From 5b7c80c0a4e35d2f8aaf75ba95b9882b8107c219 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: TheGeneralist <180094941+thegeneralist01@users.noreply.github.com> Date: Thu, 9 Apr 2026 16:56:13 +0200 Subject: [PATCH] Fix citation placement in Facharbeit text --- docs/Facharbeit.pdf | Bin 134009 -> 158472 bytes docs/Facharbeit.typ | 127 +++++++++++++++++++++++++++++++++----------- docs/refs.bib | 36 +++++-------- 3 files changed, 110 insertions(+), 53 deletions(-) diff --git a/docs/Facharbeit.pdf b/docs/Facharbeit.pdf index 6ce0682b3f2ad43d12437c8c1c5fc4c3909a78b1..62399b31dd8bd57b70bf2ebf49174d3fe80499d8 100644 GIT binary patch delta 129041 zcmex4jicilr=V(pi<_>Yo;jClLqkIY7nkAWgL6bC2V|+R`3Cs}M}|!Fca<|TP%uyk zise#J&=1KE&C5*APf1lUG6D&5+1X9*Ws{h^ZU)=L3))aUlNlMSn2ZcJ*D`uA$t#!{ zfRM4FrGl9u2$`CjDwr98k+Eg$%8piLr&*CG7!1@S#+MO>aK*O zo=B0p}*S1&JLy-X(ibz69Luj%!y|3_}E)2z1MkhJ^OuB;Dhqr>O9C$G1? zzg6e$%A$DQ#%9rEdz1RD`gLK4Z|eJPJg`V@o9VngQhGi2e@~0w_ImX(Tf>J3Z_Qk^ 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Diese Datei dient als Übergabeformat zwischen Scraper und weiterer Rust-Verarbeitung. Die Extraktion ist damit technisch ausgelagert, aber sauber in die Hauptpipeline integriert. +Für unterstützte Links wird die Kernfunktion `scrapers::twitter::scrape(url)` aufgerufen. Sie übernimmt die Extraktion des eigentlichen Beitragsinhalts und lagert diesen Schritt an ein vorhandenes Python-Skript aus. Für die Gesamtarchitektur ist weniger die interne Hilfslogik entscheidend als die Rolle dieser Funktion innerhalb des Systems: Sie bildet die Schnittstelle zwischen der bloßen URL und einer lokal verfügbaren Rohrepräsentation des Beitrags. Damit verwandelt die Extraktion einen externen Verweis in eine Ressource, die durch die weitere Pipeline verarbeitet werden kann. === Vorverarbeitung -Nach der Extraktion wird die erzeugte TOML-Datei mit `parse_scraped_tweet` eingelesen. Die Implementierung versucht zunächst, das erwartete Format mittels `serde` in eine interne Struktur zu deserialisieren. Dabei werden Felder wie `id`, `full_text` und der Autorenname unter `author.screen_name` berücksichtigt. Falls diese direkte Deserialisierung scheitert, greift eine Fallback-Routine, die relevante Zeilen manuell aus dem TOML-Text extrahiert. Diese zweistufige Verarbeitung erhöht die Robustheit gegenüber kleineren Formatabweichungen der Scraper-Ausgabe. +Nach der Extraktion wird die erzeugte Rohdatei in eine kompakte, einheitliche Textdarstellung überführt. Die dafür zentrale Funktion ist `parse_scraped_tweet`, die aus dem Scraper-Ergebnis genau jene Informationen herauszieht, die für die spätere Klassifikation tatsächlich benötigt werden: Beitragstext, Autor und Identifikationsdaten. Ziel dieser Phase ist nicht eine vollständige Rekonstruktion aller verfügbaren Metadaten, sondern eine sinnvolle Reduktion auf den inhaltlichen Kern der Ressource. -Das Ergebnis der Vorverarbeitung ist ein vereinheitlichtes Objekt vom Typ `ScrapedTweet`, das die drei wesentlichen Informationen `id`, `text` und `author` enthält. Für die Klassifikation wird daraus ein formatierter String erzeugt: `Title: Tweet by @...` und `Content: ...`. Diese Darstellung ist bewusst einfach gehalten. Sie liefert dem Sprachmodell sowohl den eigentlichen Inhalt als auch einen minimalen Kontext über die Autorschaft, ohne zusätzliche Komplexität einzuführen. In methodischer Hinsicht ist die Vorverarbeitung damit kein schweres Text-Cleaning, sondern eine zielgerichtete Normalisierung in eine LLM-freundliche Form. +Das Ergebnis dieser Vorverarbeitung ist ein standardisiertes Eingabeformat für das Sprachmodell: `Title: Tweet by @...` und `Content: ...