Du willst Texte generieren oder wissen, wie Textgeneratoren funktionieren? Dann bist du hier genau richtig! Wir erklären dir, wie Data-to-Text- und GPT-3 Text Generatoren Texte automatisch erstellen, wie sie funktionieren und in welchen Bereichen sie Anwendung finden.
Sowohl GPT-3 als auch Data-to-Text sind NLG-Technologien. NLG bedeutet "Natural Language Generation" und bezieht sich auf die automatische Generierung von Texten in natürlicher Sprache. Der Text wird von einer Maschine erzeugt. NLG-Programme ermöglichen es, große Mengen an Text sehr schnell zu produzieren. Obwohl sowohl GPT-3 als auch Data-to-Text NLG-Technologien sind, gibt es wesentliche Unterschiede.
Das erwartet dich im Artikel:
Data-to-Text bezeichnet die automatisierte Produktion natürlichsprachiger Texte auf Basis von strukturierten Daten. Strukturierte Daten sind Eigenschaften, die zum Beispiel in tabellarischer Form vorliegen. Beispiele für strukturierte Daten sind unter anderem Produkteigenschaften aus einem PIM-System oder Spieldaten zu einem Fußballspiel – sie enthalten also Informationen, die sich in Texten nutzen lassen.
Somit hat der Anwender Kontrolle über das Textergebnis, kann jederzeit in die Texterstellung eingreifen und Updates oder Anpassungen vornehmen. Dadurch sind Text-Konsistenz, Sinnhaftigkeit und Qualität gegeben. Die Texte sind zudem personalisierbar und skalierbar. Das heißt, dass Tools auf Basis strukturierter Daten zum Beispiel Hunderte Texte zu Produkten mit variablen Details in wenigen Augenblicken erstellen.
Darüber hinaus ist die Texterstellung in mehreren Sprachen möglich. So kannst du denselben Content in Englisch UND Deutsch UND Italienisch UND vielen weiteren Sprachen generieren.
Das GPT in GPT-3 steht für "Generative Pre-trained Transformer". Es handelt sich um ein Sprachmodell, das aus bestehenden Texten lernt und verschiedene Möglichkeiten zur Beendigung eines Satzes anbieten kann. Es wurde mit Hunderten von Milliarden von Wörtern trainiert, die einen bedeutenden Teil des Internets repräsentieren - einschließlich des gesamten Korpus der englischen Wikipedia, unzähliger Bücher und einer schwindelerregenden Anzahl von Webseiten.
Im Unterschied zu Data-to-Text lassen sich mit GPT-3 nur einzelne Texte erzeugen, auch wenn dies schnell möglich ist und so eine große Textmenge produziert werden kann. Dabei hat der Anwender allerdings keine Kontrolle über den erzeugten Inhalt.
Multilingualität ist bisher mit GTP-3 nicht in dem Umfang möglich, wie mit Data-to-Text. Hier erstellst du nur Texte in Englisch ODER Deutsch ODER Italienisch.
