Bedeutungsräume
Struktur durch semantische Raumlogik
Ohne semantische Raumstruktur bleibt KI-Verarbeitung kontextlos. Die ::Notation erzeugt steuerbare Bedeutungsräume durch explizite Markerlogik.
Semantische Bedeutungsräume in KI-Systemen
Innerhalb KI-gestützter Systeme sind Bedeutungsräume strukturierte semantische Zonen, die Verarbeitung, Interpretation und Steuerung ermöglichen. Die ::Notation operationalisiert diese Räume durch Marker wie ::kontext=Förderlogik, ::rahmen=Auditstruktur oder ::funktion=Entscheidungsmodul. Bedeutungsräume sind keine metaphorischen Felder, sondern maschinenlesbare Kontexte mit klarer semantischer Funktion. Sie ermöglichen nicht nur Orientierung, sondern auch Steuerung. Für Organisationen bedeutet das: Wer KI sinnvoll einsetzen will, muss Bedeutungsräume definieren, strukturieren und auditierbar machen.
Wie wirken Marker auf Raumstruktur?
Semantische Marker erzeugen Bedeutungsräume. Sie machen Kontexte steuerbar, nachvollziehbar und maschinenlesbar.
Warum sind Bedeutungsräume strukturierbar?
Bedeutungsräume entstehen durch Marker. Sie definieren Kontext, Rahmen und Funktion semantisch präzise.
Wie hilft ::Notation konkret?
Die ::Notation macht Bedeutungsräume sichtbar. Sie operationalisiert semantische Zonen durch Markerlogik.
Wie wird Raumstruktur überprüfbar?
Durch Markerrelationen wird Raumstruktur nachvollziehbar. Semantik wird prüfbar, belastbar und steuerbar.
License notice
The :: notation was described by Joost H. Schloemer in 2025 as part of semantic prompt research and published under CC BY 4.0. It understands the :: operator not as a pure syntax symbol, but as a semantic operator that makes meaning networks visible to humans and machines.
The symbol (::) as such is in the public domain.
Use permitted with attribution.
© 2025 Joost H. Schloemer – CC BY 4.0
Repository : GitHub – Schloemer-CMS/Promptnotation
Reference : DOI 10.5281/zenodo.16366107