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BERT vs. RoBERTa: Welches Modell eignet sich besser für die Analyse transkribierter Sprache?

von David Nguyen 11 min lesen
In diesem Artikel

Hast du dich schon mal gefragt, was eigentlich hinter den Kulissen passiert, wenn du eine Aufnahme auf deine automatische Transkription Plattform? Moderne Sprach-zu-Text-Systeme können mehrere KI-Komponenten umfassen: Die automatische Spracherkennung wandelt Audio in Text um, während Sprachmodelle und andere NLP-Systeme diesen Text analysieren, klassifizieren, zusammenfassen oder verfeinern können.

BERT und RoBERTa sind zwei einflussreiche Modelle zum Verständnis von Texten. Zwar transkribieren beide Modelle Audioaufnahmen nicht direkt, doch ein Vergleich verdeutlicht, wie sich Verbesserungen bei der Vortrainierung von Sprachmodellen auf die nachgelagerte Analyse von Gesprächstranskripten auswirken können. Der optimierte Trainingsansatz von RoBERTa hat bei mehreren wichtigen NLP-Benchmarks bessere Ergebnisse erzielt als das ursprüngliche BERT, darunter eine Studie zur Sentimentanalyse, die informelle Sprache aus sozialen Medien einbezog.

Wichtigste Erkenntnisse

  • RoBERTa übertraf BERT um 2,85 Prozentpunkte in einer Studie zur Sentimentklassifizierung aus dem Jahr 2025, bei der Genauigkeit von 90,45% im Vergleich zu 87,60% anhand eines Datensatzes von 10.000 englischsprachigen Tweets zum Thema psychische Gesundheit. Das Ergebnis zeigt einen Vorteil bei dieser spezifischen Aufgabe im Bereich informeller Texte, nicht jedoch bei der Transkriptionsgenauigkeit.
  • RoBERTa verwendet dynamische Maskierung sowie ein BPE-Vokabular von etwa 50.000 Bytes im Vergleich zum BERT-Vokabular mit etwa 30.000 Token, neben mehreren weiteren Änderungen am ursprünglichen BERT-Vortrainingsverfahren.
  • Das für die nachgelagerte Textanalyse verwendete Sprachmodell sollte nicht mit dem Modell zur automatischen Spracherkennung verwechselt werden, das Audio in Text umwandelt.
  • RoBERTa hat bei mehreren wichtigen NLP-Benchmarks sowie bei der genannten Sentimentanalyse von informellen Texten eine bessere Leistung gezeigt als das ursprüngliche BERT, doch diese Ergebnisse belegen nicht, dass ein auf RoBERTa basierendes System genauere Transkripte liefert.
  • Sonix bietet integrierte AI-Analyse-Tools, darunter Stimmungsanalyse, automatische Zusammenfassungen, thematische Analyse und Themenerkennung.
  • Umfassende KI-Analysefunktionen deuten auf leistungsstarke nachgelagerte NLP-Fähigkeiten hin, auch wenn sie für sich genommen keinen Aufschluss darüber geben, welches Modell die Transkriptions-Engine einer Plattform antreibt.
  • Sonix unterstützt automatische Transkription in über 54 Sprachen und ermöglicht so mehrsprachige Arbeitsabläufe für Teams, die vielfältige gesprochene Inhalte bearbeiten.
  • Sonix maintains Sicherheit auf Unternehmensniveau Kontrollen und ist nach SOC 2 Typ II zertifiziert.

Große Sprachmodelle in der Spracherkennung verstehen

Sprachmodelle haben die Möglichkeiten verändert, die sich nach der Umwandlung von Sprache in Text aus Transkripten ergeben. Es ist jedoch wichtig, sie von der automatischen Spracherkennung (ASR) zu unterscheiden: ASR verarbeitet ein Audiosignal, um ein Transkript zu erstellen, während textorientierte Sprachmodelle wie BERT und RoBERTa den daraus resultierenden Text verarbeiten.

Denken Sie einmal darüber nach, wie Sie jemanden schon mitten im Satz verstehen. Sie betrachten nicht nur einzelne Wörter, sondern interpretieren jedes Wort anhand seines Kontexts. Genau das tun Modelle wie BERT und RoBERTa im Wesentlichen mit Text: Sie nutzen die Transformer-Architektur, um Wörter auf der Grundlage des umgebenden Kontexts zu verarbeiten. BERT wurde beispielsweise speziell dafür entwickelt, Repräsentationen zu lernen, die sowohl vom linken als auch vom rechten Textkontext abhängen.