| Unterscheidungsmerkmal | Data-to-Text | GPT-3 |
| Einordnung | maschinelle automatisierte Produktion natürlichsprachiger Texte | Sprachproduktionssystem, Neuronale Netzwerke (“Sprachvorhersage-Modell”) |
| Anwendung | Für Erstellung großer Textmengen auf Basis strukturierter Datensätzen mit variablen Details | Zur Erstellung eines Grundtextes, kann Schreibprozess vereinfachen |
| Basiert auf | Basierend auf strukturierten Daten | Basierend auf Deep Learning |
| Texterstellungsprozess skalierbar? | Ja | Nein |
| Funktionsweise | deterministisch, auf Regeln und Logiken basierend | probabilistischer Ansatz, auf sehr großen Textmengen trainiert |
| Menschlicher Input | braucht Setup aus Daten und Regel Regeln, danach selbstständiges Arbeiten | generiert Texte, diese müssen allerdings auf Qualität geprüft werden |
| Textgenerierung durch | Generiert Texte durch Analyse strukturierter Daten | Generiert Texte nach den aus Texten erkannten Mustern |
| Sprachen | multilingual, in vielen verschiedenen Sprachen gleichzeitig möglich | immer nur eine Sprache |
| Personalisierte Texte möglich? | Ja | Nein |
| Verwendung für | Nachrichten, Reports, Produktbeschreibungen (für die es strukturierte Daten gibt) | Jede Art von Text (für die es ausreichende Trainingsdaten gibt) |
Wann welche Technologie vorzuziehen ist, hängt von dem vorliegenden Anwendungsfall ab. Während sich GPT-3 dafür eignet, Inspiration, oder ein Grundgerüst für einen Fließtext zu gewinnen, zum Beispiel einen Blogbeitrag, findet Data-to-Text-Software durch die Skalierbarkeit Anwendung in Unternehmen, die eine größere Menge an Texten benötigen.
Data-to-Text findet Anwendung in Branchen wie zum Beispiel Banken und Unternehmen aus dem Finanzsektor, dem Pharmasektor, in Medien und Verlagswesen sowie Firmen im großen Umfeld des E-Commerce.
Für E-Commerce-Unternehmen ist Data-to-Text rentabel, weil sie zum Beispiel für viele Produkte mit ähnlichen Details hochwertige Produktbeschreibungen erstellen können - in verschiedenen Sprachen und in gleichbleibender Qualität. Das kann Zeit und Geld sparen, die SEO-Sichtbarkeit erhöhen und die Konversionsraten auf den Produktseiten steigern.
Große Textmengen manuell zu schreiben, wie etwa tausende Produktbeschreibungen für einen Online-Shop, ist nahezu unmöglich. Vor allem dann nicht, wenn diese Texte regelmäßig überarbeitet werden müssen, um sie auf dem neuesten Stand zu halten. Zum Beispiel durch saisonale Einflüsse.
Data-to-Text-Software eignet sich für diesen Anwendungsfall sehr gut. Denn sobald das Projekt eingerichtet ist, reicht es aus, die Daten zu aktualisieren. Dann wird der vorhandene Text sofort mit einem Klick aktualisiert, oder gleich neue und unique Texte generiert. Durch diese Entlastung können Texter und Redakteure mehr Zeit für kreative Tätigkeiten und konzeptionelle Arbeiten aufwenden.
Für Pharma- und Finanzunternehmen zum Beispiel ist die Software interessant, weil Texte aus Daten oder Statistiken erstellt und automatisiert werden können.
GPT-3-Tools können vor allem bei der Ideenfindung und als Inspirationsquelle hilfreich sein. Wie wertig ein Text ist und wie stark er bearbeitet werden muss, hängt meist von dem Thema ab. Je spezifischer das Thema, desto ungenauer und sinnentleerter scheint der Inhalt, wie Anwender in diesem Reddit-Thread berichten.
Das liegt daran, dass GPT-3 kein Bewusstsein und keine Allgemeinbildung besitzt. Die Technologie kann nur vorhandenes Wissen aus Datenquellen ziehen und diese in einem Text wiedergeben. Es kann die Aussagen weder bewerten noch filtern. Dadurch kann es sein, dass der Inhalt keinen Sinn ergibt oder sogar Schimpfwörter enthält und ethisch fragwürdige Aussagen liefert.
Dennoch kann sich der Einsatz von GPT-3 durchaus lohnen. Für ein Grundgerüst des Textes zum Beispiel und wenn der Anwender mit einer Schreibblockade kämpft und sich Inspiration durch den Text holt.
Auch, wenn auf Basis eines geringen Inputs automatisch ein umfassender Text generiert werden soll, kann der Einsatz von GPT-3 durchaus sinnvoll sein. Oder in Situationen, in denen es nicht effizient oder sinnvoll ist, den Menschen die Textausgabe erstellen zu lassen. Ein Beispiel hierfür ist das Beantworten von wiederkehrenden Kundenanfragen durch einen Chatbot.