`. Diese Normalisierung ist für das Gesamtsystem entscheidend, weil sie sehr kurze und formal uneinheitliche Social-Media-Texte in eine konsistente Repräsentation überführt. Dadurch kann die Klassifikation später mit einer gleichbleibenden Struktur arbeiten, auch wenn die ursprünglichen Beiträge stark variieren. === Klassifikation -Die Klassifikation nutzt den in der Datei `tag-tree` abgelegten hierarchischen Tag-Baum als formale Zielstruktur. Dieser Baum wird zu Beginn des Programms eingelesen und anschließend an den Klassifikationsprompt übergeben. Die Funktion `classify_with_retry` in `src/classifiers.rs` übernimmt die Orchestrierung des Klassifikationsaufrufs. Intern ruft sie `classify` auf, welches über ein Subprozesskommando `codex e` mit dem konstruierten Prompt startet. Damit ist das LLM nicht direkt als Bibliothek eingebunden, sondern über eine externe Prozessschnittstelle angebunden. +Die Klassifikation bildet das inhaltliche Zentrum des gesamten Prototyps. Grundlage ist der in `tag-tree` abgelegte hierarchische Tag-Baum, der dem Sprachmodell als Zielstruktur vorgegeben wird. Die zentrale Funktion dafür ist `classify_with_retry` in `src/classifiers.rs`. Sie bündelt den eigentlichen Modellaufruf, die Prüfung der Rückgabe und die Wiederholung des Vorgangs, falls das Ergebnis nicht im erwarteten Format vorliegt. Damit ist sie nicht nur eine technische Hilfsfunktion, sondern der Punkt, an dem semantische Zuordnung und Systemrobustheit zusammenkommen. -Die Modellantwort soll ausschließlich JSON enthalten. Dieses JSON wird in die Struktur `ClassificationResult` geparst, die die Felder `tags`, `confidence`, `new_tags` und `reasoning` umfasst. Um mit unvollständigen Antworten umgehen zu können, sind die Felder mit `#[serde(default)]` versehen. Zusätzlich enthält die Funktion eine Retry-Logik: Scheitert entweder der Modellaufruf oder das Parsen der JSON-Antwort, wird der Vorgang bis zur maximalen Versuchszahl wiederholt. Diese Fehlerbehandlung ist für die Praxis wesentlich, weil freie Sprachmodelle zwar strukturierte Ausgaben erzeugen können, ihre Formatdisziplin aber nicht absolut garantiert ist. +Inhaltlich besteht die Aufgabe der Klassifikation darin, aus einer knappen Ressourcendarstellung eine kleine Menge möglichst spezifischer Tags abzuleiten. Zugleich soll das Modell begründen, warum diese Tags gewählt wurden, und gegebenenfalls neue Kategorien vorschlagen, wenn der vorhandene Baum nicht ausreicht. Für das Gesamtverständnis des Systems ist daher vor allem wichtig, dass die Klassifikation nicht als freier Text endet, sondern in eine strukturierte Ausgabe überführt wird, die direkt weiterverarbeitet werden kann. So entsteht die Brücke zwischen sprachlicher Interpretation und maschineller Speicherung. === Speicherung der Tags -Bereits beim Programmstart wird eine SQLite-Datenbank unter dem Pfad `resources.db` geöffnet und über `init_schema()` mit den benötigten Tabellen initialisiert. Das Datenbankschema umfasst die Tabellen `resources`, `tags`, `resource_tags` und `classification_log`. Dadurch werden sowohl die eigentlichen Ressourcen als auch ihre Zuordnungen, Konfidenzwerte und Begründungen der Klassifikation gespeichert. Die Wahl von SQLite ist für einen lokalen Prototyp zweckmäßig, weil keine separate Server-Infrastruktur nötig ist und relationale Tabellen dennoch zuverlässig angelegt werden können @sqlite2026. +Die Speicherung ist der Schritt, in dem aus einer vorübergehenden Modellantwort ein dauerhaft nutzbares Ergebnis wird. Die zentrale Funktion hierfür ist `store_classification` in `src/db.rs`. Sie übernimmt die vom Sprachmodell erzeugten Tags, Konfidenzen und Begründungen und überführt sie in die relationale Struktur der SQLite-Datenbank. Auf diese Weise werden Ressourcen, Tag-Zuordnungen und Klassifikationsbegründungen nicht nur einmalig angezeigt, sondern für spätere Suchen, Exporte und Auswertungen konserviert. -Vor einer neuen Verarbeitung prüft `resource_exists(url)`, ob die betreffende URL bereits bekannt ist. So kann verhindert werden, dass identische Ressourcen bei wiederholten Läufen erneut klassifiziert werden, sofern nicht der `--force`-Schalter gesetzt ist. Nach erfolgreicher Klassifikation wird die Ressource zunächst über `insert_resource` in die Tabelle `resources` eingetragen oder aktualisiert. Anschließend erzeugt `store_classification` die Tag-Zuordnungen in `resource_tags`, legt fehlende Hierarchieeinträge in `tags` an und schreibt die Begründung sowie Tag-Vorschläge in `classification_log`. Die Speicherung ist damit nicht nur Ergebnisablage, sondern