Search (2 results, page 1 of 1)

0.01810809 = product of:
  0.03621618 = sum of:
    0.03621618 = product of:
      0.07243236 = sum of:
        0.07243236 = weight(_text_:b in 1750) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07243236 = score(doc=1750,freq=8.0), product of:
            0.18503809 = queryWeight, product of:
              3.542962 = idf(docFreq=3476, maxDocs=44218)
              0.052226946 = queryNorm
            0.3914457 = fieldWeight in 1750, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              3.542962 = idf(docFreq=3476, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=1750)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Abstract

Seit mehr als einem halben Jahrhundert existieren ernsthafte und ernst zu nehmende Versuche, menschliche Sprache maschinell zu verarbeiten. Maschinelle Übersetzung oder "natürliche" Dialoge mit Computern gehören zu den ersten Ideen, die den Bereich der späteren Computerlinguistik oder Sprachtechnologie abgesteckt und deren Vorhaben geleitet haben. Heute ist dieser auch maschinelle Sprachverarbeitung (natural language processing, NLP) genannte Bereich stark ausdiversifiziert: Durch die rapide Entwicklung der Informatik ist vieles vorher Unvorstellbare Realität (z. B. automatische Telefonauskunft), einiges früher Unmögliche immerhin möglich geworden (z. B. Handhelds mit Sprachein- und -ausgabe als digitale persönliche (Informations-)Assistenten). Es gibt verschiedene Anwendungen der Computerlinguistik, von denen einige den Sprung in die kommerzielle Nutzung geschafft haben (z. B. Diktiersysteme, Textklassifikation, maschinelle Übersetzung). Immer noch wird an natürlichsprachlichen Systemen (natural language systems, NLS) verschiedenster Funktionalität (z. B. zur Beantwortung beliebiger Fragen oder zur Generierung komplexer Texte) intensiv geforscht, auch wenn die hoch gesteckten Ziele von einst längst nicht erreicht sind (und deshalb entsprechend "heruntergefahren" wurden). Wo die maschinelle Sprachverarbeitung heute steht, ist allerdings angesichts der vielfältigen Aktivitäten in der Computerlinguistik und Sprachtechnologie weder offensichtlich noch leicht in Erfahrung zu bringen (für Studierende des Fachs und erst recht für Laien). Ein Ziel dieses Buches ist, es, die aktuelle Literaturlage in dieser Hinsicht zu verbessern, indem spezifisch systembezogene Aspekte der Computerlinguistik als Überblick über die Sprachtechnologie zusammengetragen werden.

0.0059961625 = product of:
  0.011992325 = sum of:
    0.011992325 = product of:
      0.0479693 = sum of:
        0.0479693 = weight(_text_:authors in 5970) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0479693 = score(doc=5970,freq=2.0), product of:
            0.23809293 = queryWeight, product of:
              4.558814 = idf(docFreq=1258, maxDocs=44218)
              0.052226946 = queryNorm
            0.20147301 = fieldWeight in 5970, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.558814 = idf(docFreq=1258, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=5970)
      0.25 = coord(1/4)
  0.5 = coord(1/2)

Abstract

In the global research community, English has become the main language of scholarly publishing in many disciplines. At the same time, online machine translation systems have become increasingly easy to access and use. Is this a researcher's match made in heaven, or the road to publication perdition? Here Lynne Bowker and Jairo Buitrago Ciro introduce the concept of machine translation literacy, a new kind of literacy for scholars and librarians in the digital age. For scholars, they explain how machine translation works, how it is (or could be) used for scholarly communication, and how both native and non-native English-speakers can write in a translation-friendly way in order to harness its potential. Native English speakers can continue to write in English, but expand the global reach of their research by making it easier for their peers around the world to access and understand their works, while non-native English speakers can write in their mother tongues, but leverage machine translation technology to help them produce draft publications in English. For academic librarians, the authors provide a framework for supporting researchers in all disciplines as they grapple with producing translation-friendly texts and using machine translation for scholarly communication - a form of support that will only become more important as campuses become increasingly international and as universities continue to strive to excel on the global stage. Machine Translation and Global Research is a must-read for scientists, researchers, students, and librarians eager to maximize the global reach and impact of any form of scholarly work.