Gibt es spezielle Intelligenzmodelle für den russischen Wortschatz auf B1

Es gibt aktuell keine spezifischen Intelligenzmodelle, die ausschließlich auf den russischen Wortschatz auf B1-Niveau ausgerichtet sind. Allerdings existieren verschiedene fortgeschrittene russische Sprachmodelle und Benchmarks für das Sprachverständnis, die auch Aufgaben in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden abdecken, unter anderem mit Fokus auf allgemeine Sprachkompetenz und Wortschatz. Modelle wie ruBERT, ruRoBERTa oder ruT5 sind Beispiele für speziell für Russisch entwickelte Sprachmodelle, die sich für verschiedene NLP-Anwendungen eignen und theoretisch an verschiedene Niveau-Stufen, wie B1, angepasst werden könnten.

Zusätzlich gibt es russisch-fokussierte Embedding-Modelle und Benchmarks (z.B. ruMTEB), die verschiedene Aufgaben im Sprachverständnis abdecken. Diese Modelle basieren auf modernen Transformer-Architekturen, eignen sich aber eher generisch für die russische Sprache insgesamt, nicht speziell fürs B1-Vokabular.

Wenn das Ziel darin besteht, Materialien oder Tools speziell für das Lernen des russischen Wortschatzes auf B1-Niveau zu finden, könnte man auf Sprachlern-Apps oder spezifische Vokabellisten zurückgreifen. Intelligenz- oder Sprachmodelle für die Texterkennung und Sprachverarbeitung in B1 könnten theoretisch trainiert werden, sind aber in der Forschung nicht isoliert als B1-spezifisch ausgewiesen.

Zusammenfassend gibt es keine dedizierten B1-spezifischen Intelligenzmodelle für den russischen Wortschatz, aber man kann modern trainierte russische Sprachmodelle und Embeddings nutzen und eventuell auf B1-Materialien anpassen oder darauf aufbauen.

Verweise

• RussianSuperGLUE: A Russian Language Understanding Evaluation Benchmark

• A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian

• The Russian-focused embedders’ exploration: ruMTEB benchmark and Russian embedding model design

• Adaptation of Deep Bidirectional Multilingual Transformers for Russian Language

• Vikhr: Constructing a State-of-the-art Bilingual Open-Source Instruction-Following Large Language Model for Russian

• Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation

• LERNSTRATEGIEN DER STUDIERENDEN IM FACH „DEUTSCHE PRAKTISCHE PHONETIK“

• Die Lerntheorie P. Ja. Galʹperins und ihre Anwendbarkeit im Fremdsprachenunterricht

• LL”aMmlein: Compact and Competitive German-Only Language Models from Scratch

• German’s Next Language Model

• Der «Gemeinsame europäische Referenzrahmen für Sprachen» als Grundlage von Bildungsstandards für die Fremdsprachen – Methodologische Probleme der Entwicklung und Adaptierung von Kompetenzbeschreibungen

• Development of B1 Level Listening Learning Media Using the Proprofs Platform

• Sprachwissenschaft und Sprachdidaktik - zum Verhältnis zweier ungleicher Schwestern

• Vergleich statt Übersetzung: Das bilinguale distinktive Synonymenwörterbuch als Ergänzung zum traditionellen zweisprachigen Wörterbuch