strukturelle Grundlage für spätere Auswertung, Export und Weiterverarbeitung. +Für das große Ganze ist vor allem wichtig, dass die Datenbank mehrere Rollen gleichzeitig erfüllt. Sie speichert nicht nur den Inhalt einer Ressource, sondern auch ihre thematische Einordnung und die Begründung dieser Einordnung. Dadurch wird der Prototyp von einer reinen Demonstration zu einem Werkzeug, das Wiederverwendung und Weiterentwicklung ermöglicht. Die Speicherung bildet damit den Abschluss der Pipeline und zugleich den Ausgangspunkt für alle späteren Funktionen wie Statistik, Export oder manuelle Nachprüfung. == Implementierungsdetails === Projektstruktur -Das Projekt ist bewusst modular gehalten. Die zentrale Ablaufsteuerung liegt in `src/main.rs`, wo die Kommandozeilenschnittstelle mit `clap` definiert wird. Dort werden die drei Subkommandos `classify`, `export` und `stats` bereitgestellt. `classify` verarbeitet Ressourcen aus einer Eingabedatei, `export` schreibt gespeicherte Ressourcen in eine JSON-Datei und `stats` gibt eine einfache Übersicht über Ressourcen- und Tag-Anzahlen aus. Diese Aufteilung macht die Anwendung als Werkzeug bedienbar und trennt Steuerlogik von Fachlogik. +Die Projektstruktur folgt einer bewusst einfachen Arbeitsteilung. `src/main.rs` übernimmt die zentrale Steuerung der Anwendung, `src/classifiers.rs` bündelt die semantische Klassifikation, `src/scrapers/twitter.rs` ist für die Gewinnung der Tweet-Inhalte zuständig und `src/db.rs` organisiert die dauerhafte Speicherung. Ergänzt wird diese Struktur durch die externen Dateien `tag-tree` als Wissensstruktur und `test-classification-list` als Eingabe. Auf diese Weise bleibt die Architektur überschaubar und zugleich klar genug gegliedert, um einzelne Teile unabhängig voneinander weiterentwickeln zu können. -Die Klassifikationslogik selbst liegt in `src/classifiers.rs`, die Datenbankanbindung in `src/db.rs` und die Scraper-spezifische Verarbeitung in `src/scrapers/twitter.rs`. Ergänzt wird diese Struktur durch externe Projektdateien wie `tag-tree`, `test-classification-list` und das Verzeichnis `scraped-tweets/`. Die Architektur folgt damit einer klaren Rollenverteilung: Eingabe und Ablaufsteuerung, Datenextraktion, semantische Klassifikation sowie Persistenz sind voneinander getrennt, aber über einfache Funktionsschnittstellen gekoppelt. +Für die Facharbeit ist dabei weniger die vollständige Auflistung aller Module wichtig als die Grundidee der Architektur: Das System trennt Eingabe, Extraktion, Interpretation und Speicherung in eigenständige Verantwortungsbereiche. Diese Trennung erleichtert nicht nur die technische Wartung, sondern macht auch die konzeptionelle Logik des Projekts sichtbar. === Klassifikationslogik -Die interne Klassifikationslogik des Programms ist auf idempotente und nachvollziehbare Verarbeitung ausgelegt. Für jede URL wird zunächst geprüft, ob sie bereits in der Datenbank vorhanden ist. Existiert ein Eintrag und wurde kein `--force`-Flag gesetzt, wird die Ressource übersprungen. Damit bleibt der Lauf effizient und wiederholbar. Wird `--force` verwendet, wird eine bestehende Ressource erneut klassifiziert, was insbesondere bei verändertem Prompt oder erweitertem Tag-Baum sinnvoll ist. +Die Klassifikationslogik des Projekts lässt sich als Zusammenspiel weniger zentraler Entscheidungen beschreiben. Erstens soll eine Ressource nicht einfach irgendeinen, sondern einen möglichst spezifischen Tag erhalten. Zweitens darf eine Ressource mehreren Themenbereichen zugeordnet werden. Drittens muss das System mit Unsicherheit umgehen können, statt jede Eingabe mit derselben Entschiedenheit zu behandeln. Diese drei Anforderungen prägen sowohl den Prompt als auch die weitere Verarbeitung der Ergebnisse. -Nach dem eigentlichen Modellaufruf werden die vom LLM gelieferten Informationen nicht blind übernommen, sondern zusätzlich ausgewertet. Das Programm gibt gefundene Tags, Konfidenzen und die textuelle Begründung auf der Konsole aus. Für neue Tag-Vorschläge wird der Elternknoten samt Begründung gesondert angezeigt. Außerdem wird mit `confident_tags(0.5)` eine