-
Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004)
0.03
0.026840514 = product of:
0.067101285 = sum of:
0.057321683 = product of:
0.17196505 = sum of:
0.17196505 = weight(_text_:3a in 562) [ClassicSimilarity], result of:
0.17196505 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
0.30597782 = queryWeight, product of:
8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.56201804 = fieldWeight in 562, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=562)
0.33333334 = coord(1/3)
0.009779599 = product of:
0.029338794 = sum of:
0.029338794 = weight(_text_:22 in 562) [ClassicSimilarity], result of:
0.029338794 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.23214069 = fieldWeight in 562, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=562)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Content
- Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
- Date
- 8. 1.2013 10:22:32
-
Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008)
0.02
0.020450454 = product of:
0.051126134 = sum of:
0.0397166 = weight(_text_:den in 4184) [ClassicSimilarity], result of:
0.0397166 = score(doc=4184,freq=6.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.3839458 = fieldWeight in 4184, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=4184)
0.011409531 = product of:
0.034228593 = sum of:
0.034228593 = weight(_text_:22 in 4184) [ClassicSimilarity], result of:
0.034228593 = score(doc=4184,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.2708308 = fieldWeight in 4184, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=4184)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Abstract
- Das Medium Internet ist im Wandel, und mit ihm ändern sich seine Publikations- und Rezeptionsbedingungen. Welche Chancen bieten die momentan parallel diskutierten Zukunftsentwürfe von Social Web und Semantic Web? Zur Beantwortung dieser Frage beschäftigt sich der Beitrag mit den Grundlagen beider Modelle unter den Aspekten Anwendungsbezug und Technologie, beleuchtet darüber hinaus jedoch auch deren Unzulänglichkeiten sowie den Mehrwert einer mediengerechten Kombination. Am Beispiel des grammatischen Online-Informationssystems grammis wird eine Strategie zur integrativen Nutzung der jeweiligen Stärken skizziert.
- Date
- 22. 1.2011 10:38:28
-
Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000)
0.02
0.019307798 = product of:
0.04826949 = sum of:
0.040119827 = weight(_text_:den in 5557) [ClassicSimilarity], result of:
0.040119827 = score(doc=5557,freq=12.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.38784382 = fieldWeight in 5557, product of:
3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
12.0 = termFreq=12.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=5557)
0.008149666 = product of:
0.024448996 = sum of:
0.024448996 = weight(_text_:22 in 5557) [ClassicSimilarity], result of:
0.024448996 = score(doc=5557,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19345059 = fieldWeight in 5557, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=5557)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Abstract
- In den vergangenen Jahren hat sich die Entwicklung, Sprache als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine einzusetzen, zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die steigende Verarbeitungsgeschwindigkeit der Prozessoren ermöglicht es heute, selbst sehr komplexe Aufgaben wie Diktiersysteme auf handelsüblichen PCs verfügbar zu machen. Ebenso haben sich Verfahren weiterentwickelt und die Erkennungsleistung konnte gesteigert werden. Insbesondere im mobilen Umfeld wird sich Sprache als notwendig erweisen, um den Widerspruch, immer komplexere Funktionalität in immer kleineren und leichteren Terminals unterzubringen, aufzulösen. In diesem Umfeld können auch andere Modalitäten, wie Handschrift oder Gestik, integriert werden. Eine der Hauptanwendungen in mobiler Umgebung wird der Zugriff auf das Internet werden: um schnell und umfassend zu den benötigten Information zu gelangen, können intelligente Agenten eine mögliche Hilfe darstellen. Sie sind in Lage, die Informationen bezüglich ihrer Relevanz für den Nutzer zu beurteilen und fassen die Inhalte zusammen, die sich auf den kleinen Displays, oder akustisch wiedergeben lassen. Ist das gefundene Dokument in einer dein Benutzer fremden Sprache verfaßt, kann es automatisch übersetzt werden. Natürlich werden die benötigten Technologien nicht alle in einem Endgerät untergebracht werden können, deshalb wird bereits heute in Standardisierungsgremien untersucht, wie verteilte Architekturen helfen können, den Zugriff auf Informationen immer, überall und jedem verfügbaren Endgerät zugänglich zu machen. Das vom BMWi geförderte Projekt "Mobiler Multimedia-Arbeitsplatz der Zukunft" will diesen Ansatz verfolgen. Dabei werden auch die sozialen und arbeitsrechtlichen Aspekte untersucht
