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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Sidhom, S.; Hassoun, M.: Morpho-syntactic parsing to text mining environment : NP recognition model to knowledge visualization and information (2003) 0.01
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  2. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.01
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    Source
    c't. 2000, H.22, S.220-229
  3. Bacchin, M.; Ferro, N.; Melucci, M.: ¬A probabilistic model for stemmer generation (2005) 0.01
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  4. Susen, A.: Spracherkennung : Aktuelle Einsatzmöglichkeiten im Bereich der Telekommunikation (2000) 0.00
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    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
  5. Winterschladen, S.; Gurevych, I.: ¬Die perfekte Suchmaschine : Forschungsgruppe entwickelt ein System, das artverwandte Begriffe finden soll (2006) 0.00
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    Content
    "KÖLNER STADT-ANZEIGER: Frau Gurevych, Sie entwickeln eine Suchmaschine der nächsten Generation? Wie kann man sich diese vorstellen? IRYNA GUREVYCH Jeder kennt die herkömmlichen Suchmaschinen wie Google, Yahoo oder Altavista. Diese sind aber nicht perfekt, weil sie nur nach dem Prinzip der Zeichenerkennung funktionieren. Das steigende Informationsbedürfnis können herkömmliche Suchmaschinen nicht befriedigen. KStA: Wieso nicht? GUREVYCH Nehmen wir mal ein konkretes Beispiel: Sie suchen bei Google nach einem Rezept für einen Kuchen, der aber kein Obst enthalten soll. Keine Suchmaschine der Welt kann bisher sinnvoll solche oder ähnliche Anfragen ausführen. Meistens kommen Tausende von Ergebnissen, in denen der Nutzer die relevanten Informationen wie eine Nadel im Heuhaufen suchen muss. KStA: Und Sie können dieses Problem lösen? GUREVYCH Wir entwickeln eine Suchmaschine, die sich nicht nur auf das System der Zeichenerkennung verlässt, sondern auch linguistische Merkmale nutzt. Unsere Suchmaschine soll also auch artverwandte Begriffe zeigen. KStA: Wie weit sind Sie mit Ihrer Forschung? GUREVYCH Das Projekt ist auf zwei Jahre angelegt. Wir haben vor einem halben Jahr begonnen, haben also noch einen großen Teil vor uns. Trotzdem sind die ersten Zwischenergebnisse schon sehr beachtlich. KStA: Und wann geht die Suchmaschine ins Internet? GUREVYCH Da es sich um ein Projekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft handelt, wird die Suchmaschine vorerst nicht veröffentlicht. Wir sehen es als unsere Aufgabe an, Verbesserungsmöglichkeiten durch schlaue Such-Algorithmen mit unseren Forschungsarbeiten nachzuweisen und Fehler der bekannten Suchmaschinen zu beseitigen. Und da sind wir auf einem guten Weg. KStA: Arbeiten Sie auch an einem ganz speziellen Projekt? GUREVYCH Ja, ihre erste Bewährungsprobe muss die neue Technologie auf einem auf den ersten Blick ungewöhnlichen Feld bestehen: Unsere Forschungsgruppe an der Technischen Universität Darmstadt entwickelt derzeit ein neuartiges System zur Unterstützung Jugendlicher bei der Berufsauswahl. Dazu stellt uns die Bundesagentur für Arbeit die Beschreibungen von 5800 Berufen in Deutschland zur Verfügung. KStA: Und was sollen Sie dann mit diesen konkreten Informationen machen? GUREVYCH Jugendliche sollen unsere Suchmaschine mit einem Aufsatz über ihre beruflichen Vorlieben flittern. Das System soll dann eine Suchabfrage starten und mögliche Berufe anhand des Interesses des Jugendlichen heraussuchen. Die persönliche Beratung durch die Bundesagentur für Arbeit kann dadurch auf alternative Angebote ausgeweitet werden. Ein erster Prototyp soll Ende des Jahres bereitstehen. KStA: Es geht also zunächst einmal nicht darum, einen Jobfür den Jugendlichen zu finden, sondern den perfekten Beruf für ihn zu ermitteln? GUREVYCH Ja, anhand der Beschreibung des Jugendlichen startet die Suchmaschine eine semantische Abfrage und sucht den passenden Beruf heraus. KStA: Gab es schon weitere Anfragen seitens der Industrie? GUREVYCH Nein, wir haben bisher noch keine Werbung betrieben. Meine Erfahrung zeigt, dass angesehene Kongresse die beste Plattform sind, um die Ergebnisse zu präsentieren und auf sich aufmerksam zu machen. Einige erste Veröffentlichungen sind bereits unterwegs und werden 2006 noch erscheinen. KStA: Wie sieht denn Ihrer Meinung nach die Suchmaschine der Zukunft aus? GUREVYCH Suchmaschinen werden immer spezieller. Das heißt, dass es etwa in der Medizin, bei den Krankenkassen oder im Sport eigene Suchmaschinen geben wird. Außerdem wird die Tendenz verstärkt zu linguistischen Suchmaschinen gehen, die nach artverwandten Begriffen fahnden. Die perfekte Suchmaschine wird wohl eine Kombination aus statistischem und linguistisch-semantischem Suchverhalten sein. Algorithmen, die wir am Fachgebiet Telekooperation an der TU Darmstadt entwickeln, werden für den nächsten qualitativen Sprung bei der Entwicklung der Suchmaschinen von größter Bedeutung sein."