einfache Schwelle angewandt, um sehr unsichere Klassifikationen sichtbar zu machen. Diese Schwelle ersetzt keine wissenschaftliche Evaluation, zeigt aber, wie modellinterne Sicherheitsschätzungen bereits im Prototyp in praktische Entscheidungslogik überführt werden können. +Im großen Ganzen bedeutet das: Das Sprachmodell dient nicht nur als Textgenerator, sondern als semantischer Einordner innerhalb einer vorgegebenen Wissensstruktur. Die resultierenden Tags, Begründungen und Unsicherheiten werden anschließend so verarbeitet, dass sie für den Nutzer nachvollziehbar bleiben. Genau in dieser Verbindung aus inhaltlicher Interpretation und technischer Struktur liegt der eigentliche Kern der Klassifikationslogik. === Scraper-Implementierung -Die Scraper-Implementierung ist ein gutes Beispiel für die pragmatische, prototypische Natur des Projekts. Anstatt eine vollständige Scraper-Logik direkt in Rust nachzubauen, nutzt das System ein bereits vorhandenes Python-Skript zur Extraktion von Tweet-Inhalten. Die Rust-Seite übernimmt die Rolle eines Wrappers: Sie extrahiert die Tweet-ID aus der URL, ruft das Skript mit dieser ID auf und prüft anschließend, ob die erwartete TOML-Datei erzeugt wurde. Dieser Ansatz beschleunigt die Entwicklung, weil vorhandene Werkzeuge wiederverwendet werden können. +Die Scraper-Implementierung verdeutlicht den prototypischen Charakter des Projekts. Anstatt sämtliche Schritte selbst neu zu entwickeln, nutzt das System für die Extraktion ein vorhandenes Python-Werkzeug und bindet es in die Rust-Anwendung ein. Aus Sicht des Gesamtsystems ist dies sinnvoll, weil die Extraktion nicht Selbstzweck ist, sondern vor allem die Voraussetzung dafür schafft, dass aus einer URL überhaupt ein klassifizierbarer Text wird. -Gleichzeitig zeigt die Implementierung, an welchen Stellen praktische Robustheit wichtig wird. Die durch den Scraper erzeugten TOML-Dateien folgen zwar einem erwarteten Grundschema, enthalten aber verschachtelte Felder und potenzielle Formatvarianten. Deshalb kombiniert der Parser eine reguläre `serde`-Deserialisierung mit einer manuellen Fallback-Auswertung einzelner Schlüssel wie `id`, `full_text` und `screen_name`. Für den Zweck des Prototyps ist dies ein sinnvoller Kompromiss zwischen Eleganz und Fehlertoleranz. Perspektivisch wäre denkbar, die Datenextraktion noch stärker zu standardisieren oder auf weitere Ressourcentypen auszudehnen. In der aktuellen Projektphase ist die bestehende Lösung jedoch ausreichend, um eine durchgängige Klassifikationspipeline realistisch zu demonstrieren. +Entscheidend ist daher weniger, wie jede einzelne Hilfsroutine des Scrapers intern arbeitet, sondern welche Funktion der Scraper im Gesamtprozess erfüllt: Er stellt sicher, dass flüchtige Plattforminhalte in eine lokal verfügbare und weiterverarbeitbare Form überführt werden. Erst dadurch können die nachgelagerten Schritte der Normalisierung, Klassifikation und Speicherung zuverlässig anschließen. += Evaluation + +== Vergleich: Klassische Machine-Learning-Ansätze vs. Large Language Models + +Der Vergleich zwischen klassischen Verfahren des Machine Learning und Large Language Models zeigt, dass beide Ansätze unterschiedliche Stärken besitzen und deshalb nicht pauschal gegeneinander ausgespielt werden sollten. Klassische Verfahren wie Naive Bayes oder Support Vector Machines sind besonders dann sinnvoll, wenn ein klar definierter Anwendungsfall, ein stabiles Label-Set und ausreichend annotierte Trainingsdaten vorliegen. Unter diesen Bedingungen lassen sich nach Manning, Raghavan und Schütze @manning2008, McCallum und Nigam @mccallum1998 sowie Joachims @joachims2002 reproduzierbare Modelle trainieren, die effizient arbeiten und deren Verhalten in Bezug auf Eingabemerkmale oft leichter analysierbar ist. + +Für das vorliegende Projekt lagen diese Voraussetzungen jedoch gerade nicht vor. Es existierte zwar ein Tag-Baum, aber kein ausreichend großes, sauber gelabeltes Korpus. Zudem bestand die Aufgabe nicht in der Vorhersage einer einzigen festen Klasse, sondern in der Auswahl mehrerer möglichst spezifischer Tags innerhalb einer