- Date
- 26.12.2000 13:22:17
-
Liu, S.; Liu, F.; Yu, C.; Meng, W.: ¬An effective approach to document retrieval via utilizing WordNet and recognizing phrases (2004)
0.02
0.015025238 = product of:
0.037563093 = sum of:
0.021115808 = product of:
0.06334742 = sum of:
0.06334742 = weight(_text_:f in 4078) [ClassicSimilarity], result of:
0.06334742 = score(doc=4078,freq=2.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.4403713 = fieldWeight in 4078, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4078)
0.33333334 = coord(1/3)
0.016447285 = product of:
0.049341854 = sum of:
0.049341854 = weight(_text_:29 in 4078) [ClassicSimilarity], result of:
0.049341854 = score(doc=4078,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.38865322 = fieldWeight in 4078, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4078)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Date
- 10.10.2005 10:29:08
-
Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001)
0.01
0.014415528 = product of:
0.03603882 = sum of:
0.030334054 = weight(_text_:den in 5759) [ClassicSimilarity], result of:
0.030334054 = score(doc=5759,freq=14.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.29324344 = fieldWeight in 5759, product of:
3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
14.0 = termFreq=14.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=5759)
0.0057047657 = product of:
0.017114297 = sum of:
0.017114297 = weight(_text_:22 in 5759) [ClassicSimilarity], result of:
0.017114297 = score(doc=5759,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.1354154 = fieldWeight in 5759, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=5759)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Content
- Um Firmen und Agenturen die Beobachtungen von Medien zu erleichtern, entwickeln Forscher an der Duisburger Hochschule zurzeit ein System zur automatischen Themenerkennung in Rundfunk und Fernsehen. Das so genannte Alert-System soll dem Nutzer helfen, die für ihn relevanten Sprachinformationen aus Nachrichtensendungen herauszufiltem und weiterzuverarbeiten. Durch die automatische Analyse durch den Computer können mehrere Programme rund um die Uhr beobachtet werden. Noch erfolgt die Informationsgewinnung aus TV- und Radiosendungen auf klassischem Wege: Ein Mensch sieht, hört, liest und wertet aus. Das ist enorm zeitaufwendig und für eine Firma, die beispielsweise die Konkurrenz beobachten oder ihre Medienpräsenz dokumentieren lassen möchte, auch sehr teuer. Diese Arbeit ließe sich mit einem Spracherkenner automatisieren, sagten sich die Duisburger Forscher. Sie arbeiten nun zusammen mit Partnern aus Deutschland, Frankreich und Portugal in einem europaweiten Projekt an der Entwicklung einer entsprechenden Technologie (http://alert.uni-duisburg.de). An dem Projekt sind auch zwei Medienbeobachtungsuntemehmen beteiligt, die Oberserver Argus Media GmbH aus Baden-Baden und das französische Unternehmen Secodip. Unsere Arbeit würde schon dadurch erleichtert, wenn Informationen, die über unsere Kunden in den Medien erscheinen, vorselektiert würden", beschreibt Simone Holderbach, Leiterin der Produktentwicklung bei Oberserver, ihr Interesse an der Technik. Und wie funktioniert Alert? Das Spracherkennungssystem wird darauf getrimmt, Nachrichtensendungen in Radio und Fernsehen zu überwachen: Alles, was gesagt wird - sei es vom Nachrichtensprecher, Reporter oder Interviewten -, wird durch die automatische Spracherkennung in Text umgewandelt. Dabei werden Themen und Schlüsselwörter erkannt und gespeichert. Diese werden mit den Suchbegriffen des Nutzers verglichen. Gefundene Übereinstimmungen werden angezeigt und dem Benutzer automatisch mitgeteilt. Konventionelle Spracherkennungstechnik sei für die Medienbeobachtung nicht einsetzbar, da diese für einen anderen Zweck entwickelt worden sei, betont Prof. Gerhard Rigoll, Leiter des Fachgebiets Technische Informatik an der Duisburger Hochschule. Für die Umwandlung von Sprache in Text wurde die Alert-Software gründlich trainiert. Aus