Wir beschäftigen uns seit Jahren damit, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen können. Nicht oberflächlich, sondern mit echtem Kontext. Das klingt vielleicht technisch – ist es auch. Aber dahinter steckt eine ziemlich menschliche Idee: Kommunikation sollte funktionieren, egal ob zwischen Menschen oder zwischen Mensch und Technik.
Haviooriorivo ist aus der Arbeit mehrerer Sprachwissenschaftler und Softwareentwickler entstanden. Wir haben uns gefragt: Warum verstehen Algorithmen oft nicht, was gemeint ist? Warum scheitern sie an Ironie, Mehrdeutigkeit oder regionalem Slang?
Daraus wurde ein kleines Forschungsprojekt. Dann ein größeres. Und irgendwann stand fest: Das sollte mehr Menschen zugänglich gemacht werden. Heute arbeiten wir daran, linguistische Modelle zu entwickeln, die Nuancen erkennen – nicht nur Wörter zählen.
Wir sind ein kleines Team mit unterschiedlichen Hintergründen. Was uns verbindet? Die Überzeugung, dass Technologie Sprache nicht vereinfachen, sondern ihre Komplexität respektieren sollte.
Anneliese hat in Uppsala Computerlinguistik studiert und mehrere Jahre an semantischen Netzwerken geforscht. Sie findet es spannend, wie unterschiedlich Menschen dieselben Wörter verwenden – und wie man das einer Maschine beibringen kann.
Caspar kommt aus der Softwareentwicklung, hat aber ein Faible für Sprachwissenschaft entwickelt. Er sorgt dafür, dass unsere Modelle nicht nur theoretisch funktionieren, sondern auch performant und skalierbar sind.
Wir glauben, dass Sprachverarbeitung mehr sein kann als nur Keyword-Matching. Sprache ist komplex, mehrdeutig und ständig im Wandel. Genau das macht sie interessant – und genau da wollen wir ansetzen.
Unser Ziel ist es nicht, perfekte Systeme zu bauen. Das wäre unrealistisch. Aber wir arbeiten daran, Technologien zu entwickeln, die Sprache mit mehr Verständnis begegnen. Die erkennen, wenn etwas ironisch gemeint ist. Die mit Umgangssprache umgehen können. Die nicht bei jedem Tippfehler aufgeben.
Dabei bleiben wir transparent: Wir zeigen, wie unsere Modelle funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie sie trainiert wurden. Keine Black Box, sondern nachvollziehbare Prozesse.
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