Hierarchie. Hinzu kommt, dass die verarbeiteten Texte kurz, kontextabhängig und teilweise implizit formuliert sind. In einem solchen Szenario bieten Large Language Models nach Brown et al. @brown2020 und Bommasani et al. @bommasani2021 einen praktischen Vorteil, weil sie ohne projektspezifisches Training semantische Beziehungen nutzen und durch Prompting auf neue Aufgaben ausgerichtet werden können. + +Gleichzeitig machen die Beobachtungen aus dem Prototyp deutlich, dass diese Flexibilität mit Kosten verbunden ist. LLMs liefern keine vollständig deterministischen Ergebnisse, ihre Konfidenzwerte sind nicht statistisch kalibriert, und die Qualität der Ausgabe hängt stark von Prompt, Modellzustand und vorhandener Tag-Struktur ab. Klassische Verfahren wären in einer späteren Projektphase dann wieder attraktiv, wenn ein größerer, manuell überprüfter Goldstandard zur Verfügung stünde. Für den prototypischen Einstieg ist der LLM-Ansatz jedoch nachvollziehbar überlegen, weil er mit geringem Vorbereitungsaufwand eine inhaltlich brauchbare Erstklassifikation ermöglicht. + +== Analyse der Ergebnisse + +Der aktuelle Datenbestand des Prototyps ist klein und explorativ, erlaubt aber bereits erste qualitative Aussagen. In der lokalen Datenbank befinden sich sieben Ressourcen. Davon wurden fünf mit mindestens einem Tag versehen, während zwei Ressourcen ohne gespeicherte Klassifikation blieben. Insgesamt wurden acht Tag-Zuordnungen gespeichert. Sechs dieser Zuordnungen liegen bei einer modellseitigen Konfidenz von mindestens `0.5`, zwei darunter. Der Mittelwert der gespeicherten Konfidenzen liegt bei rund `0.63`. Diese Zahlen sind nicht als belastbare Leistungsmetriken zu verstehen, geben aber einen Eindruck von der momentanen Arbeitsfähigkeit des Systems. + +Inhaltlich zeigen mehrere Fälle, dass das Verfahren bereits sinnvolle, spezialisierte Zuordnungen erzeugen kann. Ein Beitrag zu Nix-basierten Entwicklungsumgebungen wurde den Bereichen `cs/software_development/build_systems/nix` und `cs/tools/build_systems` zugeordnet und erhielt vergleichsweise hohe Konfidenzen. Auch ein Tweet über die TigerBeetle-Entwicklung wurde inhaltlich plausibel mit Robustheit und Engineering Culture verknüpft. Hier zeigt sich die Stärke des LLM-Ansatzes: Der Text wird nicht nur auf offensichtliche Schlagwörter reduziert, sondern im Kontext eines technischen Diskurses interpretiert. + +Besonders aufschlussreich sind jene Fälle, in denen das Modell keine perfekte Übereinstimmung mit dem vorhandenen Tag-Baum findet. Für einen Tweet zu Information Theory wurde neben bestehenden Tags auch der Vorschlag `information_theory` unter `cs/theory` erzeugt. Ein anderer Beitrag zu einem Recherchewerkzeug für wissenschaftliche Arbeiten führte zum Vorschlag `research_tools` unter `cs/software_development/educational_resources`. Drei der fünf gespeicherten Klassifikationsläufe enthielten solche neuen Tag-Vorschläge. Das deutet darauf hin, dass das System nicht nur kategorisiert, sondern zugleich Lücken der bestehenden Taxonomie sichtbar machen kann. + +Die Ergebnisse zeigen aber auch die Grenzen des aktuellen Stands. Ein Beitrag von Claude über ein schnelleres Modell wurde nur sehr allgemein mit `cs/software_development` bei einer niedrigen Konfidenz von etwa `0.32` klassifiziert. Auch dies ist aussagekräftig: Nicht jede Ressource lässt sich mit dem vorhandenen Baum präzise abbilden. Gerade Themen rund um KI-Modelle oder API-Produkte sind in der aktuellen Struktur unterrepräsentiert. Die Resultate sprechen daher insgesamt für eine grundsätzliche Eignung des Ansatzes, aber ebenso deutlich für die Notwendigkeit einer laufenden Pflege und Erweiterung der Tag-Hierarchie. + +== Fehleranalyse + +Die Fehleranalyse muss zwei Ebenen unterscheiden: inhaltliche Fehlklassifikationen und technische Pipeline-Probleme. Inhaltliche Unsicherheiten sind vor allem dort sichtbar, wo das Modell nur sehr allgemeine Tags vergibt oder niedrige Konfidenzen zurückliefert. Das kann daran liegen, dass die Ressource tatsächlich mehrdeutig ist, dass der Tag-Baum keinen passenden spezifischen Eintrag enthält oder dass