Warum dies für die Transkriptanalyse von Bedeutung ist:

  • Hilft dabei, mehrdeutige Wörter anhand des Satzkontexts zu unterscheiden
  • Unterstützt die Erkennung benannter Entitäten wie Personen, Organisationen und anderer Entitäten
  • Ermöglicht die Klassifizierung von Stimmungen und Themen
  • Hilft bei der Analyse von umgangssprachlichen oder konversationellen Texten
  • Unterstützt in Verbindung mit geeigneten Modellen und Systemen die nachgelagerte Zusammenfassung und Informationsextraktion

Sprecherüberlappungen, Akzente, Störgeräusche und die Sprecherunterscheidung stellen hingegen in erster Linie Herausforderungen für die Bereiche Spracherkennung und Diarisierung eines Transkriptionssystems dar.

BERT: Die Grundlage, die alles verändert hat

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) wurde 2018 eingeführt und entwickelte sich zu einem der einflussreichsten Modelle in der modernen Verarbeitung natürlicher Sprache. Die von Google entwickelte Technologie führte das bidirektionale Deep-Learning-Vortraining ein, wodurch ihre Repräsentationen sowohl den linken als auch den rechten Textkontext berücksichtigen können.

So funktioniert BERT:

BERT nutzt eine Technik namens „Masked Language Modeling“, bei der ausgewählte Token während des Trainings ausgeblendet oder verändert werden, wodurch das Modell gezwungen wird, diese anhand des umgebenden Kontexts vorherzusagen. Dieser bidirektionale Ansatz stellte einen bedeutenden Fortschritt gegenüber Ansätzen zur Sprachrepräsentation dar, die den Kontext nur in einer Richtung verarbeiteten.

Die wichtigsten Spezifikationen von BERT:

  • Trai basiert hauptsächlich auf BooksCorpus und der englischen Wikipedia
  • Verwendet einen Wortschatz von etwa 30.000 Token
  • Verwendet einen Maskierungsansatz, der in der ursprünglichen Implementierung während der Vorverarbeitung generiert wurde
  • Beinhaltet eine Vortrainingsaufgabe zur Vorhersage des nächsten Satzes (NSP)

Diese Eigenschaften sind in der ursprünglichen BERT-Arbeit und in der anschließenden Analyse des Trainingsverfahrens dokumentiert.

Wo BERT seine Stärken ausspielt:

  • Aufgaben zur Textklassifizierung
  • Erkennung benannter Entitäten
  • Frage-Antwort-Systeme
  • Aufgaben zum allgemeinen Sprachverständnis

Die Eigenschaften von BERT für Konversationstexte:

Trotz seines bahnbrechenden Charakters unterscheidet sich das ursprüngliche Trainingsschema von BERT von späteren Modellen wie RoBERTa. Das kleinere Trainingskorpus, das Maskierungsverfahren, der Wortschatz und die NSP-Zielfunktion wurden alle zu Schwerpunkten nachfolgender Experimente.

RoBERTa: Die optimierte Evolution

Facebook AI, mittlerweile Meta, veröffentlichte 2019 RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach), wobei die zugrunde liegende Architektur von BERT überarbeitet und wichtige Teile des Vortrainingsverfahrens geändert wurden. Die Autoren berichteten von besseren Ergebnissen als beim ursprünglichen BERT bei wichtigen Benchmark-Suiten wie GLUE, RACE und SQuAD.