Wenn du mehr über die Unterschiede zwischen GPT und Data-to-Text wissen möchtest, lade dir unser kostenloses pdf dazu herunter:
| 1. Der Anwender speist seine strukturierten Daten in die data-to-Text-Software ein, z. B. in Form von Excel-Tabellen. Diese Daten bilden die Basis für den Text. | 2. Der Anwender definiert Regeln und Aussagen, die den Ton und den Stil der späteren Texte bestimmen. Somit behält der Anwender immer die Kontrolle über Struktur, Grammatik und Wortwahl der Texte. | 3. Die Software erstellt auf Basis der Daten und Regeln skalierbare Texte |
Das sieht dann zum Beispiel so aus:
Im folgenden Beispiel wurde einer GPT-3-Software der erste Satz vorgegeben. Den Rest hat die Software generiert. Gewünscht war ein Text über mögliche Aktivitäten an heißen Tagen. Die Aussage des Textes weicht deutlich von der ursprünglichen Aussage ab:
GPT-3 kann einen eingegebenen Text sowohl umschreiben, als auch weiterschreiben, wie in dem vorliegenden Beispiel. Das Modell hat die Eingabe analysiert und anhand eines Textprädikators vorhergesagt, wie sich der Text am wahrscheinlichsten fortsetzen könnte.
Aus dem heißen Sommertag wird somit ein Tag, an dem alle um 5 Uhr aufstehen müssen und schließlich Wolken und Regen aufziehen. Schnell wird klar, die gewünschten Sätze über mögliche Aktivitäten an einem heißen Tag sind so nicht zu generieren. Somit liegt auf der Hand, der entstandene Text kann hier nur als Grundlage für Inspiration dienen.
Natürlich haben beide Technologien ihre Stärken und Schwächen. Beide generieren Texte automatisch, sind aber, wie bereits erörtert, jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet.
Data-to-Text beruht auf strukturierten Daten in maschinenlesbarer Form. Somit bleiben das Erzählen von Geschichten sowie das Schreiben von Blogposts oder Social-Media-Beiträgen dem Menschen vorbehalten. Für eine Grundlage für die Texterstellung ist hier GPT-3 eine sinnvolle Alternative. Denn diese lassen sich nicht sinnvoll mit Hilfe einer Data-to-Text Software generieren.
Während Data-to-Text sich durch die Eingabe von Daten an der Anwender-Wirklichkeit orientiert, handelt es sich bei GPT-3 um eine neuronale Netzwerklösung, die Sprache aus Texten generiert und keinen direkten Bezug zur realen Welt hat. Das bedeutet, dass die Texte unbedingt im Nachgang bearbeitet werden müssen, um eine gewisse Qualität, insbesondere aber eine Sinnhaftigkeit der Texte zu gewährleisten.
Unsere Experten beantworten dir alle Fragen zu unserer Software, Deinem potentiellen Anwendungsfall, etc.
Kann GPT-3 Texte schreiben? Die Antwort lautet “Ja”, allerdings gibt es ein großes “Aber”!
Zwar werden die verwendeten Wörter fehlerfrei erzeugt und die Grammatikregeln richtig angewendet. Doch viel zu oft geht die Sinnhaftigkeit der Aussagen verloren, wie unsere Textbeispiele gezeigt haben. Das heißt, GPT-3 kann zwar Texte erzeugen, das Ergebnis ist aber unter Umständen von so minderer Qualität, dass durch die Überarbeitung des Textes am Ende kaum Zeit gespart wird. Und der Anwender kann dem GPT-3-Programm kein Wissen zuführen, zum Beispiel in Form von Daten, um es besser zu machen. Dies ist aber zum Beispiel eine entscheidende Anforderung für einen Einsatz in Unternehmen. Hier eignet sich Data-to-Text, da es mit firmenspezifischen Daten gefüttert wird und Texte auf deren Basis erzeugt. Das Modell ist allerdings stark von der Datenqualität abhängig und zeitintensiver, da zunächst ein initiales Projekt aufgesetzt werden muss.