der zugrunde liegende Tweet für eine eindeutige Einordnung zu kurz formuliert ist. Besonders deutlich wird dies bei produkt- oder plattformbezogenen KI-Beiträgen, die sich nur schwer auf eine bestehende, eher informatiktheoretische Hierarchie abbilden lassen. + +Technisch noch relevanter ist, dass derzeit nicht alle Ressourcen bis zum Ende der Pipeline verarbeitet werden. Zwei Ressourcen sind in der Tabelle `resources` vorhanden, besitzen jedoch weder gespeicherte Tag-Zuordnungen noch einen Eintrag im `classification_log`. Aus dem Programmablauf lässt sich ableiten, dass diese Fälle nach dem Einfügen der Ressource, aber vor dem erfolgreichen Abschluss der Klassifikation oder Speicherung abgebrochen wurden. Ein Beitrag beschreibt ein neues Vertrauensmodell für Open-Source-Projekte, ein anderer ist eine knappe Antwort in einem Diskussionsfaden. Beide Fälle sind thematisch schwerer einzuordnen als die übrigen Beispiele und illustrieren, dass kurze oder dialogische Texte das System stärker fordern. + +Hinzu kommt ein strukturelles Problem der aktuellen Architektur: Scraping, LLM-Aufruf und Speicherung hängen in einer linearen Pipeline voneinander ab. Fällt ein Schritt aus, entsteht ein unvollständiger Zustand, in dem eine Ressource bereits gespeichert wurde, aber noch keine Klassifikation besitzt. Für einen Prototyp ist das akzeptabel, für ein reiferes System wäre jedoch eine explizite Statusverwaltung sinnvoll, etwa mit Zuständen wie `gescraped`, `klassifiziert`, `fehlgeschlagen` oder `zur Prüfung markiert`. Die Fehleranalyse zeigt damit, dass nicht nur das Modell selbst, sondern auch die Systemarchitektur für die Gesamtqualität entscheidend ist. + +== Stärken und Schwächen des Ansatzes + +Eine wesentliche Stärke des entwickelten Ansatzes liegt in seiner praktischen Einsetzbarkeit ohne vorgängige Trainingsphase. Das System kann mit einer bestehenden Tag-Hierarchie sofort eingesetzt werden und erzeugt bereits auf einer kleinen Datenbasis nachvollziehbare thematische Zuordnungen. Die Kombination aus hierarchischem Tagging, Multi-Label-Ausgabe, JSON-Parsing und SQLite-Speicherung ergibt eine zusammenhängende Pipeline, die nicht nur demonstrativ, sondern tatsächlich nutzbar ist. Besonders positiv ist außerdem die Fähigkeit des Modells, neue Tag-Vorschläge zu generieren und damit Lücken der bestehenden Wissensstruktur sichtbar zu machen. + +Eine weitere Stärke ist die Modularität des Prototyps. Scraper, Klassifikationslogik und Datenbank sind voneinander getrennt, wodurch einzelne Komponenten leichter ausgetauscht oder erweitert werden können. Das System ist damit offen für weitere Ressourcentypen, für alternative LLM-Anbindungen oder für spätere Evaluationsschritte mit manuell überprüften Referenzdaten. Auch der lokale Einsatz mit SQLite ist für eine persönliche oder schulische Facharbeit angemessen, weil er geringe infrastrukturelle Hürden mit ausreichender Funktionalität verbindet. + +Den Stärken stehen jedoch mehrere Schwächen gegenüber. Erstens sind die vom Modell gelieferten Konfidenzwerte heuristisch und nicht verlässlich kalibriert. Zweitens ist die Qualität der Ergebnisse stark von der vorhandenen Tag-Hierarchie abhängig. Fehlen passende Kategorien, sinkt entweder die Spezifität der Ausgabe oder es müssen neue Tags vorgeschlagen werden. Drittens besteht eine deutliche Abhängigkeit von externen Komponenten, insbesondere vom Python-Scraper und vom per Kommandozeile aufgerufenen LLM. Viertens ist die empirische Basis des aktuellen Systems noch sehr klein, sodass aus den bisherigen Resultaten keine allgemeine Leistungsbewertung abgeleitet werden kann. Der Ansatz ist daher überzeugend als Prototyp, aber noch nicht als abschließend validiertes System. + +== Ethische und gesellschaftliche Aspekte + +Die Verwendung von LLMs zur automatisierten Ordnung persönlicher oder öffentlicher Informationssammlungen wirft auch ethische und gesellschaftliche Fragen auf. Zunächst betrifft dies die Verzerrungen der Modelle selbst. Sprachmodelle übernehmen nach Bommasani et al. @bommasani2021 sowie Bender et al. @bender2021 aus ihren Trainingsdaten implizite