Zeitungstexten, Audio- und Video-Material wurden bislang rund 3 50 Millionen Wörter verarbeitet. Das System arbeitet in drei Sprachen. Doch so ganz fehlerfrei sei der automatisch gewonnene Text nicht, räumt Rigoll ein. Zurzeit liegt die Erkennungsrate bei 40 bis 70 Prozent. Und das wird sich in absehbarer Zeit auch nicht ändern." Musiküberlagerungen oder starke Hintergrundgeräusche bei Reportagen führen zu Ungenauigkeiten bei der Textumwandlung. Deshalb haben die, Duisburger Wissenschaftler Methoden entwickelt, die über die herkömmliche Suche nach Schlüsselwörtern hinausgehen und eine inhaltsorientierte Zuordnung ermöglichen. Dadurch erhält der Nutzer dann auch solche Nachrichten, die zwar zum Thema passen, in denen das Stichwort aber gar nicht auftaucht", bringt Rigoll den Vorteil der Technik auf den Punkt. Wird beispielsweise "Ölpreis" als Suchbegriff eingegeben, werden auch solche Nachrichten angezeigt, in denen Olkonzerne und Energieagenturen eine Rolle spielen. Rigoll: Das Alert-System liest sozusagen zwischen den Zeilen!' Das Forschungsprojekt wurde vor einem Jahr gestartet und läuft noch bis Mitte 2002. Wer sich über den Stand der Technik informieren möchte, kann dies in dieser Woche auf der Industriemesse in Hannover. Das Alert-System wird auf dem Gemeinschaftsstand "Forschungsland NRW" in Halle 18, Stand M12, präsentiert
- Source
- Handelsblatt. Nr.79 vom 24.4.2001, S.22
-
Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005)
0.01
0.012536689 = product of:
0.03134172 = sum of:
0.025636954 = weight(_text_:den in 4044) [ClassicSimilarity], result of:
0.025636954 = score(doc=4044,freq=10.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.24783593 = fieldWeight in 4044, product of:
3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
10.0 = termFreq=10.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=4044)
0.0057047657 = product of:
0.017114297 = sum of:
0.017114297 = weight(_text_:22 in 4044) [ClassicSimilarity], result of:
0.017114297 = score(doc=4044,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.1354154 = fieldWeight in 4044, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=4044)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Content
- "Der Spracherkennung am Computer schien vor wenigen Jahren die Zukunft zu gehören. Geradezu euphorisch waren viele Computernutzer, als sich auf den Bildschirmen die ersten gesprochenen Sätze als Text darstellten. Doch die Spracherkennung erwies sich als anfällig, die Nachbearbeitung nahm manchmal mehr Zeit in Anspruch als gespart wurde. Dabei ist die Kommunikation des Menschen mit der Maschine über die Tastatur eigentlich höchst kompliziert - selbst geübte Schreiber sprechen schneller als sie tippen. Deshalb hat sich inzwischen viel getan: Im Preis und in der Genauigkeit sind viele Spracherkennungsprogramme heute alltagsreif. Die besten Systeme kosten aber noch immer mehrere hundert Euro, die günstigsten weisen Lücken auf. Letztlich gilt: Respektable Ergebnisse sind erreichbar, wenn sich der Mensch der Maschine anpasst. Die Stiftung Warentest in Berlin hat die sechs gängigsten Systeme auf den Prüfstand gestellt. Die ersten Ergebnisse waren ernüchternd: Das deutlich gesprochene "Johann Wolfgang von Goethe" wurde als "Juan Wolf kann Mohnblüte", "Jaun Wolfgang von Göbel" oder "Johann-Wolfgang Wohngüte" geschrieben. Grundsätzlich gilt: Bei einem einfachen Basiswortschatz sind die Ergebnisse genau, sobald es etwas spezieller wird, wird die Software erfinderisch. "Zweiter Weltkrieg" kann dann zu "Zeit für Geld kriegt" werden. Doch ebenso wie der Nutzer lernt auch das System. Bei der Software ist Lernfähigkeit Standard. Ohnehin muss der Benutzer das System einrichten, indem er vorgegebene Texte liest. Dabei wird das Programm der Stimme und der Sprechgeschwindigkeit angepasst. Hier gilt, dass der Anwender deutlich, aber ganz normal vorlesen sollte. Wer akzentuiert und übertrieben betont, wird später mit ungenauen Ausgaben bestraft. Erkennt das System auch nach dem Training einzelne Wörter nicht, können sie nachträglich eingefügt werden. Gleiches gilt für kompliziertere Orts- oder Eigennamen. Wie gut das funktioniert, beweist ein Gegentest: Liest ein anderer den selben Text vor, sinkt das Erkennungsniveau rapide. Die beste Lernfähigkeit attestierten die Warentester dem System "Voice Pro 10" von linguatec. Das war das mit Abstand vielseitigste, mit fast 200 Euro jedoch auch das teuerste Programm.