Was RoBERTa auszeichnet:

Training-Daten:

  • BERT: ca. 16 GB in dem von den RoBERTa-Forschern beschriebenen Vergleich
  • RoBERTa: mehr als 160 GB über fünf englischsprachige Korpora hinweg in seiner erweiterten Trainingskonfiguration

Maskierungsansatz:

  • BERT: Statische/vorverarbeitete Maskierung in der ursprünglichen Implementierung
  • RoBERTa: Dynamische Maskierung

Umfang des Wortschatzes:

  • BERT: Etwa 30.000
  • RoBERTa: Etwa 50.000 Byte-basierte BPE

NSP-Aufgabe:

  • BERT: Enthalten
  • RoBERTa: Entfernt

Training-Dauer:

  • BERT: Ursprüngliches training-Verfahren
  • RoBERTa: Weitere Experimente mit deutlich längerer Vortrainingsphase

Die Vorteile des RoBERTa-Vortrainings:

  • Dynamische Maskierung: Anstatt sich auf Maskierungsmuster zu stützen, die während der Vorverarbeitung generiert wurden, erzeugt RoBERTa jedes Mal, wenn dem Modell eine Sequenz zugeführt wird, ein neues Maskierungsmuster. In den kontrollierten Experimenten der Forscher schnitt die dynamische Maskierung bei den untersuchten Aufgaben vergleichbar oder geringfügig besser ab als die statische Maskierung.
  • Umfangreicherer Wortschatz auf Byte-Ebene: Die 50.000 Byte BPE Das System kann beliebigen Eingabetext kodieren, ohne dabei unbekannte Token einzuführen. Die RoBERTa-Forscher betrachteten diese universelle Kodierungseigenschaft als vorteilhaft, obwohl ihre ersten Experimente nur geringe Leistungsunterschiede zwischen den verschiedenen Kodierungsansätzen ergaben.
  • NSP-Aufgabe entfernt: RoBERTa hat den Verlust bei der Vorhersage des nächsten Satzes (Next Sentence Prediction, NSP) im Rahmen seines optimierten Trainingsverfahrens eliminiert. Die Forscher stellten fest, dass alternative Trainingsformate ohne NSP bei mehreren evaluierten Text-Benchmarks eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung erzielen konnten.
  • Weitere training-Daten: Bei der erweiterten Training-Phase von RoBERTa wurden mehr als 160 GB Text aus verschiedenen Korpora verwendet, wodurch das Modell mit wesentlich mehr und vielfältigerem Textmaterial konfrontiert wurde als bei der ursprünglichen BERT-Konfiguration.

Die Leistungslücke: Was die Zahlen tatsächlich zeigen

Eine Vergleichsstudie aus dem Jahr 2025 liefert ein anschauliches Beispiel für den Unterschied zwischen den Modellen bei einer Aufgabe mit informellen Texten. Die Forscher verglichen BERT und RoBERTa bei der Sentimentklassifizierung anhand von 10.000 englischsprachigen Tweets zum Thema psychische Gesundheit. RoBERTa erzielte 90,451 TP5T-Genauigkeit, 89,781 TP5T Präzision und 91,021 TP5T Recall. BERT erreichte 87,601 TP5T Genauigkeit, 86,121 TP5T Präzision und 85,371 TP5T Recall.

Die Forscher führten die besseren Ergebnisse von RoBERTa zum Teil auf den größeren Trainingskorpus und den Verzicht auf NSP zurück und beschrieben das Modell als besser geeignet, um mit umgangssprachlichen Formulierungen und emotionalen Äußerungen im Social-Media-Datensatz umzugehen.

Die Unterscheidung ist jedoch wichtig: Dies war ein Experiment zur Klassifizierung von Stimmungen in schriftlichen Tweets, kein Transkriptions-Experiment.. Dabei wurden weder die Audioerkennung, die Wortfehlerrate, die Sprecher-Diarisierung noch die Leistung bei aufgezeichneten Gesprächen gemessen. Die Forscher wiesen zudem darauf hin, dass ihr Datensatz lediglich 10.000 englischsprachige Tweets umfasste und die Verallgemeinerbarkeit über diesen Kontext hinaus begrenzt sei.

Mögliche Vorteile bei der Analyse von Gesprächsprotokollen:

  • Umgangssprache: Modelle, die auf umfangreichen Textdatensätzen basieren, können für die nachfolgende Analyse von Kontraktionen, Fragmenten, Slang und umgangssprachlichen Ausdrücken nützlich sein.
  • Emotionaler Inhalt: Feinabgestimmte Textmodelle wie RoBERTa können Aufgaben zur Einstufung von Stimmungen und Emotionen anhand von Transkripten bewältigen.
  • Kontextbezogene Disambiguierung: Bidirektionale Kontextdarstellungen können dabei helfen, Bedeutungen in mehrdeutigen Texten zu unterscheiden.
  • Entitäts- und Themenanalyse: Fortschrittliche NLP-Systeme können Entitäten, Themen, Motive und andere Muster erkennen, nachdem die Sprache transkribiert wurde.