  6. Herrera-Viedma, E.; Cordón, O.; Herrera, J.C.; Luqe, M.: ¬An IRS based on multi-granular lnguistic information (2003) 0.00
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    Source
    Challenges in knowledge representation and organization for the 21st century: Integration of knowledge across boundaries. Proceedings of the 7th ISKO International Conference Granada, Spain, July 10-13, 2002. Ed.: M. López-Huertas
  7. Kracht, M.: Mathematical linguistics (2002) 0.00
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  8. Helbig, H.: ¬Die semantische Struktur natürlicher Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2001) 0.00
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  9. Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002) 0.00
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  10. Zhang, X: Rough set theory based automatic text categorization (2005) 0.00
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  11. Koppel, M.; Akiva, N.; Dagan, I.: Feature instability as a criterion for selecting potential style markers (2006) 0.00
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  12. Ramisch, C.; Schreiner, P.; Idiart, M.; Villavicencio, A.: ¬An evaluation of methods for the extraction of multiword expressions (20xx) 0.00
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  13. Nielsen, R.D.; Ward, W.; Martin, J.H.; Palmer, M.: Extracting a representation from text for semantic analysis (2008) 0.00
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  14. Hausser, R.: Grundlagen der Computerlinguistik : Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache; mit 772 Übungen (2000) 0.00
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    Content
    Enthält die Beiträge: Pt.1: Types of relationships: CRUDE, D.A.: Hyponymy and its varieties; FELLBAUM, C.: On the semantics of troponymy; PRIBBENOW, S.: Meronymic relationships: from classical mereology to complex part-whole relations; KHOO, C. u.a.: The many facets of cause-effect relation - Pt.2: Relationships in knowledge representation and reasoning: GREEN, R.: Internally-structured conceptual models in cognitive semantics; HOVY, E.: Comparing sets of semantic relations in ontologies; GUARINO, N., C. WELTY: Identity and subsumption; JOUIS; C.: Logic of relationships - Pt.3: Applications of relationships: EVENS, M.: Thesaural relations in information retrieval; KHOO, C., S.H. MYAENG: Identifying semantic relations in text for information retrieval and information extraction; McCRAY, A.T., O. BODENREICHER: A conceptual framework for the biiomedical domain; HETZLER, B.: Visual analysis and exploration of relationships
    Type
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  16. Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004) 0.00
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    Date
    14. 8.2004 17:22:56
    Source
    Online. 28(2004) no.3, S.22-29
  17. Granitzer, M.: Statistische Verfahren der Textanalyse (2006) 0.00
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  18. Tartakovski, O.; Shramko, M.: Implementierung eines Werkzeugs zur Sprachidentifikation in mono- und multilingualen Texten (2006) 0.00
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  19. Melucci, M.; Orio, N.: Design, implementation, and evaluation of a methodology for automatic stemmer generation (2007) 0.00
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  20. Hammwöhner, R.: TransRouter revisited : Decision support in the routing of translation projects (2000) 0.00
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    Date
    10.12.2000 18:22:35

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