Billiger geht es mit "Via Voice Standard" von IBM. Die Software kostet etwa 50 Euro, hat aber erhebliche Schwächen in der Lernfähigkeit: Sie schneidet jedoch immer noch besser ab als das gut drei Mal so teure "Voice Office Premium 10"; das im Test der sechs Programme als einziges nur ein "Befriedigend" bekam. "Man liest über Spracherkennung nicht mehr so viel" weil es funktioniert", glaubt Dorothee Wiegand von der in Hannover erscheinenden Computerzeitschrift "c't". Die Technik" etwa "Dragon Naturally Speaking" von ScanSoft, sei ausgereift, "Spracherkennung ist vor allem Statistik, die Auswertung unendlicher Wortmöglichkeiten. Eigentlich war eher die Hardware das Problem", sagt Wiegand. Da jetzt selbst einfache Heimcomputer schnell und leistungsfähig seien, hätten die Entwickler viel mehr Möglichkeiten."Aber selbst ältere Computer kommen mit den Systemen klar. Sie brauchen nur etwas länger! "Jedes Byte macht die Spracherkennung etwas schneller, ungenauer ist sie sonst aber nicht", bestätigt Kristina Henry von linguatec in München. Auch für die Produkte des Herstellers gelte jedoch, dass "üben und deutlich sprechen wichtiger sind als jede Hardware". Selbst Stimmen von Diktiergeräten würden klar, erkannt, versichert Henry: "Wir wollen einen Schritt weiter gehen und das Diktieren von unterwegs möglich machen." Der Benutzer könnte dann eine Nummer anwählen, etwa im Auto einen Text aufsprechen und ihn zu Hause "getippt" vorfinden. Grundsätzlich passt die Spracherkennungssoftware inzwischen auch auf den privaten Computer. Klar ist aber, dass selbst der bestgesprochene Text nachbearbeitet werden muss. Zudem ist vom Nutzer Geduld gefragt: Ebenso wie sein System lernt, muss der Mensch sich in Aussprache und Geschwindigkeit dem System anpassen. Dann sind die Ergebnisse allerdings beachtlich - und "Sexterminvereinbarung" statt "zwecks Terminvereinbarung" gehört der Vergangenheit an."
