Natural Language Understanding Lab

Prof. Dr. Michael Roth

Als Menschen nutzen wir Sprache zur effektiven Kommunikation und verstehen einander intuitiv, selbst wenn Aussagen oft mehrdeutig sind oder wesentliche Informationen fehlen. Doch wie können wir rechnerische Modelle dazu befähigen, implizite Informationen aus dem Kontext oder Hintergrundwissen heraus zu erschließen, Mehrdeutigkeiten aufzulösen oder im Zweifel einfach gezielte Klärungsfragen zu stellen? Mit solchen Fragestellungen beschäftigen wir uns im Natural Language Understanding Lab.

Unser übergeordnetes Ziel liegt in der Erforschung verlässlicher und nachvollziehbarer Modelle, die in der Lage sind, Sprache maschinell zu verstehen. Im Zentrum steht für uns dabei das Zusammenspiel von sprachlicher Bedeutung und Hintergrundwissen sowie inhärente Herausforderungen von Sprache, wie Implizitheit und Mehrdeutigkeiten. Ein besonderer Fokus unserer Forschung liegt außerdem auf Diversität und Inklusion: Wissensunterschiede und diverse Kommunikationsbedürfnisse müssen explizit berücksichtigt werden, damit zukünftige Modelle vielfältige Bereiche der Gesellschaft abbilden und für unterschiedliche Nutzergruppen gleichermaßen nutzbar sind.

Als Beispiele für gesellschaftlich relevante Aufgaben untersuchen wir in unserer Forschung sprachliche Ursachen potenzieller Missverständnisse, die Anpassung von Texten auf spezifische Zielgruppen sowie Einflüsse soziokultureller Faktoren und individueller Präferenzen auf Sprachverwendung und Verständnis. Um in solchen Aufgaben der Vielfalt natürlicher Sprache gerecht zu werden, kombinieren wir innovative Ansätze zur Entwicklung maßgeschneiderter Datensätze mit modernen maschinellen Lernmethoden und theoretisch fundierten Modellen. Durch gemeinsame Forschung mit anderen Disziplinen wollen wir notwendige Grundlagen schaffen, um Kommunikationsbarrieren abzubauen und sprachliche Interaktion in einer zunehmend digitalen Welt zu verbessern.