Das sind Vorteile für Textanalyse, und nicht der Beweis dafür, dass RoBERTa selbst Audiodaten genauer erkennt.

Was dies für die Auswahl von Transkriptionstools bedeutet

Die meisten Nutzer müssen bei der Auswahl einer Transkriptionsplattform nicht darauf achten, ob diese BERT, RoBERTa oder eine andere namentlich genannte Architektur verwendet. Ein moderner Dienst kann verschiedene spezialisierte Modelle für die Spracherkennung, die Sprecherverarbeitung, die Stimmungsanalyse, die Zusammenfassung, die Übersetzung und andere Aufgaben einsetzen.

Bewerten Sie stattdessen die Ergebnisse und Funktionen, die für Ihren Arbeitsablauf von Bedeutung sind:

Anzeichen einer differenzierten Transkriptanalyse:

  • Integrierte Stimmungsanalyse
  • Automatisierte Zusammenfassungen und Themenerkennung
  • Funktionen zur Analyse mehrerer Transkripte
  • Benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen oder strukturierte Analyse
  • Erkennung von Entitäten und Themen
  • Suche und Analyse in Transkript-Sammlungen

Wichtige Transkriptionsfunktionen, die separat zu bewerten sind:

  • Genauigkeit bei Ihren tatsächlichen Aufzeichnungen
  • Leistung bei Akzenten und Hintergrundgeräuschen
  • Identifizierung des Sprechers
  • Umgang mit Fachterminologie
  • Unterstützung für benutzerdefinierte Vokabeln
  • Bearbeitungszeit

Plattformen, die umfassende AI-Analysefunktionen Funktionen wie thematische Analyse, Stimmungsanalyse, Themenerkennung, Entitätsextraktion, automatisierte Zusammenfassungen und Analysen auf Ordnerebene bieten eindeutig fortschrittliche NLP-Funktionen für nachfolgende Verarbeitungsschritte. Diese Funktionen geben jedoch keinen Aufschluss über die Architektur, auf der die zugrunde liegende Spracherkennungs-Engine basiert.

Wie fortschrittliches NLP professionelle Transkriptions-Workflows unterstützt

Für Unternehmen, die täglich mit stundenlangen Aufzeichnungen zu tun haben, kann die Kombination aus zuverlässiger Spracherkennung und anschließender Sprachanalyse die Möglichkeiten, die Teams mit den Transkripten haben, erheblich erweitern.

Nach der Transkription können fortschrittliche NLP-Tools:

  • Stimmungsanalyse in Transkripten
  • Themen, Themenbereiche und Entitäten identifizieren
  • Zusammenfassungen erstellen
  • Beantworten Sie Fragen zum Inhalt des Zeugnisses
  • Muster in Dateisammlungen analysieren

Diese Funktionen unterscheiden sich von dem ASR-System, das für die Erkennung der gesprochenen Wörter selbst zuständig ist.

Sonix vereint automatische Transkription mit Analysewerkzeugen auf derselben Plattform. Sonix unterstützt derzeit die Transkription in über 54 Sprachen und bietet KI-Funktionen wie automatisierte Zusammenfassungen, Stimmungsanalyse, thematische Analyse, Themenerkennung sowie eine Analyse auf Ordnerebene über mehrere Dateien hinweg.

Der praktische Arbeitsablauf:

  • Lade deine Aufnahme auf eine Plattform wie Sonix
  • Erhalten Sie ein Transkript mit Zeitstempeln und Angabe der Sprecher
  • Greifen Sie auf KI-generierte Zusammenfassungen zu, in denen die wichtigsten Punkte hervorgehoben sind
  • Stimmungsanalyse des Transkripts überprüfen
  • Mehrere Transkripte analysieren, um umfassendere Muster zu erkennen
  • Exportieren Sie Ihre Inhalte für die Videobearbeitung, die Erstellung von Untertiteln oder zu Dokumentationszwecken

Sonix dokumentiert offiziell die Sprechererkennung, Zeitstempel, KI-Analyse und verschiedene Optionen zum Exportieren von Transkripten als Teil seines aktuellen Funktionsumfangs.