- Date
- 3. 5.1997 8:44:22
-
Wahlster, W.: Verbmobil : Erkennung, Analyse, Transfer, Generierung und Synthese von Spontansprache (2001)
0.01
0.011809196 = product of:
0.02952299 = sum of:
0.01965462 = weight(_text_:den in 5629) [ClassicSimilarity], result of:
0.01965462 = score(doc=5629,freq=2.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19000389 = fieldWeight in 5629, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=5629)
0.00986837 = product of:
0.029605111 = sum of:
0.029605111 = weight(_text_:29 in 5629) [ClassicSimilarity], result of:
0.029605111 = score(doc=5629,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.23319192 = fieldWeight in 5629, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=5629)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Abstract
- Verbmobil ist ein langfristig angelegtes, interdisziplinäres Leitprojekt im Bereich der Sprachtechnologie. Das Verbmobil-System erkennt gesprochene Spontansprache, analysiert die Eingabe, übersetzt sie in eine Fremdsprache, erzeugt einen Satz und spricht ihn aus. Für ausgewählte Themenbereiche (z.B. Terminverhandlung, Reiseplanung, Fernwartung) soll Verbmobil Übersetzungshilfe in Gesprächssituationen mit ausländischen Partnern leisten. Das Verbundvorhaben, in dem Unternehmen der Informationstechnologie, Universitäten und Forschungszentren kooperieren, wird vom Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie (BMBF) in zwei Phasen (Laufzeit Phase 1: 1993-1996; Phase 2: 1997 - 2000) gefördert. Nachdem in der ersten Phase Terminverhandlungsdialoge zwischen einem deutschen und japanischen Geschäftspartner mit Englisch als Zwischensprache verarbeitet wurden, steht in der zweiten Phase von Verbmobil die robuste und bidirektionale Übersetzung spontansprachlicher Dialoge aus den Domänen Reiseplanung und Hotelreservierung für die Sprachpaare Deutsch-Englisch (ca. 10. 000 Wörter) und Deutsch-Japanisch (ca. 2.500 Wörter) im Vordergrund
- Date
- 29. 1.1997 18:49:05
-
Rosemblat, G.; Tse, T.; Gemoets, D.: Adapting a monolingual consumer health system for Spanish cross-language information retrieval (2004)
0.01
0.011735781 = product of:
0.029339451 = sum of:
0.021115808 = product of:
0.06334742 = sum of:
0.06334742 = weight(_text_:f in 2673) [ClassicSimilarity], result of:
0.06334742 = score(doc=2673,freq=8.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.4403713 = fieldWeight in 2673, product of:
2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
8.0 = termFreq=8.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=2673)
0.33333334 = coord(1/3)
0.008223643 = product of:
0.024670927 = sum of:
0.024670927 = weight(_text_:29 in 2673) [ClassicSimilarity], result of:
0.024670927 = score(doc=2673,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19432661 = fieldWeight in 2673, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=2673)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Abstract
- This preliminary study applies a bilingual term list (BTL) approach to cross-language information retrieval (CLIR) in the consumer health domain and compares it to a machine translation (MT) approach. We compiled a Spanish-English BTL of 34,980 medical and general terms. We collected a training set of 466 general health queries from MedlinePlus en espaiiol and 488 domainspecific queries from ClinicalTrials.gov translated into Spanish. We submitted the training set queries in English against a test bed of 7,170 ClinicalTrials.gov English documents, and compared MT and BTL against this English monolingual standard. The BTL approach was less effective (F = 0.420) than the MT approach (F = 0.578). A failure analysis of the results led to substitution of BTL dictionary sources and the addition of rudimentary normalisation of plural forms. These changes improved the CLIR effectiveness of the same training set queries (F = 0.474), and yielded comparable results for a test set of new 954 queries (F= 0.484). These results will shape our efforts to support Spanishspeakers' needs for consumer health information currently only available in English.