Muster, Prioritäten und Vorurteile. Diese können sich nicht nur in generierten Texten, sondern auch in Klassifikationsentscheidungen niederschlagen. Wenn ein Modell bestimmte Themengebiete systematisch anders gewichtet, beeinflusst es damit auch, wie Wissen im Zielsystem strukturiert und wiedergefunden wird. + +Ein zweiter Aspekt betrifft Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Für Nutzerinnen und Nutzer ist es oft nicht ohne Weiteres ersichtlich, warum ein bestimmter Tag vergeben oder ein anderer verworfen wurde. Das Projekt reagiert darauf teilweise mit dem Feld `reasoning`, doch auch diese textliche Begründung bleibt letztlich modellgeneriert und garantiert keine echte Erklärbarkeit. In produktiven Anwendungen wäre daher zu überlegen, wie automatische Vorschläge mit menschlicher Überprüfung kombiniert werden können, damit die Organisation von Wissen nicht vollständig in eine schwer kontrollierbare Black Box ausgelagert wird. + +Schließlich sind auch Daten- und Plattformfragen relevant. Der aktuelle Prototyp verarbeitet Inhalte von X beziehungsweise Twitter und ist damit von einer externen Plattform abhängig, deren Datenzugang, Formate und Nutzungsbedingungen sich ändern können. Außerdem stellt sich die Frage, welche Inhalte automatisiert gespeichert, analysiert und weiterverarbeitet werden dürfen. Selbst wenn die Anwendung im privaten Kontext bleibt, zeigt sie exemplarisch ein breiteres gesellschaftliches Spannungsfeld: Automatisierte Wissensorganisation kann Produktivität erhöhen, verschiebt aber zugleich Verantwortung von Menschen auf Modelle, deren Entscheidungen nicht neutral sind. Eine reflektierte Nutzung solcher Systeme setzt deshalb nicht nur technische, sondern auch gesellschaftliche Urteilskraft voraus. + += Fazit + +== Zusammenfassung der Ergebnisse + +Die Arbeit hat gezeigt, dass die automatisierte Verschlagwortung digitaler Ressourcen mit Large Language Models sowohl theoretisch begründbar als auch praktisch umsetzbar ist. Ausgehend vom Problem einer wachsenden, schwer überschaubaren Informationsmenge wurde zunächst deutlich, dass klassische Verfahren des Machine Learning in diesem Anwendungsfall zwar wichtige Grundlagen liefern, aber ohne annotierte Trainingsdaten und bei kurzen, kontextreichen Texten an Grenzen stoßen. Darauf aufbauend wurde ein LLM-basierter Ansatz entwickelt, der die Klassifikation direkt über einen strukturierten Prompt vornimmt und die Ergebnisse in einer relationalen Datenbank speichert. + +Mit dem implementierten Prototyp liegt nun eine durchgängige Pipeline vor, die URLs aus einer Eingabedatei einliest, X-Beiträge extrahiert, deren Inhalte normalisiert, eine hierarchische Multi-Label-Klassifikation durchführt und die Resultate speichert. Der aktuelle Datenbestand ist klein, zeigt jedoch bereits, dass das System spezialisierte Tags vergeben, unpassende allgemeine Kategorien durch neue Tag-Vorschläge ergänzen und mehrere Themen pro Ressource berücksichtigen kann. Zugleich wurden Grenzen sichtbar, etwa bei unvollständigen Klassifikationen, bei Themen außerhalb der bestehenden Hierarchie und bei der Abhängigkeit von externen Komponenten. + +== Beantwortung der Forschungsfrage + +Die leitende Forschungsfrage lautete, inwieweit sich Large Language Models dazu eignen, kurze digitale Ressourcen ohne spezielles domänenspezifisches Training automatisch in ein hierarchisches Multi-Label-Tagging-System einzuordnen. Auf Basis der theoretischen Einordnung und der prototypischen Umsetzung lässt sich diese Frage insgesamt positiv beantworten, allerdings nur unter bestimmten Bedingungen. LLMs eignen sich sehr gut als flexibler Ausgangspunkt für eine erste automatische Verschlagwortung, wenn kein gelabeltes Trainingskorpus vorhanden ist und wenn die zu verarbeitenden Texte stark von Kontext und implizitem Wissen abhängen. + +Ihre Eignung ist jedoch nicht grenzenlos. Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Güte des Prompts, der Vollständigkeit der Tag-Hierarchie und der Robustheit der technischen Pipeline ab. LLMs ersetzen daher keine sorgfältige Modellierung des Zielsystems, sondern verschieben den Schwerpunkt von der Trainingsphase hin zur Prompt-Gestaltung, Ergebnisvalidierung und Taxonomiepflege. Für das hier untersuchte Projekt bedeutet das: Das Sprachmodell ist kein perfekter automatischer Entscheider, aber ein leistungsfähiges Werkzeug zur semantischen Vorstrukturierung von Ressourcen. + +== Ausblick auf zukünftige Entwicklungen + +Für die Weiterentwicklung des Projekts ergeben sich mehrere sinnvolle Schritte. Erstens sollte die Datenbasis deutlich erweitert werden, um die Qualität der Klassifikation auf einer breiteren Grundlage beurteilen zu können. Zweitens wäre eine manuelle Referenzannotation einzelner Ressourcen hilfreich, um systematischer zwischen gelungenen und fehlerhaften Zuordnungen unterscheiden zu können. Drittens sollte die Statusverwaltung der Pipeline verbessert werden, damit fehlgeschlagene Klassifikationen explizit erkannt, erneut angestoßen oder zur manuellen Prüfung markiert werden können. + +Darüber hinaus wäre eine Ausweitung auf weitere Ressourcentypen naheliegend, etwa auf klassische Bookmarks, Blogartikel, Videos oder wissenschaftliche Publikationen. Ebenso denkbar ist eine Kombination aus LLM-gestützter Vorhersage und menschlicher Kuratierung, bei der das Modell Vorschläge erzeugt, die anschließend bestätigt oder korrigiert werden. Langfristig könnte aus dem aktuellen Prototyp so ein System entstehen, das nicht nur persönliche Informationssammlungen organisiert, sondern auch als Werkzeug für individuelle Wissensarbeit, Recherche und digitale Archivierung dient. + +#pagebreak() #bibliography("refs.bib", style: "ieee", title: [Literaturverzeichnis]) diff --git a/docs/refs.bib b/docs/refs.bib index 7d0e90c..edf0326 100644 --- a/docs/refs.bib +++ b/docs/refs.bib @@ -2,9 +2,7 @@ author = {Christopher D. Manning and Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze}, title = {Introduction to Information Retrieval}, publisher = {Cambridge University Press}, - year = {2008}, - doi = {10.1017/CBO9780511809071}, - isbn = {9780511809071} + year = {2008} } @article{salton1988, @@ -14,8 +12,7 @@ volume = {24}, number = {5}, pages = {513--523}, - year = {1988}, - doi = {10.1016/0306-4573(88)90021-0} + year = {1988} } @inproceedings{mccallum1998, @@ -31,40 +28,35 @@ title = {Learning to Classify Text Using Support Vector Machines}, publisher = {Springer}, address = {Boston, MA}, - year = {2002}, - doi = {10.1007/978-1-4615-0907-3} + year = {2002} } @inproceedings{vaswani2017, author = {Ashish Vaswani and others}, title = {Attention Is All You Need}, booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017)}, - year = {2017}, - url = {https://arxiv.org/abs/1706.03762} + year = {2017} } @article{brown2020, author = {Tom B. Brown and others}, title = {Language Models are Few-Shot Learners}, journal = {arXiv preprint arXiv:2005.14165}, - year = {2020}, - url = {https://arxiv.org/abs/2005.14165} + year = {2020} } @article{bommasani2021, author = {Rishi Bommasani and others}, title = {On the Opportunities and Risks of Foundation Models}, journal = {arXiv preprint arXiv:2108.07258}, - year = {2021}, - url = {https://arxiv.org/abs/2108.07258} + year = {2021} } @article{liu2023, author = {Rundong Liu and others}, title = {Recent Advances in Hierarchical Multi-label Text Classification: A Survey}, journal = {arXiv preprint arXiv:2307.16265}, - year = {2023}, - url = {https://arxiv.org/abs/2307.16265} + year = {2023} } @article{guy2006, @@ -74,13 +66,13 @@ volume = {12}, number = {1}, year = {2006}, - url = {https://mirror.dlib.org/dlib/january06/guy/01guy.html} + note = {Abgerufen am 05.04.2026} } -@misc{sqlite2026, - author = {{SQLite Documentation}}, - title = {CREATE TABLE}, - year = {2026}, - url = {https://www.sqlite.org/lang_createtable.html}, - note = {Abgerufen am 25.03.2026} +@inproceedings{bender2021, + author = {Emily M. Bender and Timnit Gebru and Angelina McMillan-Major and Shmargaret Shmitchell}, + title = {On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?}, + booktitle = {Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency}, + pages = {610--623}, + year = {2021} }