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  1. Stieler, W.: Anzeichen von Bewusstsein bei ChatGPT und Co.? (2023) 0.17 
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    Abstract
    Ein interdisziplinäres Forschungsteam hat eine Liste von Eigenschaften aufgestellt, die auf Bewusstsein deuten, und aktuelle KI-Systeme darauf abgeklopft. Ein interdisziplinäres Forscherteam hat ein Paper [https://arxiv.org/abs/2308.08708] veröffentlicht, das eine Liste von 14 "Indikatoren" für Bewusstsein enthält, die aus sechs aktuellen Theorien über das Bewusstsein stammen. Aktuelle KI-Modelle wie GPT-3, Palm-E oder AdA von Deepmind weisen demnach einzelne dieser Indikatoren auf. "Es spricht viel dafür, dass die meisten oder alle Bedingungen für das Bewusstsein, die von derzeitigen Theorien vorgeschlagenen Bedingungen für das Bewusstsein mit den bestehenden Techniken der KI erfüllt werden können", schreiben die Autoren. Zum Team gehörte auch der Deep-Learning-Pionier Yoshua Bengio von der Université de Montréal.
  2. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.14 
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    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
  3. Schank, R.C.: Computer, elementare Aktionen und linguistische Theorien (1977) 0.10 
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    Grundlagen der Kommunikation und Kognition
  4. Rolland, M.T.: Sprachverarbeitung auf der Basis der semantikorientierten Grammatik (1995) 0.10 
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  5. Rolland, M.T.: Grammatikstandardisierung im Bereich der Sprachverarbeitung (1996) 0.09 
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    Abstract
    Jede Sprache hat ihre eigene Struktur und weist damit ihre spezifische, von der Semantik her bedingte Grammatik auf. Es wird verdeutlicht, in welcher Weise für eine Sprache, hier für die deutsche Sprache, eine umfassende Grammatik erstellt werden kann. Die prinzipiellen Verfahrensweisen gelten auch für andere Sprachen. Eine solche Grammatik stellt keine Teilgrammatik dar, sondern macht die gesamt in einer Sprache enthaltene Struktur explizit. Daher ist sie im Bereich der Sprachverarbeitung als einheitliche Grundlage in den verschiedensten Sachgebieten anwendbar. Eine Grammatik dieser Art kann insbesondere zum Aufbau von Dialogsystemen und maschinellen Übersetzungssystemen dienen
  6. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.09 
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    Source
    https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2212.06721&usg=AOvVaw3i_9pZm9y_dQWoHi6uv0EN
  7. Budin, G.: Zum Entwicklungsstand der Terminologiewissenschaft (2019) 0.08 
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    Abstract
    In diesem Aufsatz wird der Entwicklungsstand der Terminologiewissenschaft auf 3 Ebenen analysiert: (1) in Bezug auf die Forschungsfragen, die in Forschungsprojekten, universitären Qualifizierungsarbeiten und anderen Forschungskontexten gestellt und auf der Basis empirischer Analysen beantwortet werden, darauf aufbauend (2) in Bezug auf die Methoden, die dabei verwendet werden, die Theorien, die solchen Arbeiten zugrunde gelegt werden, und die Paradigmen, in denen sich die Theorien und Methoden verorten lassen, sowie (3) in Bezug auf die darüber liegende Ebene der Terminologiewissenschaft als Disziplin. Auf allen 3 Ebenen lässt sich feststellen, dass der interdisziplinäre und multiperspektivische Charakter der Terminologiewissenschaft in den letzten Jahrzehnten zugenommen hat und sich weiter verstärkt.
  8. Egger, W.: Helferlein für jedermann : Elektronische Wörterbücher (2004) 0.07 
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    Abstract
    Zahllose online-dictionaries und einzelne, teilweise ausgezeichnete elektronische Wörterbücher wollen hier nicht erwähnt werden, da ihre Vorzüge teilweise folgenden Nachteilen gegenüber stehen: Internet-Verbindung, CD-Rom, bzw. zeitaufwändiges Aufrufen der Wörterbücher oder Wechsel der Sprachrichtung sind erforderlich.
