Glossar

Die wichtigsten Begriffe rund um Kontexto und die Sprach-KI dahinter – kurz und verständlich erklärt.

Contexto: Das englischsprachige Original-Spiel (contexto.me), das die Vorlage für Kontexto ist. Kontexto überträgt dasselbe Prinzip auf die deutsche Sprache mit deutschen Worteinbettungen.
fastText: Ein von Facebook (Meta) AI Research entwickeltes Verfahren, um Worteinbettungen zu lernen. fastText zerlegt Wörter zusätzlich in Zeichen-n-Gramme und kommt dadurch auch mit seltenen oder zusammengesetzten Wörtern gut zurecht – ideal für das Deutsche.
Kontext: Die sprachliche Umgebung, in der ein Wort typischerweise vorkommt. Worteinbettungen leiten die Bedeutung eines Wortes allein aus seinem Kontext ab – nach dem Prinzip „Du erkennst ein Wort an der Gesellschaft, die es hält“.
Korpus: Eine sehr große Sammlung von Texten, auf der das KI-Modell trainiert wird. Größe und Qualität des Korpus bestimmen, wie gut die Worteinbettungen die deutsche Sprache abbilden.
Kosinus-Ähnlichkeit: Ein Maß für den Winkel zwischen zwei Vektoren, das von -1 bis 1 reicht; je näher an 1, desto ähnlicher die Bedeutung. Kontexto sortiert alle Wörter nach ihrer Kosinus-Ähnlichkeit zum Zielwort.
Lemma: Die Grundform eines Wortes (z. B. „gehen“ für „ging“ oder „Häuser“ für „Haus“). Kontexto arbeitet überwiegend mit Grundformen, damit verschiedene Beugungen denselben Eintrag treffen.
n-Gramm: Eine Folge von n aufeinanderfolgenden Einheiten – bei fastText sind es Zeichen. Durch Zeichen-n-Gramme erfasst das Modell auch Bestandteile zusammengesetzter Wörter wie „Strandkorb“.
Rang: Die Position eines geratenen Wortes in der nach Ähnlichkeit sortierten Liste aller Wörter. Rang 1 ist das Zielwort selbst; je kleiner der Rang, desto näher liegt dein Wort an der Bedeutung.
Semantik: Die Lehre von der Bedeutung sprachlicher Zeichen. Kontexto bewertet Wörter nach semantischer Nähe, nicht nach Schreibweise – deshalb liegt „Hund“ nah bei „Katze“, aber weit von „Hundert“.
Semantisches Feld: Eine Gruppe von Wörtern, die thematisch zusammengehören (z. B. „Meer, Küste, Welle, Sand“). Gute Spielzüge tasten ein semantisches Feld systematisch ab, um das Zielwort einzukreisen.
Vektorraum: Der hochdimensionale Raum, in dem jedes Wort als Punkt (Vektor) liegt. Nähe im Vektorraum entspricht Ähnlichkeit in der Bedeutung; ein echtes fastText-Modell nutzt mehrere hundert Dimensionen.
Worteinbettung (Embedding): Die Darstellung eines Wortes als Zahlenvektor. Wörter, die in ähnlichen Kontexten vorkommen, erhalten ähnliche Vektoren – so wird Bedeutung für den Computer mathematisch vergleichbar.
Zielwort: Das geheime Wort des Tages, das es zu erraten gilt. Es ist für alle Spielenden am selben Tag identisch und wechselt um Mitternacht.

Diese Begriffe begegnen dir in der Spielanleitung, in der Strategie und in vielen Blog-Artikeln.