- Date
- 29. 8.2004 19:12:06
-
Frederichs, A.: Natürlichsprachige Abfrage und 3-D-Visualisierung von Wissenszusammenhängen (2007)
0.01
0.011203535 = product of:
0.028008837 = sum of:
0.01637885 = weight(_text_:den in 566) [ClassicSimilarity], result of:
0.01637885 = score(doc=566,freq=2.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.15833658 = fieldWeight in 566, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=566)
0.011629987 = product of:
0.03488996 = sum of:
0.03488996 = weight(_text_:29 in 566) [ClassicSimilarity], result of:
0.03488996 = score(doc=566,freq=4.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.2748193 = fieldWeight in 566, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=566)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Abstract
- Eine der größten Herausforderungen für alle technischen Anwendungen ist die sogenannte Mensch-Maschine-Schnittstelle, also der Problemkreis, wie der bedienende Mensch mit der zu bedienenden Technik kommunizieren kann. Waren die Benutzungsschnittstellen bis Ende der Achtziger Jahre vor allem durch die Notwendigkeit des Benutzers geprägt, sich an die Erfordernisse der Maschine anzupassen, so wurde mit Durchsetzung grafischer Benutzungsoberflächen zunehmend versucht, die Bedienbarkeit so zu gestalten, dass ein Mensch auch ohne größere Einarbeitung in die Lage versetzt werden sollte, seine Befehle der Technik - letztlich also dem Computer - zu übermitteln. Trotz aller Fortschritte auf diesem Gebiet blieb immer die Anforderung, der Mensch solle auf die ihm natürlichste Art und Weise kommunizieren können, mit menschlicher Sprache. Diese Anforderung gilt gerade auch für das Retrieval von Informationen: Warum ist es nötig, die Nutzung von Booleschen Operatoren zu erlernen, nur um eine Suchanfrage stellen zu können? Ein anderes Thema ist die Frage nach der Visualisierung von Wissenszusammenhängen, die sich der Herausforderung stellt, in einem geradezu uferlos sich ausweitenden Informationsangebot weiterhin den Überblick behalten und relevante Informationen schnellstmöglich finden zu können.
- Date
- 25.10.2007 9:51:29
- Source
- Wa(h)re Information: 29. Österreichischer Bibliothekartag Bregenz, 19.-23.9.2006. Hrsg.: Harald Weigel
-
Schneider, J.W.; Borlund, P.: ¬A bibliometric-based semiautomatic approach to identification of candidate thesaurus terms : parsing and filtering of noun phrases from citation contexts (2005)
0.01
0.010476238 = product of:
0.026190596 = sum of:
0.014781064 = product of:
0.044343192 = sum of:
0.044343192 = weight(_text_:f in 156) [ClassicSimilarity], result of:
0.044343192 = score(doc=156,freq=2.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.3082599 = fieldWeight in 156, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=156)
0.33333334 = coord(1/3)
0.011409531 = product of:
0.034228593 = sum of:
0.034228593 = weight(_text_:22 in 156) [ClassicSimilarity], result of:
0.034228593 = score(doc=156,freq=2.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.2708308 = fieldWeight in 156, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=156)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Date
- 8. 3.2007 19:55:22
- Source
- Context: nature, impact and role. 5th International Conference an Conceptions of Library and Information Sciences, CoLIS 2005 Glasgow, UK, June 2005. Ed. by F. Crestani u. I. Ruthven
-
Notess, G.R.: Up and coming search technologies (2000)
0.01
0.0091721555 = product of:
0.04586078 = sum of:
0.04586078 = weight(_text_:den in 5467) [ClassicSimilarity], result of:
0.04586078 = score(doc=5467,freq=2.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.4433424 = fieldWeight in 5467, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=5467)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- Kolumnenartikel zu Trends bei den Suchdiensten des Internet
-
Zhang, C.; Zeng, D.; Li, J.; Wang, F.-Y.; Zuo, W.: Sentiment analysis of Chinese documents : from sentence to document level (2009)
0.01
0.009015142 = product of:
0.022537854 = sum of:
0.012669483 = product of:
0.038008448 = sum of:
0.038008448 = weight(_text_:f in 3296) [ClassicSimilarity], result of:
0.038008448 = score(doc=3296,freq=2.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.26422277 = fieldWeight in 3296, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=3296)
0.33333334 = coord(1/3)
0.00986837 = product of:
0.029605111 = sum of:
0.029605111 = weight(_text_:29 in 3296) [ClassicSimilarity], result of:
0.029605111 = score(doc=3296,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.23319192 = fieldWeight in 3296, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=3296)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Date
- 2. 2.2010 19:29:56
-
Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004)
0.01
0.007899604 = product of:
0.039498016 = sum of:
0.039498016 = product of:
0.059247024 = sum of:
0.024670927 = weight(_text_:29 in 2541) [ClassicSimilarity], result of:
0.024670927 = score(doc=2541,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19432661 = fieldWeight in 2541, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=2541)
0.0345761 = weight(_text_:22 in 2541) [ClassicSimilarity], result of:
0.0345761 = score(doc=2541,freq=4.0), product of:
0.12638368 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.27358043 = fieldWeight in 2541, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=2541)
0.6666667 = coord(2/3)
0.2 = coord(1/5)
- Date
- 14. 8.2004 17:22:56
- Source
- Online. 28(2004) no.3, S.22-29
-
Li, W.; Wong, K.-F.; Yuan, C.: Toward automatic Chinese temporal information extraction (2001)
0.01
0.007512619 = product of:
0.018781547 = sum of:
0.010557904 = product of:
0.03167371 = sum of:
0.03167371 = weight(_text_:f in 6029) [ClassicSimilarity], result of:
0.03167371 = score(doc=6029,freq=2.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.22018565 = fieldWeight in 6029, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=6029)
0.33333334 = coord(1/3)
0.008223643 = product of:
0.024670927 = sum of:
0.024670927 = weight(_text_:29 in 6029) [ClassicSimilarity], result of:
0.024670927 = score(doc=6029,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19432661 = fieldWeight in 6029, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=6029)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Date
- 29. 9.2001 14:02:50
-
Ibekwe-SanJuan, F.; SanJuan, E.: From term variants to research topics (2002)
0.01
0.007512619 = product of:
0.018781547 = sum of:
0.010557904 = product of:
0.03167371 = sum of:
0.03167371 = weight(_text_:f in 1853) [ClassicSimilarity], result of:
0.03167371 = score(doc=1853,freq=2.0), product of:
0.14385001 = queryWeight, product of:
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.22018565 = fieldWeight in 1853, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1853)
0.33333334 = coord(1/3)
0.008223643 = product of:
0.024670927 = sum of:
0.024670927 = weight(_text_:29 in 1853) [ClassicSimilarity], result of:
0.024670927 = score(doc=1853,freq=2.0), product of:
0.12695599 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.19432661 = fieldWeight in 1853, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1853)
0.33333334 = coord(1/3)
0.4 = coord(2/5)
- Source
- Knowledge organization. 29(2002) nos.3/4, S.181-197
-
Stock, W.G.: Textwortmethode : Norbert Henrichs zum 65. (3) (2000)
0.01
0.0074122213 = product of:
0.037061106 = sum of:
0.037061106 = weight(_text_:den in 4891) [ClassicSimilarity], result of:
0.037061106 = score(doc=4891,freq=4.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.35827476 = fieldWeight in 4891, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4891)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- Nur wenige Dokumentationsmethoden werden mit dem Namen ihrer Entwickler assoziiert. Ausnahmen sind Melvil Dewey (DDC), S.R. Ranganathan (Colon Classification) - und Norbert Henrichs. Seine Textwortmethode ermöglicht die Indexierung und das Retrieval von Literatur aus Fachgebieten, die keine allseits akzeptierte Fachterminologie vorweisen, also viele Sozial- und Geisteswissenschaften, vorneweg die Philosophie. Für den Einsatz in der elektronischen Philosophie-Dokumentation hat Henrichs in den späten sechziger Jahren die Textwortmethode entworfen. Er ist damit nicht nur einer der Pioniere der Anwendung der elektronischen Datenverarbeitung in der Informationspraxis, sondern auch der Pionier bei der Dokumentation terminologisch nicht starrer Fachsprachen
-
Geisel, S.: ¬Der Traum von der Abschaffung der Wörter : Das Pfingstwunder und die babylonische Sprachverwirrung im Zeitalter des Internets (2001)
0.01
0.0074122213 = product of:
0.037061106 = sum of:
0.037061106 = weight(_text_:den in 4963) [ClassicSimilarity], result of:
