bad word liste

[Guest]

Hallo,

wegen Alains Post in Mails werden kostenpflichtig

QUOTE Es ist aber kein Mod, sondern eine Badword Liste, die - oder deren Ersteller - denke Penis sei in 100% der Fälle ein nötiger Ersatz für _Schwanz.


Ist die Badword-Kiste assoziativ?
Dann hätte ich an den Funktionen wirklich Interesse.


QUOTE ...die Badwordliste müssten wir eigentlich mal öffentlich besprechen, aber als ich sie zum ersten mal gelesen hab, bin ich nur bis etwa zur Hälfte gekommen, weil ich vor Lachen fast ab dem Stuhl gefallen bin wink.gif Meine Intention sie selber zu überarbeiten scheiterte bisher an der Lust.


, jedoch nicht an der Überarbeitung.

Aber wenn's so lustig ist, veröffentlicht die Liste doch einfach einmal - ohne Ersetzungen

Gruss

Tümmel

 

[Alain Aubert]

QUOTE Ist die Badword-Kiste assoziativ?

Nein, eben leider nicht. Deshalb 100%. Die IPB Standard-Badwords Funktion (ich hab die Programmierung nie angeschaut) besteht soweit ich das überblicke aus einer Vektor von Wörtern und deren Ersatz und einer Einstellung pro Wort ob exakt gesucht werden soll oder nicht. D.h. Sei l_i_1="badword" und l_i_2="goodword", dann würde im exakten Falle nur ~" badword "->" goodword " (also genau das Wort) und sonst auch "blahbadwordblah"->"blahgoodwordblah" ersetzt werden.
Das ist allerdings nur meine Interpretation des GUIs in dem ACP.

Du hast aber nicht ernsthaft erwartet, dass ich über die semantischen Daten verfüge um allgorithmisch zu verstehen ob Du den haarigen _Schwanz_ Deines Büsis meinst, oder von Deinem Jolly sprichst...

Es wäre - in diesem einfach Falle - mit einem gut funktionierendem, einfach zu bedienenden Feedback GUI fast schon realistisch eine AI einzusetzen, da in diesem Fall ein humanoid (sogar der Autor selber&#33 hätte monieren müssen und dass der AI Gewissheit gegeben hätte, dass in dem Satz "die Katze beisst sich in den _Schwanz_" keine Ersetzung notwendig wäre. Alternativ wäre eine Verknüpfung zu Nomen und deren Erkennung an den Caps... blahblah etc...
Aber da Aufwand und Ertrag in keiner Relation stehen vergessen wir das mal...

Was aber imho nötig ist:
Ein paar Sachen einfach aus der Liste streichen.
Den Autoren Ersetzungen anzeigen. Trusted Users sollen dann den Badword Filter überstimmen können.

D.h. in Deinem Fall wäre ein m.E. optimal gewesen, wenn Dir angezeigt worden wäre, folgender Satz wurde automatisch bearbeitet: "..." Sind sie einverstanden [JA] [Nein]...

Mach ich mal bei Gelegenheit...

 

[Guest]

Hallo Alain,
danke für deine Ausführungen.

QUOTE Du hast aber nicht ernsthaft erwartet, dass ich über die semantischen Daten verfüge um allgorithmisch zu verstehen ob Du den haarigen _Schwanz_ Deines Büsis meinst, oder von Deinem Jolly sprichst... wink.gif

Nein, ist aber ein schönes Thema

Humanoide Assoziationen zu einem Wort beschränken sich auf rund 10, die meist reichen
um einen Sinnzusammenhang zu erkennen.
Bei mir sinds zu Katze zugegebenermassen nur 9.
Katze-> Futter_Schwanz_schwarz_schnurren_muschi_Krallen_scharf_Tier_streicheln_Fell
Spätestens dann beginnt der Humanoid zu denken und neue Assoziationen zu bilden.

Ein Computer müsste aus einem Contextarray alle Assoziationsarrays auf den Wortstamm überprüfen und bei Nichtexitstenz
in den Assoziationsarrays, die Assoziationsarrays als Contextarrays benutzen und weitersuchen.
In der Tat erfordert das eine Menge Speicher und Rechenkapazität, doch es war schon immer so, dass Soft- und Hardwareentwickler sich gegenseitig anspornten (den schwarzen Peter zuschieben).

Warum die Assoziationen auf Nomen beschränkt werden sollten, bleibt mir en Rätsel.
Dennoch glaube ich, das wird das nächste big (bug) thing in der Computerwelt und von daher rührt mein Interesse.

Gruss

Tümmel