Dieser umfassende Ansatz kann eine Aufzeichnung sowohl in ein bearbeitbares Transkript als auch in Material verwandeln, das für die weitere Analyse bereit ist.

Den richtigen Transkriptions-Workflow aufbauen

Wenn Sie Transkriptionstools anhand ihrer nachgewiesenen Fähigkeiten und nicht anhand von Annahmen über ihre zugrunde liegende Architektur auswählen, können Sie aussagekräftigere Vergleiche anstellen. Folgende Aspekte sollten Sie dabei vorrangig berücksichtigen:

Unverzichtbare Funktionen für den professionellen Einsatz:

  • Konsistenz der Genauigkeit: Testen Sie die Leistung anhand der Aufzeichnungen und unter den Bedingungen, die Ihrer tatsächlichen Arbeit entsprechen
  • Sprachliche Bandbreite: Sonix unterstützt die Transkription in über 54 Sprachen und bietet automatisierte Übersetzung in über 55 Sprachen auf der aktuellen Seite mit den Übersetzungsfunktionen
  • Einhaltung von Sicherheitsvorschriften: Sonix ist SOC 2 Typ II zertifiziert und beschreibt auf seiner Sicherheitsseite weitere Sicherheitsmaßnahmen
  • Tools für die Zusammenarbeit: Team-Merkmale, gemeinsame Arbeitsabläufe und Kommentarfunktionen können die Überprüfungsprozesse optimieren
  • Integration von Analysen: Dank integrierter KI-Tools müssen Transkriptdaten seltener auf separate Analyseplattformen übertragen werden

Fragen, die Sie jedem Transkriptionsdienstleister stellen sollten:

  • Welche Genauigkeit erzielen Sie bei Inhalten, die meinen ähnlich sind?
  • Bieten Sie eine Stimmungsanalyse oder andere Funktionen zur Transkriptanalyse an?
  • Wie gehen Sie mit Fachbegriffen und benutzerspezifischem Vokabular um?
  • Durch welche Sicherheitszertifikate werden hochgeladene Aufzeichnungen geschützt?
  • Kann ich Muster über mehrere Transkripte hinweg analysieren?

Diese Antworten sind in der Regel hilfreicher als der Versuch, darauf zu schließen, welche nicht offengelegte Modellarchitektur ein Anbieter verwendet.

Der Sonix-Vorteil: Ihre Grundlage für die LLM-Analyse

Bevor ein Sprachmodell Ihre gesprochenen Inhalte als Text analysieren kann, benötigen Sie eine Transkription, die das Gesagte genau wiedergibt. Fehler in einer Transkription können sich auf nachfolgende Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Suchergebnisse und andere Analysen auswirken.

Sonix vereint automatische Transkription mit Bearbeitungs- und Analysefunktionen, die Teams dabei unterstützen sollen, ihre Transkripte zu überprüfen und damit zu arbeiten. Die automatische Transkriptionsfunktion bietet derzeit Sprechererkennung, Zeitstempel, benutzerdefinierte Wörterbücher für Fachvokabular sowie Transkriptionen in über 54 Sprachen.

Der Sonix-Ansatz für Arbeitsabläufe im Bereich der gesprochenen Sprache:

Warum dies für Ihre LLM-Workflows von Bedeutung ist:

Unabhängig davon, ob Sie Transkripte mit externen Sprachmodellen analysieren oder die integrierten Analysefunktionen von Sonix nutzen – die Qualität der Transkripte wirkt sich auf die für die weitere Verarbeitung verfügbaren Informationen aus.

Es ist außerdem wichtig, die Architektur einer Plattform nicht allein anhand ihrer Funktionsliste zu vermuten. Sentimentanalyse, Zusammenfassung und Themenextraktion verdeutlichen zwar die nachgelagerten KI-Fähigkeiten, geben jedoch keinen Aufschluss darüber, ob die Transkriptions-Engine selbst BERT, RoBERTa oder eine andere Architektur verwendet.

Für Teams, die ernsthaft daran interessiert sind, Erkenntnisse aus gesprochenen Inhalten zu gewinnen, ist die Transkriptionsplattform mehr als nur ein Hilfsmittel. Sie liefert den Text, auf dem die nachfolgende Analyse basiert. Sonix kombiniert diesen Transkriptions-Workflow mit integrierten Analyse-Tools für Teams, die auf einer einzigen Plattform von Aufzeichnungen zu durchsuchbaren und analysierbaren Inhalten gelangen möchten.