KI-Text-Tools basieren entweder auf GPT- oder Data-to-Text-Technologie. Für die Verwendung einer Data-to-Text-Software benötigst du strukturierte Daten, um daraus qualitativ hochwertige und relevante Inhalte zu erstellen. Deine Daten werden in Text umgewandelt, was Konsistenz und gleichbleibende Qualität sicherstellt. Die Texte kannst du ganz nach deinen Vorstellungen figurieren. KI-Schreibtools, die auf GPT basieren, sind mit Hunderten von Milliarden von Wörtern trainiert, die einen bedeutenden Teil des Internets repräsentieren. GPT-Tools eignen sich vorrangig als Ideengeber und Hilfsmittel für die Erstellung einzelner Texte, wie Blogbeiträge.
Natural Language Generation (NLG) bezeichnet die automatisierte Generierung von natürlicher Sprache durch eine Maschine. Als Teilgebiet der Computerlinguistik ist die Generierung von Inhalten eine spezielle Form der künstlichen Intelligenz. Die Generierung natürlicher Sprache wird in vielen Branchen und für viele Zwecke eingesetzt, z. B. im E-Commerce, bei Finanzdienstleistungen und in der Pharmazie. Sie wird als besonders effektiv angesehen, um sich wiederholende und zeitintensive Schreibaufgaben wie Produktbeschreibungen, Berichte oder personalisierte Inhalte zu automatisieren.
GPT steht für „Generative Pre-Trained Transformer“. Dabei handelt es sich um ein Sprachmodell, das aus vorhandenem Text lernt und verschiedene Möglichkeiten zur Beendigung eines Satzes anbieten kann. Es wurde mit Hunderten von Milliarden Wörtern trainiert, die einen großen Teil des Internets repräsentieren. Im Gegensatz zu Data-to-Text kann GPT dazu verwendet werden, schnell einzelne Texte zu generieren. Der Benutzer hat jedoch nicht viel Kontrolle über den generierten Inhalt und die Tonalität und muss jeden Text auf Richtigkeit überprüfen.
Data-to-Text-Software wie AX Semantics bietet die Möglichkeit, hochwertige Texte auf der Grundlage strukturierter Daten zu erzeugen. Der Benutzer hat die Kontrolle über die Textergebnisse, kann jederzeit in die Texterstellung eingreifen und Aktualisierungen oder Anpassungen vornehmen. Diese Kontrolle sichert die Konsistenz, Aussagekraft und Qualität der Texte. Und: Indem mit einem zentralen Regelwerk gearbeitet wird, anstatt jeden einzelnen Text zu generieren, wird die Texterstellung und -aktualisierung zu einem skalierbaren Prozess. Tools, die auf strukturierten Daten basieren, können beispielsweise in wenigen Augenblicken Hunderte oder Tausende von unterschiedlichen Produktbeschreibungen mit variablen Details erstellen.
Data-to-Text findet Anwendung in den Bereichen E-Commerce, Finanzen, Pharmazie, Medien und Verlagswesen. GPT-3 kann beim Brainstorming und bei der Suche nach Inspiration hilfreich sein, beispielsweise wenn der Benutzer unter einer Schreibblockade leidet. Der Einsatz von GPT-3 in Chatbots zur Beantwortung wiederkehrender Kundenanfragen ist ebenfalls sehr nützlich, da es ineffizient und unpraktisch ist, diese Texte von Menschen erstellen zu lassen. Weitere Informationen finden sich in unserem One-Pager "Data-to-Text vs. (Chat)GPT".
