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Geoparsing vs. ChatGPT: Prototypische Ansätze zur Erkennung von Ortsbezügen aus Biographiegesprächen

Geoparsing vs. ChatGPT: Prototypical Approaches for Detecting Location References from Biographical Conversations

Alexander Rolwes, Patrick Stellbauer, Almut Plath, Klaus Böhm, Markus Schaffert, Sabine Corsten, Pascal Neis

Biographiearbeit zeigt das Potenzial, die Lebensqualität und das psychische Wohlbefinden bei Pflege bedürftigen signifikant zu verbessern. Dabei können besonders Orte Erinnerungen hervorrufen und positive Emotionen auslösen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, vorbereitende technische Ansätze zu entwickeln, um Biographiegespräche hinsichtlich darin enthaltener Ortsbezüge automatisiert zu analysieren. Dazu werden ein Workflow implementiert, unterschiedliche lokale sowie onlinebasierte Erkennungsansätze analytisch gegenübergestellt und Erkenntnisse für den praktischen Einsatz abgeleitet. Es zeigt sich, dass der onlinebasierte Ansatz via ChatGPT zwar leichte Genauigkeitsvorsprünge gegenüber etablierten Geoparsing-Modellen aufweist, jedoch Schwächen in puncto Datenschutz und freier Erfindung von Orten zeigt.

Biography work has the potential to significantly improve the quality of life and mental well-being of people in need of care. Places can evoke memories and trigger positive emotions. The aim of this research project is to develop preparatory technical approaches to automatically detect and identify place references in biography conversations. For this goal, we implemented a workflow, compare various local and online-based approaches analytically, and derive findings for practical use. The results show that the online-based approach via ChatGPT has a slight advantage in accuracy over established geoparsing-models, however, it shows weaknesses in terms of data protection and free invention of locations.

DOI: 10.14627/avn.2024.1.3
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