Häufig gestellte Fragen

Können BERT oder RoBERTa Audiodateien direkt transkribieren?

Weder BERT noch RoBERTa transkribieren Audiodaten direkt; bei beiden handelt es sich um textorientierte Sprachrepräsentationsmodelle. Automatische Spracherkennungssysteme übernehmen die Umwandlung von Audiosignalen in Text. Ein Transkriptions-Workflow kann anschließend separate Sprachmodelle oder NLP-Systeme für Aufgaben wie Klassifizierung, Stimmungsanalyse, Zusammenfassung, Entitätsextraktion oder andere Nachbearbeitungsschritte einsetzen, wobei die genaue Architektur je nach Anbieter variiert.

Warum geben Transkriptionsunternehmen nicht bekannt, welche Modelle sie verwenden?

Transkriptionsplattformen veröffentlichen nicht immer die technischen Details jedes Modells oder jeder Komponente ihres Technologie-Stacks, sodass eine Funktionsliste in der Regel keinen Aufschluss darüber gibt, ob ein Dienst BERT, RoBERTa oder eine andere Architektur verwendet. Stimmungsanalyse, automatisierte Zusammenfassungen und Erkenntnisse aus mehreren Transkripten veranschaulichen nachgelagerte KI-Funktionalitäten, sind jedoch kein verlässlicher Hinweis auf die für die Spracherkennung verwendete Architektur. Konzentrieren Sie sich beim Vergleich von Plattformen auf die nachgewiesene Transkriptionsleistung und die dokumentierten Funktionen, anstatt zu versuchen, Rückschlüsse auf ein nicht offengelegtes Modell zu ziehen.

Inwieweit beeinflusst die Modellwahl tatsächlich die Transkriptionsgenauigkeit?

Die zitierte Studie gibt keine Antwort auf diese Frage. Sie ergab, dass RoBERTa bei einer Aufgabe zur Sentimentklassifizierung mit 10.000 Tweets zum Thema psychische Gesundheit eine Genauigkeit von 90,451 TP5T erreichte, während BERT bei 87,601 TP5T lag; die Klassifizierungsgenauigkeit ist jedoch nicht dasselbe Maß wie die Transkriptionsgenauigkeit oder die Wortfehlerrate. Die Studie lässt sich daher nicht dazu heranziehen, um zu berechnen, wie viele Transkriptionsfehler RoBERTa in einer Audioaufnahme verhindern würde.

An welchen Merkmalen lässt sich erkennen, dass eine Transkriptionsplattform fortschrittliche NLP-Techniken einsetzt?

Eingebaut AI-Analyse Funktionen wie Stimmungsanalyse, thematische Analyse, Themenerkennung, Entitätsextraktion, automatisierte Zusammenfassungen und die Analyse mehrerer Dateien zeigen, dass eine Plattform über fortschrittliche Textanalysefunktionen verfügt. Sie geben jedoch nicht unbedingt Aufschluss darüber, welches Modell das Spracherkennungssystem der Plattform antreibt, da die Transkription und die nachgelagerte NLP möglicherweise von separaten Modellen übernommen werden. Sonix dokumentiert derzeit alle diese Analysefunktionen auf seiner offiziellen Seite „AI Analysis“.

Wie kann ich prüfen, ob ein Transkriptionsdienst gesprochene Sprache gut verarbeitet?

Laden Sie Inhalte hoch, die Ihren tatsächlichen Arbeitsablauf widerspiegeln, einschließlich Aufnahmen mit mehreren Sprechern, Fachterminologie, Akzenten oder nicht optimalen Aufnahmebedingungen, sofern diese für Ihren Anwendungsfall typisch sind. Bewerten Sie die Wortgenauigkeit, die Sprechererkennung, die Terminologie, die Zeitstempel und den Umfang der erforderlichen manuellen Korrekturen. Tests mit Ihren eigenen Aufnahmen liefern weitaus aussagekräftigere Erkenntnisse über die Transkriptionsqualität als der Versuch, die Leistung anhand des Namens eines zugrunde liegenden Sprachmodells abzuleiten.

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