„T2K“ steht für „Text2Knowledge“ – also für „Text zu Wissen“ – und hier ist der Name auch tatsächlich Programm: Das Start-up möchte gemeinsam mit der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden eine automatische Übertragung deutscher Texte in Leichte Sprache ermöglichen.
Barrierefreie Kommunikation: KI-gestützte Übersetzung in leichtes Deutsch
Weswegen seid ihr ein starkes Team?
Das Team hinter „Barrierefreie Kommunikation: KI-gestützte Übersetzung in Leichte Sprache“ aus den Projektpartnern t2kGmbH, HTW Dresden und Johannes-Gutenberg-Universität Mainz vereint unterschiedliche Fachgebiete, Geschlechter und Herkünfte. Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik und Übersetzungswissenschaft ist eine starke Kombination von Kompetenzen und eine hervorragende Grundlage für die Lösung des Problems Leichte Sprache.
Eure Idee in drei Sätzen erklärt.
Die gesellschaftlichen und technischen Herausforderungen nehmen stetig zu. Diese in Worte zu fassen, fällt schwer, da sich die damit einhergehende zunehmende Komplexität auch in der Sprache niederschlägt.
Das Projekt „Barrierefreie Kommunikation: KI-gestützte Übersetzung in Leichte Sprache“ greift ein grundsätzliches gesellschaftliches Problem auf: Sprache und Kommunikation sollen mittels KI vereinfacht und auch für jene zugänglich gemacht werden, die keine schweren Texte lesen und verstehen können.
Was macht eure Idee besonders?
Komplexe Sprache schließt viele Menschen von Informationsflüssen aus. Das Behindertengleichstellungsgesetz, die BITV 2.0 sowie Diskussionen um eine DIN-Norm für Leichte Sprache unterstreichen dagegen die Notwendigkeit der allgemeinen Zugänglichkeit von Informationen. Unser Projekt wird es ermöglichen, deutsche Texte automatisch und schnell zu vereinfachen, und damit wesentlich zur gesellschaftlichen Teilhabe aller beitragen.
Wie geht’s jetzt weiter?
Es werden bestehende Korpora für Sprachvereinfachung und Leichte Sprache aggregiert und erweitert. Des Weiteren werden die Messung und Bewertung einer Sprachvereinfachung konzipiert und nutzergruppenspezifische Anforderungen erfasst („Wer benötigt welchen Vereinfachungsgrad?“). Es wird ein erstes Modell für die automatische Sprachvereinfachung trainiert.
