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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.12 
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  2. Computerunterstützte Textanalyse (2001) 0.02 
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    Source
    iX. 2001, H.6, S.40
  3. Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001) 0.02 
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    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
  4. Vilar, P.; Dimec, J.: Krnjenje kot osnova nekaterih nekonvencionalnih metod poizvedovanja (2000) 0.02 
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    28. 3.2002 10:01:40
  5. Boleda, G.; Evert, S.: Multiword expressions : a pain in the neck of lexical semantics (2009) 0.02 
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  6. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.02 
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  7. Sokirko, A.V.: Obzor zarubezhnykh sistem avtomaticheskoi obrabotki teksta, ispol'zuyushchikh poverkhnosto-semanticheskoe predstavlenie, i mashinnykh sematicheskikh slovarei (2000) 0.02 
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  8. Egger, W.: Helferlein für jedermann : Elektronische Wörterbücher (2004) 0.02 
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    CD-Info. 2004, H.12, S.40-41
  9. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.01 
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    c't. 2000, H.22, S.220-229
  10. Frobese, D.T.: Klassifikationsaufgaben mit der SENTRAX : Konkreter Fall: Automatische Detektion von SPAM (2006) 0.01 
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  11. L'Homme, D.; L'Homme, M.-C.; Lemay, C.: Benchmarking the performance of two Part-of-Speech (POS) taggers for terminological purposes (2002) 0.01 
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  12. Sebastiani, F.: Machine learning in automated text categorization (2002) 0.01 
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  13. Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004) 0.01 
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    14. 8.2004 17:22:56
    Source
    Online. 28(2004) no.3, S.22-29
  14. Hammwöhner, R.: TransRouter revisited : Decision support in the routing of translation projects (2000) 0.01 
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