Thema
Version v2.0 · 3. August 2026
Ordnet Nachrichten Themenfeldern zu, etwa Pannenhilfe, Mitgliedschaft oder Versicherung, samt Detailthemen. Nachrichten mit mehreren Themen erhalten ein Haupt- und ein Nebenthema.
Messungen
Der waagerechte Balken ist die Konfidenzspanne, der senkrechte Strich der Messwert. Die Skala läuft von 0 bis 100 Prozent; eine breite Spanne kommt von einer kleinen Stichprobe.
Modell-Ebene
Handannotierte beziehungsweise kuratierte Referenzfälle der Modellentwicklung: eingefrorene Testsplits, Produktions-Testfälle, gezielt zusammengestellte Kohorten. Wenige hundert Fälle je Modell, von Menschen geprüft.
Themenzuordnung auf öffentlichen Bewertungen
75,8 %
- Referenzsatz:
- Eingefrorene Auswertung öffentlicher Bewertungen
- Umfang:
- n = 182 · Stand 3. August 2026
- 95-%-Konfidenzintervall:
- 69,1 % bis 81,4 % (Wilson, 95 %, auf dem vollen Referenzsatz, n = 182)
Kuratierte Testfälle bestanden
91,8 %
Gemessen am Themenmodell v1.1Gemessen am Vorgängermodell auf einem leichteren, kuratierten Referenzsatz. Das Nachfolgemodell v2.0 ist auf öffentlichen Bewertungen geprüft, das ist die Zeile darüber; die beiden Zahlen sind nicht vergleichbar.
- Referenzsatz:
- Kuratierte Testfälle
- Umfang:
- n = 122 · Stand 11. März 2026
- 95-%-Konfidenzintervall:
- 85,6 % bis 95,5 % (Wilson, 95 %, auf dem vollen Referenzsatz, n = 122)
Volllauf auf echten Texten
End-to-end durch die vollständige Pipeline, auf öffentlichen Bewertungen. Referenz sind die Metadaten der Bewertungsplattform — ihr Sprachfeld und die Sternebewertung —, also Angaben, die vor der Analyse existierten und nicht für sie erzeugt wurden.
Anteil ohne zuordenbares Thema
1,2 %
FehlerrateNiedriger ist besser, null ist das beste Ergebnis. Die Obergrenze des Intervalls ist die vorsichtige Lesart.
- Referenzsatz:
- Volllauf auf öffentlichen Bewertungen, 10.09.2026
- Umfang:
- n = 6.971 · Stand 10. September 2026
- 95-%-Konfidenzintervall:
- 0,9 % bis 1,4 % (Wilson, 95 %, auf dem vollen Referenzsatz, n = 6.971)
Belegte Klassen des Themenkatalogs
12 von 12
- Referenzsatz:
- Themenkatalog
- Umfang:
- n = 12 · Stand 10. September 2026
- Kein Konfidenzintervall:
- Kein Intervall: der Referenzsatz ist ein Katalog, keine Stichprobe.
Selbsteinschätzung
Zu jedem Urteil gibt das Modell an, wie sicher es sich ist. Die Verteilung zeigt, wie oft es welche Sicherheit angibt — nicht, wie oft es recht hat.
- Median:
- 0,90
- im obersten Zehntel:
- 52,1 %
- unter 0,5:
- 4,4 %
- Referenzsatz:
- Volllauf auf öffentlichen Bewertungen, 10.09.2026
- Umfang:
- n = 6.971 · Stand 10. September 2026
Kalibrierung
Temperatur-Skalierung.
Für dieses Modell liegt kein Kalibrierungsfehler als Zahl vor.
Versionshistorie
Die Kernmetrik einer Version nennt weder Referenzsatz noch Umfang; sie sagt, woran diese Version gemessen wurde.
Die Zahlen dieses Laufs stehen auf öffentlichen Bewertungen zum Verband, keine Kundennachrichten, und ihre Referenz sind die Metadaten der Bewertungsplattform. Die Zeilen darunter stammen aus kuratierten Prüfsätzen der Modellentwicklung — ein anderer Satz Texte, also ein anderer Maßstab. Jede Zahl gilt für ihren eigenen Satz und ist mit den anderen nur eingeschränkt vergleichbar.
v1.0
11. März 2026
v1.1
11. März 2026
v2.0
3. August 2026
aktuell
Die Kernmetrik wechselt zwischen den Versionen: mal eine Zählung, mal ein Anteil, beim Risiko-Modell die Richtung. Eine gemeinsame Achse haben sie nicht.
v2.0
3. August 2026Themenzuordnung auf öffentlichen Bewertungen: 75,8 %
Was sich geändert hat
- Zwölftes Themenfeld für verbandspolitische Rückmeldungen ergänzt.
- Erstmals mit öffentlichen Bewertungen trainiert und auf einer eingefrorenen Realdaten-Auswertung geprüft; die Fehlzuordnung von Geldbeträgen zum Themenfeld Finanzen ist von 11,1 auf 1,2 Prozent gefallen.
- Größeres Textfenster, 512 statt 192 Token, damit lange Nachrichten vollständig gelesen werden.
v1.1
11. März 2026Kuratierte Testfälle: 91,8 %
Was sich geändert hat
- Vierte Feinabstimmungsphase: 112 von 122 kuratierten Testfällen bestanden.
v1.0
11. März 2026Erstversion
Was sich geändert hat
- Erstes eigenes Themenmodell, trainiert und kalibriert.