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„Ich habe 5 geeignete Belege zum Lemma ‚Cholera‘ aus der historischen Korpusdatei ausgewählt.“ – Experimentelle Untersuchung zur KI-gestützten Belegextraktion für die digitale Lexikografie
-
Susanne Kabatnik
Professur für Digitale Lexikografie
and
Rukiye Smilla Burkart
Published/Copyright:
November 20, 2025
Abstract
The curation of authentic usage examples is a key component of lexicographical practice, traditionally performed manually. With growing access to AI applications, especially LLMs like ChatGPT, new opportunities for automating this process have emerged. This study investigates the suitability of AI-supported methods for selecting dictionary examples by conducting an experiment using cholera-related corpus data from the Pandemictionary (University of Trier). The experiment involved prompting ChatGPT with definitions and corpus examples and comparing its selections to those of a trained human assistant. Results show that ChatGPT currently identifies significantly fewer suitable examples. Selected items are often redundant, semantically inaccurate, stylistically flawed, or syntactically complex. Some examples even contain hallucinations. These findings highlight the limitations of current LLMs and underscore the need for human oversight. They also suggest improvements for prompt engineering and system training, including more specific instructions, feedback loops, and integration of lexical background knowledge to enhance semantic precision.
Schlagwörter: Digitale Lexikografie; Beispielauswahl durch Künstliche Intelligenz (KI); Pandemiewortschatz; Historische Korpora; Prompt Engineering
Keywords: digital lexicography; example selection using artificial intelligence (AI); pandemic vocabulary; historical corpora; prompt engineering
Über den Autor / die Autorin
Prof. Dr. Susanne Kabatnik
Professur für Digitale Lexikografie
Online erschienen: 2025-11-20
Erschienen im Druck: 2025-11-18
© 2025 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
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