Wie AU.RO.RA einen Text analysiert
Vom Rohtext zum mathematischen Vektor – 100+ Merkmalsdetektoren, semantische Embeddings und regelbasierte Konsistenzprüfungen.
Das Grundprinzip: Vom Text zum Vektor
AU.RO.RA wandelt Text in Zahlen um – genauer: in einen Vektor mit 256 Dimensionen. Das ist wie ein Koordinatensystem mit 256 Achsen, in dem jeder Text einen eindeutigen Punkt erhält. Zusätzlich werden semantische Embeddings zur kontextuellen Einordnung genutzt.
Der hochdimensionale Vektorraum erfasst linguistische, strukturelle und semantische Merkmale. Die konkrete Anzahl ergibt sich aus der Kombination von OIA.core, Embeddings und Merkmalsdetektoren.
Lokalisiert an einer bestimmten Position im Vektorraum.
Position mit signifikanter Distanz zu konsistenten Texten.
Position mit hoher Abweichung von Referenzmustern.
Die drei Analyse-Ebenen
AU.RO.RA arbeitet mit drei parallelen Ebenen – alle laufen gleichzeitig und werden zu einem Gesamtindex fusioniert.
Erfassung von 100+ strukturellen Merkmalen – rein deskriptiv.
Prüfung von 30+ deterministischen Regeln.
Extraktion des Autoren-Profils – rein deskriptiv.
Mustererkennung – Technische Einordnung
Das System nutzt Regex-basierte Extraktion, semantische Embeddings und regelbasierte Konsistenzprüfungen – keine generative KI.
| Verfahren | Beispiel | Erkanntes Muster |
|---|---|---|
Regex-basiert | \b(werde|wirst|wird)\b | Zukunftsbezüge (strukturell) |
Embedding-basiert | 2x NLP LLM | Thematische Kohärenz |
Regelbasiert | Wissensparadox | Logische Inkonsistenzen |
Strukturell | OIA.core | Autorenprofil (deskriptiv) |
📝 Beispiel: „Ich werde morgen die Bank überfallen.“ ✅ AU.RO.RA erfasst: Zukunftsbezug, Ich-Referenz, Zeitangabe, semantische Einordnung ❌ AU.RO.RA entscheidet NICHT über: Wahrheit, Gefährlichkeit oder Strafbarkeit
Verarbeitungspipeline im Detail
100+ Merkmale + semantische Embeddings werden neutral gemessen.
30+ Regeln prüfen auf logische Widersprüche – Ja/Nein.
Deskriptiver Index zwischen 0 und 100.
Er sagt NICHT: Ob der Autor lügt oder eine Straftat vorliegt.
Systemgrenzen – was AU.RO.RA nicht leistet
AU.RO.RA analysiert nur den vorliegenden Text – keine objektive Wahrheitsreferenz.
Strukturelle Brüche, Stilbrüche, zeitliche Auffälligkeiten, logische Inkonsistenzen
Wahrheit oder Lüge, klinische Diagnosen, automatisierte Entscheidungen mit Rechtswirkung
Zusammenfassung – Technisches Profil
Text → 256-dim Vektor → 100+ Merkmale → 30+ Regeln → Index (0-100)
Regex, NLP-LLMs (Embeddings), regelbasierte Logik, OIA.core
Nein. Kein Chatbot, keine Texterzeugung.
Nein. Nur strukturelle Auffälligkeiten.