Common Neurolinguistic Map
Im heutigen Teil unserer kleinen Reihe “semantische Algorithmen” erklären wir was es sich mit einer Common Neurolinguistic Map auf sich hat und wofür das gut ist.
Dazu zunächst einmal eine englische Definition und anschließend die deutsche Übersetzung:
- The human brain creates a Neurolinguistic Map for every topic.
- Cultural and geographical differences reflect in a different Neurolinguistic Map.
- The Common Neurolinguistic Map is the common part of neural word connections between the Neurolinguistic Maps of people of the same environment.
- Das menschliche Gehirn erzeugt für jede Thematik einen eigenen und sehr subjektiven Sprach- und Meinungsraum.
- Kulturelle und geographische Unterschiede resultieren in unterschiedliche Sprach- und Meinungsräume.
- Der gemeinsame Sprach- und Meinungsraum ist die Schnittmenge der Wortbeziehung zwischen allen Sprach- und Meinungsräumen von Menschen aus dem selben Umfeld.
Mit anderen Worten: zunächst einmal bildet sich jeder Mensch seine eigene Meinung zu allem und jedem. Am Ende dieses Prozesses, assoziiert ein Mensch wenn er an ein “Ding” denkt bestimmte weitere Dinge (Sprachraum) und Gefühle (Meinungen). Natürlich macht es dabei einen Unterschied was man von z.B. Schweinefleisch hält, ob man nun Christ oder Islamist (kulturelle Unterschiede) ist. Und es macht einen Unterschied was man von Schnee hält, ob man nun in der Arktis oder in der Karibik wohnt (geographische Unterschiede).
Fassen wir aber nun einmal alle Wortbeziehungen von Menschen in gleichem Umfeld (sowohl kulturell als auch geographisch) zusammen, erhalten wir den gemeinsamen Sprach- und Meinungsraum Common Neurolinguistic Map.
Wofür soll das gut sein?
Eine semantische Suchmaschine wie Semager nutzt diese Information, um einer Sucheingabe einen solchen Sprachraum zuzuordnen und sucht nun – anstatt nur nach den Suchbegriffen – ebenfalls nach den größten gemeinsamen Nennern innerhalb dieses Sprachraums.
Der interessierte Leser findet unter Latent-Semantic-Optimization eine detailierte Beschreibung dazu in englischer Sprache. Oben genannte englischen Definitionen wurden ebenfalls von dort entnommen.
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Kommentare
Sehr geehrter Herr Schneider
So interessant und wichtig der Ansatz, LSI – Faktoren mit neurolinguistischen Beobachtungen zu verknüpfen, ist:
Die Begriffe ‘neurolinguistic map’ oder ‘ContentDNA’ sind eine, wie mir scheint, zu einschränkend gewählte, eher biologistische, und wohl auch seltener verwendete Benennungsmöglichkeit von Grundzügen der latenten semantischen Indexierung.
Meines Erachtens macht es Sinn, zur Beschreibung der LSI eher Begriffe aus einer informationsverarbeitenden Sichtweise zu verwenden. Die LSI, die eine zumindest implizite statistische Zerlegung des Textes in Faktoren vornimmt, bildet in diesem Sinne ‘collocations cluster’ oder auch ‘-Vektoren’ ab. Im zweiten Schritt kann dann über die Identität oder Abbildung dieser Cluster auf semantische Cluster nachgedacht werden, und im dritten Schritt dieser auf neurologische Entitäten. Ich denke, deratige Bezeichnungen können den prozessorientierten Charakter dieses Ansatzes auf eine bessere, weil weniger von einem sich selbst noch in Fluss befindenden Bezugssystem abhängige Form zum Ausdruck bringen.
VG’e
R.B.