    Series
    Software: Der große Lexikon-Ratgeber
  9. Wilhelm, K.: ¬Die Macht der Grammatik (2000) 0.06 
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    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
  10. Rolland, M.T.: Sprachverarbeitung ohne Parsing? (1997) 0.06 
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    Abstract
    Als entscheidendes Verfahrenshilfsmittel im Bereich der Sprachverarbeitung werden Parser verwendet. Im folgenden werden grundlegende, auf Parsern absierende Verfahrensmöglichkeiten skizziert und kritisch beleuchtet, indem sie mit neuen, auf der Basis der Methode der Logotechnik möglich werdenden logotechnischen Verfahren verglichen werden. Es wird verdeutlicht, daß auf der Basis der 'tatsächlichen' Grammatik einer Sprache eine vereinfachte Vorgehensweise möglich ist und exakte Ergebnisse im Bereich der Verarbeitung der natürlichen Sprache in spezifischen Anwendungsgebieten erzielt werden können
  11. Rolland, M.T.: Sprachverarbeitung ohne Parsing? (1997) 0.06 
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    Abstract
    Als entscheidendes Verfahrenshilfsmittel im Bereich der Sprachverarbeitung werden Parser verwendet. Im folgenden werden grundlegende, auf Parsern absierende Verfahrensmöglichkeiten skizziert und kritisch beleuchtet, indem sie mit neuen, auf der Basis der Methode der Logotechnik möglich werdenden logotechnischen Verfahren verglichen werden. Es wird verdeutlicht, daß auf der Basis der 'tatsächlichen' Grammatik einer Sprache eine vereinfachte Vorgehensweise möglich ist und exakte Ergebnisse im Bereich der Verarbeitung der natürlichen Sprache in spezifischen Anwendungsgebieten erzielt werden können
  12. Schneider, R.: Question answering : das Retrieval der Zukunft? (2007) 0.06 
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    Abstract
    Der Artikel geht der Frage nach, ob und inwieweit Informations- und Recherchesysteme von der Technologie natürlich sprachlicher Frage-Antwortsysteme, so genannter Question Answering-Systeme, profitieren können. Nach einer allgemeinen Einführung in die Zielsetzung und die historische Entwicklung dieses Sonderzweigs der maschinellen Sprachverarbeitung werden dessen Abgrenzung von herkömmlichen Retrieval- und Extraktionsverfahren erläutert und die besondere Struktur von Question Answering-Systemen sowie einzelne Evaluierungsinitiativen aufgezeichnet. Zudem werden konkrete Anwendungsfelder im Bibliothekswesen vorgestellt.
  13. Hickstein, A.C.: Spracheingabe in ein feldstrukturiertes Datenbanksystem zum Einsatz im Wissensmanagement (2008) 0.05 
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    Abstract
    Der Artikel beschreibt ein System zur Erschließung von nicht-schriftlichen Wissenseinheiten für den betrieblichen Kontext mithilfe einer automatischen Spracherkennung. Automatisiert werden diktierte Wissenseinheiten in einer durch Felder strukturierten Datenbank zur Verfügung gestellt und einzelne Datensätze durch Feldverknüpfungen zu komplexeren Wissensentitäten miteinander verbunden, ohne dass eine manuelle Verschriftlichung der Wissenseinheiten erfolgen muss.
  14. Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005) 0.05 
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    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
  15. Vichot, F.; Wolinksi, F.; Tomeh, J.; Guennou, S.; Dillet, B.; Aydjian, S.: High precision hypertext navigation based on NLP automation extractions (1997) 0.04 
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    Source
    Hypertext - Information Retrieval - Multimedia '97: Theorien, Modelle und Implementierungen integrierter elektronischer Informationssysteme. Proceedings HIM '97. Hrsg.: N. Fuhr u.a
  16. RWI/PH: Auf der Suche nach dem entscheidenden Wort : die Häufung bestimmter Wörter innerhalb eines Textes macht diese zu Schlüsselwörtern (2012) 0.03 
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    Abstract
    Der Mensch kann komplexe Sachverhalte in eine eindimensionale Abfolge von Buchstaben umwandeln und niederschreiben. Dabei dienen Schlüsselwörter dazu, den Inhalt des Textes zu vermitteln. Wie Buchstaben und Wörtern mit dem Thema eines Textes zusammenhängen, haben Eduardo Altmann und seine Kollegen vom Max-Planck-Institut für die Physik komplexer Systeme und der Universität Bologna mit Hilfe von statistischen Methoden untersucht. Dabei haben sie herausgefunden, dass Schlüsselwörter nicht dadurch gekennzeichnet sind, dass sie im ganzen Text besonders häufig vorkommen, sondern nur an bestimmten Stellen vermehrt zu finden sind. Außerdem gibt es Beziehungen zwischen weit entfernten Textabschnitten, in der Form, dass dieselben Wörter und Buchstaben bevorzugt verwendet werden.
