauschen sieht nach der obigen Liste zunächst einfach aus (beachte aber das Vorkommen von Alternativformen wie schwömmst & schwömmest). Jedoch fragst du auch nach der Transformation rückwärts, also von Sie klatschen --> Du klatschst. Hier kommt dir dann die Homographie der Form der 3. Person Plural mit dem Infinitiv in die Quere, und du bräuchtest eine Maschine, die in der Lage ist zu erkennen, wo eine Verbform ein Infinitiv ist und wo eine 3. Person Plural. Da sind wir wieder beim Verstehen bzw. angemessenen Interpretieren.

Außerdem brauchst du Regeln, die sicherstellen, dass du auch Fälle erfasst, wo das "du" fehlt.

Gib mir mal den Zucker! --> Geben Sie mir mal den Zucker.


Nachtrag:

Dem Kommentar von Beta (siehe unten) entnehme ich noch folgenden sehr wichtigen Punkt: Es reicht ja nicht, die Verbformen zu transformieren:

Setz dir mal deinen Hut auf, du Schlingel! --> Setzen Sie sich mal Ihren Hut auf, Sie Schlingel!

wo auch Personal- und Possesivpronomina umzubasteln sind.

  • Beim Imperativ fehlt das du grundsätzlich immer. Sonst ist das Personalpronomen für die zweite Person singular immer vorhanden (vorausgesetzt der Satz ist grammatisch korrekt). Der Algorithmus müsste also nach Formen von du suchen, wenn es das nicht gibt, den Modus erkennen. Dann ginge es. – Hubert Schölnast Jul 8 '18 at 19:46
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    Ein Problem ist auch, dass man nicht alles konvertieren sollte. Sonst würde (Mutter zum Kind) »Du räumst jetzt dein Zimmer auf!« zu »Sie räumen jetzt Ihr Zimmer auf!«. – Pollitzer Jul 9 '18 at 7:20
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    Weitere Probleme, die hier nicht diskutiert worden sind, sind ja z.B.:1) Zitate in Du-Form. Die muss man unverändert stehen lassen. 2) Was zu tun mit den Fällen, die nicht in Nominativ stehen? 3) Anrede mit impliziten Pronomina müssen erkannt werden. 4) reflexive, possesive und weitere andere Pronomina müssen erkannt werden. – Beta Jul 9 '18 at 8:52
  • @Beta Gute Ergänzungen! Willst du nicht diese Fäll in einer Antwort mit Beispieln versehen? – Christian Geiselmann Jul 10 '18 at 9:48
  • @Pollitzer: Dein Kommentar unterstellt ja, dass die Transformation unerwünscht ist. Eine solche Unterstellung bedarf aber selbst des Kontextwissens. Wieso sollte denn überhaupt je von Du auf Sie umgestellt werden? Wenn es bei Kindern falsch ist, dann doch auch bei Freunden/Vertrauten/Geliebten. – user unknown Jul 10 '18 at 21:59
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tldr: Nein (Jedenfalls bei weitem nicht zu 100% zuverlässig)


Die Frage erinnert mich ein wenig an folgenden xkcd-Webcomic

xkcd Webcomic 1425

Die Lösung der Aufgabe erscheint auf den ersten Blick ziemlich einfach: Finde alle Verben und Formen von Sie/Du und ersetze diese. Zugegeben, das wird auch bei vielen Sätzen funktionieren.

Allerdings interessieren einen bei der Programmierung von Lösungen (am Ende) nicht die Standardfälle, sondern die Extremfälle. Nur wenn diese in Betracht gezogen und explizit getestet werden kann man sagen, dass ein Programm funktioniert und genau das tut was es soll. Testen kann man das etwa durch Unit-Tests.

Für mich ist die Frage auch ein Beispiel für das Moravec'sche Paradox. Dieses sagt im Kern aus, dass es vergleichsweise einfach ist einem Computer/Roboter die Lösung extrem schwieriger logischer Aufgaben beizubringen, diese aber komplett Versagen, wenn es darum geht motorische oder kognitive Aufgaben zu lösen, die ein 1-jähriger ausführen kann.

Um aber auf die eigentliche Frage zurückzukommen: Diese fragt explizit, ob so ein Computerprogramm zu 100% zuverlässige Ergebnisse liefern kann. Wie schon in den anderen Antworten geschrieben müsste das Programm nicht nur ein paar Wörter umschreiben, sondern dazu die innere Logik des Textes erkennen und die Sätze korrekt interpretieren. Die Anforderungen an ein solches Programm sind enorm.

Als Testfall für ein solches Programm würde ich übrigens folgenden Satz vorschlagen (passend zur WM)

Zur Halbzeitpause wandte sich der Fussballtrainer an seinen Starstürmer: "Ich weiß die letzten 45 Minuten liefen nicht gut, doch eines weiß ich genau: Sie schaffen das noch!" Und dann an seine Mannschaft gewandt: Ich bin davon überzeugt: "Sie schaffen das noch!"

Mit einer extrem guten KI könnte das noch korrekt umgewandelt werden. Aber geben wir ihr mal nur den entscheidenden Satz

Sie schaffen das noch

Außerdem könnte man überlegen, wie mit Eigennamen und Herr/Frau XYZ umgegangen werden soll. Umwandlung in den Vornamen bzw Nachnamen? Und was ist wenn der nicht bekannt ist?

Womit sich die 100% Zuverlässigkeit erledigt haben sollte und ich bin mir sicher, dass uns allen mit ein wenig Nachdenken noch viele weitere Beispiele einfallen würden.

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Ich denke schon, dass das geht, aber ob 100% Zuverlässigkeit erreichbar sind? Ein Miniprogramm schafft das sicher nicht.

Im Prinzip muss die erste Hälfte der Funktion eines kompletten Übersetzungsprogramms für natürliche Sprachen ablaufen, die Analyse des eingegebenen Satzes. Nur bei der Ausgabe wird es einfacher, da die Vokabeln nicht umgesetzt werden müssen, sondern nur Verbformen und Anrede.

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