Kann KI bei der Analyse von Realienbezeichnungen unterstützen? : Ein Versuch am Beispiel von drei Gedichten des französischen Revolutionsdichters Eugène Pottier

Abstract

In diesem Aufsatz soll der Frage nachgegangen werden, ob das LLM-Tool Nemotron Ultra 253B bei der Extraktion von Realienbezeichnungen aus sozialen Gedichten aus dem Umfeld der Pariser Commune sowie bei deren korrekter Einordnung im politischen und historischen Kontext einen Mehrwert bieten kann. Trotz der erwarteten Schwierigkeiten in Bezug auf Realienbezeichnungen im Kontext der Pariser Commune und der bei LLM-Tools bekannten ‚Halluzinationen‘ wurde die Aufgabe insgesamt zufriedenstellend gelöst: Die Realienbezeichnungen in den Gedichten wurden fast vollständig korrekt identifiziert, wenngleich zusätzlich wiederkehrend anhand einzelner Textzeilen ohne Realienbezeichnungen historische Hintergründe erklärt wurden. Ungenauigkeiten sowie teils gravierende Fehler in der Analyse der Realienbezeichnungen erinnern aber daran, dass Daten, die durch das LLM-Tool generiert werden, einer genauen Prüfung unterzogen werden müssen. Tendenziöse Einordnungen der Geschehnisse durch das Tool lassen sich möglicherweise darauf zurückführen, dass diese nicht nur im Internet häufig von Personen beschrieben werden, die der Pariser Commune nahestehen und dabei eine gewisse Objektivität fehlen lassen. Das LLM-Tool kann nicht nur bei der Extraktion der Realienbezeichnungen nützlich sein, sondern z. B. auch, bei entsprechender Aufgabenstellung, zur Stärkung von Reflexions- und Recherchefähigkeiten der Studierenden eingesetzt werden.