Ein Begriff ist mehr als ein Treffer

Eine Suche kann ein Wort finden, ohne dass klar ist, was es bedeutet. Ein Experiment mit einem vorhandenen Begriffsresolver (einem Programm, das Begriffe nachschlägt) zeigt das. Sie sehen, warum ein Treffer und eine geprüfte Bedeutung zwei verschiedene Dinge sind. Der hier vorgeschlagene Aufbau einer Begriffskarte ergänzt die Definition um Grenzen, Gegenbeispiele und nachvollziehbare Änderungen.

Ein Team vereinbart einen „Prüfhalt“. Die Arbeit soll vor dem nächsten Schritt ruhen, bis eine bestimmte Prüfung abgeschlossen ist. Ein zweites Team versteht darunter lediglich einen Hinweis: Die Prüfung steht aus, weiterarbeiten darf man trotzdem. Beide verwenden dasselbe Wort. Eine Suchmaschine kann den dazugehörigen Eintrag zuverlässig finden, obwohl der entscheidende Unterschied ungeklärt bleibt.

Das Beispiel ist konstruiert. Es macht eine praktische Frage sichtbar: Welche Information muss mit einem Begriff verbunden sein, damit andere ihn im nächsten Arbeitsfall sinnvoll verwenden können? Ein Name und eine Definition sind ein Anfang. Sie ersetzen weder die Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen noch die Prüfung an einem neuen Fall.

In der Begriffsarbeit des AUGMANITAI-Forschungsprogramms gehören deshalb neben dem Namen auch Anwendungsbereich, Beziehungen, Beobachtungsstatus und Änderungsgeschichte zum Entwurf. Diese Anordnung verbindet etablierte Verfahren der Terminologiearbeit zu einem Arbeitsmuster für einen bestimmten Gegenstandsbereich. Ihre Nützlichkeit lässt sich an einzelnen Begriffen und Aufgaben prüfen.

Für die technische Darstellung gibt es bewährte Grundlagen. Das W3C-Vokabular SKOS beschreibt Begriffe mit Kennungen, bevorzugten und alternativen Benennungen, Definitionen, Hinweisen zum Geltungsbereich und Beziehungen. Zu den passenden Eigenschaften gehören skos:prefLabel, skos:altLabel, skos:definition, skos:scopeNote, skos:broader und skos:related. Auch Beispiele und redaktionelle Hinweise haben mit skos:example und skos:editorialNote vorhandene Anknüpfungspunkte. Eine Wortliste muss dafür kein eigenes Austauschformat erfinden. Die inhaltliche Arbeit bleibt: Was genau soll der einzelne Eintrag unterscheiden? W3C: SKOS Reference

Beim Prüfhalt könnte eine kleine Begriffskarte vier Dinge festhalten. Die Definition sagt, dass ein benannter nächster Schritt bis zum Abschluss einer Prüfung ausgesetzt wird. Der Geltungsbereich beschränkt diese Wirkung auf den betroffenen Schritt. Ein Gegenbeispiel zeigt einen bloßen Warnhinweis, bei dem die Arbeit weitergehen darf. Eine offene Frage hält fest, wer den Abschluss der Prüfung feststellen darf. Gerade die offene Frage ist nützlich: Sie zeigt eine ungeklärte Zuständigkeit, statt sie hinter einer glatten Definition zu verstecken.

Ob eine Software diese Angaben auch weitergibt, lässt sich überprüfen. Dazu enthält das begleitende Beispielpaket zwei unverändert kopierte Python-Module des lokalen SLE-v3-Prototyps sowie zwei eigens für diesen Artikel geschriebene Begriffskarten. Der ursprüngliche Begriffsbestand wird nicht mitgeliefert. Das Programm benötigt keine Modellanfrage, keinen Server und keine zusätzlichen Python-Pakete. Es lädt die synthetischen Karten und einen kleinen Beziehungsgraphen direkt in den vorhandenen Resolver.

Nach dem Entpacken genügt im Ordner SLE_MINI:

python -B run_demo.py
python -B run_demo.py --check

Getestet wurde dieser Ablauf am 7. September 2026 unter Windows mit Python 3.14.4. Der Code setzt Python 3.10 oder neuer voraus; weitere Betriebssysteme wurden für dieses Beispiel nicht geprüft. Die zweite Zeile vergleicht die Ausgabe mit der beiliegenden Referenz und beendet sich bei Abweichung mit einem Fehler.