0.037061106 = score(doc=4963,freq=4.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.35827476 = fieldWeight in 4963, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4963)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- In den nächsten Jahren wird der Bedarf nach Übersetzungen auf der ganzen Welt stark anwachsen. Vor allem in der Finanz- und Geschäftswelt kommen dabei computerisierte Übersetzungshilfen gezielt zum Einsattz. Je kontrollierter die Sprache, desto besser die Übersetzung des Computers, der etwa mit den Mehrdeutigkeiten der Alltagssprache völlig überfordert ist. Obwohl sie für beträchtliche Verwirrung sorgen, werden Übersetzungsmaschinen jedoch auch im Internet immer wichtiger
-
Susen, A.: Spracherkennung : Aktuelle Einsatzmöglichkeiten im Bereich der Telekommunikation (2000)
0.01
0.007324844 = product of:
0.03662422 = sum of:
0.03662422 = weight(_text_:den in 5555) [ClassicSimilarity], result of:
0.03662422 = score(doc=5555,freq=10.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.35405132 = fieldWeight in 5555, product of:
3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
10.0 = termFreq=10.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=5555)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- Das Thema der Sprachverarbeitung und insbesondere der Spracherkennung erhitzt schon seit vielen Jahren die Gemüter der Forscher und der Entwickler. Schon zu Beginn des Coniputerzeitalters wurde prophezeit, daß auch der Computer bald menschliche Sprache verstehen wird. Dabei wurde aber die Leistung des Gehirns bei der Erkennung unterschätzt. Erst durch die Vervielfältigung von Speicherkapazität und Rechnergeschwindigkeit, wurden vor ca. 20 Jahren ernstzunehmende Verfahren entwickelt, die eine minimale Sprachbeherrschung ermöglichten. Inzwischen ist die Entwicklung soweit fortgeschritten, daß wir uns über Produkte unterhalten können, die schon im Markt eingeführt sind. Die wahrscheinlich bekanntesten Beispiele für den Einsatz von Spracherkennung sind, neben Diktiersystemen, die sogenannten Telefonsprachcomputer in Firmen, die den Anrufer ohne den Einsatz der klassischen Telefonzentrale mit der gewünschten Abteilung verbinden. Die Spracherkennung ist für die Telekommunikation von besonderer Bedeutung, da der Bereich der Kommunikation größten Veränderungen unterworfen ist. Die Menge der Informationen, welche täglich abrufbereit zur Verfügung steht, ist inzwischen schon so unübersehbar gross geworden, daß eine intelligente Organisation für den sinnvollen Umgang erforderlich ist. Brauchbare Inhalte können nur mit neuen Werkzeugen und weiteren Hilfsmitteln herausgefiltert und weiter verarbeitet werden. Verschiedene bekannte Variationen können hier nur kurzfristigen Erfolg bringen, z.B. die erhöhte Erreichbarkeit durch Mobilfunk. Bei genauer Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten von Spracherkennung in der Telekommunikation ist es zunächst erforderlich, den Userkreis genauer zu definieren. Eine erste Unterteilung ergibt der Einsatz im privaten oder geschäftlichen Bereich
-
Wilhelm, K.: ¬Die Macht der Grammatik (2000)
0.01
0.00655154 = product of:
0.0327577 = sum of:
0.0327577 = weight(_text_:den in 5510) [ClassicSimilarity], result of:
0.0327577 = score(doc=5510,freq=2.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.31667316 = fieldWeight in 5510, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=5510)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- Mit neuen bildgebenden Verfahren können Forscher dem Gehirn zusehen, wie es Sprache verarbeitet. Dabei zeigt sich: Nicht eine möglichst große Vielfalt von Wörtern, sondern erst deren sinnvolle Verknüpfung zu Sätzen, Syntax, bildet den Kern der menschlichen Sprache
-
Schulz, A.: Motivierte Maschinen : Sprachcomputer (2002)
0.01
0.00655154 = product of:
0.0327577 = sum of:
0.0327577 = weight(_text_:den in 1309) [ClassicSimilarity], result of:
0.0327577 = score(doc=1309,freq=2.0), product of:
0.10344325 = queryWeight, product of:
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.036090754 = queryNorm
0.31667316 = fieldWeight in 1309, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=1309)
0.2 = coord(1/5)
- Abstract
- Experten für Künstliche Intelligenz simulieren den menschlichen Spracherwerb per Computer. Dazu imitieren sie Funktionsprinzipien des Gehirns. Ergebnis: ein Programm, das ab und zu hungrig wird
