KI-Validierung: Qualität prüfen, wenn Regeln allein nicht ausreichen
Schema- und Schematron-Prüfungen sind unverzichtbar, wenn Anforderungen eindeutig formuliert werden können. Manche Qualitätsfragen benötigen jedoch Kontext und Bedeutung. Hier ergänzt die KI-Validierung die klassischen Verfahren.
1. Die Rolle der KI
Die KI ersetzt keine deterministische Validierung. Sie wird dort eingesetzt, wo eine formale Regel die eigentliche Qualitätsfrage nur unzureichend abbilden kann. Ein Schema kann beispielsweise prüfen, ob ein Alternativtext vorhanden ist. Ob der Alternativtext den relevanten Bildinhalt sinnvoll beschreibt, ist dagegen eine semantische Frage.
2. Was semantisch geprüft werden kann
- Sprachwechsel, die nicht passend mit xml:lang ausgezeichnet sind
- Alternativtexte für Abbildungen, die formal vorhanden, aber inhaltlich wenig hilfreich sind
- Überschriften, die nicht zum nachfolgenden Inhalt passen
- inkonsistente Terminologie oder Benennungen
- Inhalte, deren Verständlichkeit stark vom vorhergehenden Kontext abhängt
Damit können redaktionelle und semantische Auffälligkeiten in denselben Qualitätsprozess aufgenommen werden wie klassische XML-Fehler.
Abbildung 4: Diagramm der KI-Validierung. Dterministische Regeln bleiben die Basis. KI ergänzt dort, wo Bedeutung und Kontext zählen.
3. KI als regulärer Validierungsschritt
KI-Regeln werden über das OVP-Profil aktiviert. Ihre Ergebnisse werden strukturiert ausgegeben und anschließend gemeinsam mit den anderen Validatoren normalisiert. Für den Anwender erscheinen KI-Funde deshalb nicht in einer separaten Anwendung, sondern in derselben Summary und derselben Fehlernavigation.
Der entscheidende Vorteil ist die Verbindung von semantischer Bewertung und XML-Struktur: Die KI kann nicht nur Text betrachten, sondern auch berücksichtigen, ob dieser Text beispielsweise in einer Überschrift, einem Absatz, einer Bildbeschreibung oder einer Anmerkung steht.