Die ersten drei Abfragen zeigen verschiedene Suchwege:

Diese Werte stammen aus dem ausgeführten Beispiel und seiner Referenzausgabe. Der Resolver erkennt zuerst eine passende Kennung. Bei dem gezielten Tippfehler erreicht er den Zweig für Zeichenähnlichkeit, der Pythons SequenceMatcher verwendet. Dessen Rohwert für die beiden Zeichenfolgen beträgt rund 0,9412. Der Resolver berechnet daraus min(0.48 + Rohwert * 0.42, 0.88) und rundet auf drei Dezimalstellen: 0,875. Die Zahl ist ein vom Programm berechneter Suchwert. Sie ist keine empirisch kalibrierte Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Definition fachlich richtig ist. Der beiliegende Originalcode macht diese Berechnung nachlesbar.

Die entscheidende Gegenprobe kommt danach. Das Beispiel erstellt eine Kopie der Begriffsdaten. Darin ersetzt es die Definition „Arbeit vor dem nächsten Schritt anhalten, bis die benannte Prüfung abgeschlossen ist“ durch „Sofort weiterarbeiten; die ausstehende Prüfung ist keine Voraussetzung“. Die Kennung pruefhalt bleibt gleich. Anschließend wird derselbe Resolver mit den geänderten Daten erneut abgefragt.

Beide Antworten haben denselben Sicherheitswert, confidence: 1.0. Zugleich geben sie die unterschiedlichen Definitionen zurück. Der Suchmechanismus erfüllt dabei seine begrenzte Aufgabe: Er findet den Eintrag zur Kennung. Ob die Änderung zulässig ist, ob sie eine neue Begriffsversion verlangt und welche Handlung daraus folgen soll, prüft dieser Suchweg nicht. Das ist unmittelbar im ausführbaren Versuchsskript sichtbar.

Noch ein Detail ist aufschlussreich. Die synthetische Begriffskarte enthält zusätzlich die Felder version, scope_note, counterexample und open_questions. Die geprüfte resolve-Rückgabe übernimmt diese vier Felder nicht. Sie liefert unter anderem Kennung, Namen, Definition und Nachbarn. Wer solche Karten in diesem Datenformat erweitert, muss daher auch die Rückgabeschnittstelle prüfen. Ein zusätzlich gespeichertes Feld erreicht den nächsten Empfänger nicht automatisch.

Aus dem Versuch folgt eine präzise Feststellung: Der Resolver findet den Eintrag, beurteilt aber nicht, ob sich seine Definition inhaltlich geändert hat. Der Versuch misst nicht, wie ein Sprachmodell oder ein Mensch die beiden Fassungen versteht. Er zeigt auch keinen allgemeinen Mangel aller semantischen Suchverfahren. Sein Wert liegt darin, einen häufig unklar verwendeten Ergebniswert an einer konkreten Implementierung zu erklären.

Für Änderungen an Begriffskarten lässt sich ebenfalls vorhandene Technik nutzen. PROV-O unterscheidet Datenobjekte, Aktivitäten und verantwortliche Akteure. Eine neue Fassung kann mit prov:wasRevisionOf auf ihre Vorgängerin verweisen; prov:wasDerivedFrom beschreibt allgemeiner eine Ableitung. Damit wird beschreibbar, welche Fassung aus welcher hervorging. Ob die Änderung fachlich gerechtfertigt war, ist eine zusätzliche Prüfaufgabe. Das hier erläuterte Mapping ist ein Anschlussvorschlag; das Python-Beispiel implementiert keinen PROV-Export. W3C: PROV-O

Der nächste fachliche Versuch müsste deshalb Menschen oder Modelle mit unbekannten Fällen arbeiten lassen. Eine gute Ausgangsbasis wäre ein verständliches Glossar. Eine zweite Fassung enthielte dieselben Sachinformationen als Begriffskarten mit Grenzen und Gegenbeispielen. Vorbereitungsaufwand und Umfang müssten vergleichbar sein. Bewertet würde, ob die Empfänger Fälle besser unterscheiden, Ausnahmen erkennen und offene Fragen benennen. Die Zahl verwendeter Fachwörter oder die Ähnlichkeit ihrer Antworten genügt dafür nicht. Dieser Vergleich ist ein vorgeschlagenes Untersuchungsdesign für den nächsten Schritt der explorativen Grundlagenforschung zur Begriffs- und Feldbildung.

Ein gut gefundener Begriff ist damit ein nützlicher Ausgangspunkt. Für die nächste Übergabe braucht das Team eine klare Definition, sichtbare Grenzen und eine benannte Fassung. Ob daraus auch gemeinsames Verständnis entsteht, entscheidet sich am nächsten Fall.

Zum Beispielpaket: „Prüfhalt“ und „Freigabe“ sind hier synthetische Arbeitsbeispiele. Der vorhandene Resolver, die neu geschriebenen Testdaten und die redaktionelle Gegenprobe sind in der Paketdokumentation getrennt ausgewiesen.