    Content
    "Die Dresdner Wissenschaftler haben die semantischen Eigenschaften von Texten mathematisch untersucht, indem sie zehn verschiedene englische Texte in unterschiedlichen Formen kodierten. Dazu zählt unter anderem die englische Ausgabe von Leo Tolstois "Krieg und Frieden". Beispielsweise übersetzten die Forscher Buchstaben innerhalb eines Textes in eine Binär-Sequenz. Dazu ersetzten sie alle Vokale durch eine Eins und alle Konsonanten durch eine Null. Mit Hilfe weiterer mathematischer Funktionen beleuchteten die Wissenschaftler dabei verschiedene Ebenen des Textes, also sowohl einzelne Vokale, Buchstaben als auch ganze Wörter, die in verschiedenen Formen kodiert wurden. Innerhalb des ganzen Textes lassen sich so wiederkehrende Muster finden. Diesen Zusammenhang innerhalb des Textes bezeichnet man als Langzeitkorrelation. Diese gibt an, ob zwei Buchstaben an beliebig weit voneinander entfernten Textstellen miteinander in Verbindung stehen - beispielsweise gibt es wenn wir an einer Stelle einen Buchstaben "K" finden, eine messbare höhere Wahrscheinlichkeit den Buchstaben "K" einige Seiten später nochmal zu finden. "Es ist zu erwarten, dass wenn es in einem Buch an einer Stelle um Krieg geht, die Wahrscheinlichkeit hoch ist das Wort Krieg auch einige Seiten später zu finden. Überraschend ist es, dass wir die hohe Wahrscheinlichkeit auch auf der Buchstabenebene finden", so Altmann.
    Schlüsselwörter häufen sich in einzelnen Textpassagen Dabei haben sie die Langzeitkorrelation sowohl zwischen einzelnen Buchstaben, als auch innerhalb höherer sprachlicher Ebenen wie Wörtern gefunden. Innerhalb einzelner Ebenen bleibt die Korrelation dabei erhalten, wenn man verschiedene Texte betrachtet. "Viel interessanter ist es für uns zu überprüfen, wie die Korrelation sich zwischen den Ebenen ändert", sagt Altmann. Die Langzeitkorrelation erlaubt Rückschlüsse, inwieweit einzelne Wörter mit einem Thema in Verbindungen stehen. "Auch die Verbindung zwischen einem Wort und den Buchstaben, aus denen es sich zusammensetzt, lässt sich so analysieren", so Altmann. Darüber hinaus untersuchten die Wissenschaftler auch die sogenannte "Burstiness", die beschreibt, ob ein Zeichenmuster in einer Textpassage vermehrt zu finden ist. Sie zeigt also beispielsweise an, ob ein Wort in einem bestimmten Abschnitt gehäuft vorkommt. Je häufiger ein bestimmtes Wort in einer Passage verwendet wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass diese repräsentativ für ein bestimmtes Thema ist. Die Wissenschaftler zeigten, dass bestimmte Wörter zwar im ganzen Text immer wieder vorkommen, aber nicht in einem bestimmten Abschnitt verstärkt zu finden sind. Diese Wörter weisen zwar eine Langzeitkorrelation auf, stehen aber nicht in einer engen Verbindung mit dem Thema. "Das beste Beispiel dafür sind Artikel. Sie kommen in jedem Text sehr oft vor, sind aber nicht entscheidend um ein bestimmtes Thema zu vermitteln", so Altmann.
    Die statistische Textanalyse funktioniert unabhängig von der Sprache Während sowohl Buchstaben als auch Wörter Langzeit-korreliert sind, kommen Buchstaben nur selten an bestimmten Stellen eines Textes gehäuft vor. "Ein Buchstabe ist eben nur sehr selten so eng mit einem Thema verknüpft wie das Wort zu dem er einen Teil beiträgt. Buchstaben sind sozusagen flexibler einsetzbar", sagt Altmann. Ein "a" beispielsweise kann zu einer ganzen Reihe von Wörtern beitragen, die nicht mit demselben Thema in Verbindung stehen. Mit Hilfe der statistischen Analyse von Texten ist es den Forschern gelungen, die prägenden Wörter eines Textes auf einfache Weise zu ermitteln. "Dabei ist es vollkommen egal, in welcher Sprache ein Text geschrieben ist. Es geht nur noch um die Geschichte und nicht um sprachspezifische Regeln", sagt Altmann. Die Ergebnisse könnten zukünftig zur Verbesserung von Internetsuchmaschinen beitragen, aber auch bei Textanalysen und der Suche nach Plagiaten helfen."
  17. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.02 
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    27. 1.2023 16:22:55
  18. Nie wieder nachschlagen? : Hexaglot Blitz Translator (2000) 0.02 
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    Abstract
    Noch leidet die komplette Übersetzungs-Software an diversen Kinderkrankheiten. Doch reichen schon einzelne Fragmente einer Fremdsprache aus, um einen Text verstehen zu können, ohne viel Zeit in dicken Wörterbüchern aufzuwenden. Voraussetzung dafür ist, dass man einerseits vom bedruckten Papier Abstand nimmt und seine Texte vom Bildschirm liest, and andererseits die Verwendung des Hexaglot Blitztranslators
  19. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.02 
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    Abstract
    Noch immer ist der menschliche Übersetzer dem Computer in sprachlicher Hinsicht überlegen. Zwar ist die Übersetzungssoftware besser geworden, aber die systembedingten Probleme bleiben
    Source
    c't. 2000, H.22, S.230-231
  20. Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008) 0.01 
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    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

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Languages

  • d 136
  • e 36

Types

  • el 20
  • p 1
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