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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  1. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.00 
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    27. 1.2023 16:22:55
  2. Jaaranen, K.; Lehtola, A.; Tenni, J.; Bounsaythip, C.: Webtran tools for in-company language support (2000) 0.00 
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    Theme
    Internet
  3. Heyer, G.; Läuter, M.; Quasthoff, U.; Wolff, C.: Texttechnologische Anwendungen am Beispiel Text Mining (2000) 0.00 
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    Abstract
    Die zunehmende Menge von Informationen und deren weltweite Verfügbarkeit auf der Basis moderner Internet Technologie machen es erforderlich, Informationen nach inhaltlichen Kriterien zu strukturieren und zu bewerten sowie nach inhaltlichen Kriterien weiter zu verarbeiten. Vom Standpunkt des Benutzers aus sind dabei folgende Fälle zu unterscheiden: Handelt es sich bei den gesuchten Informationen um strukturierle Daten (z.B. in einer SQL-Datenbank) oder unstrukturierte Daten (z.B. grosse Texte)? Ist bekannt, welche Daten benötigt werden und wie sie zu finden sind? Oder ist vor dein Zugriff auf die Daten noch nicht bekannt welche Ergebnisse erwartet werden?
  4. Schmitz, K.-D.: Projektforschung und Infrastrukturen im Bereich der Terminologie : Wie kann die Wirtschaft davon profitieren? (2000) 0.00 
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    Theme
    Internet
  5. Nait-Baha, L.; Jackiewicz, A.; Djioua, B.; Laublet, P.: Query reformulation for information retrieval on the Web using the point of view methodology : preliminary results (2001) 0.00 
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  6. Zue, V.: Dein Computer spricht mir dir (1999) 0.00 
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    Date
    31.12.1996 19:29:41
  7. Mustafa El Hadi, W.: Evaluating human language technology : general applications to information access and management (2002) 0.00 
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    Source
    Knowledge organization. 29(2002) nos.3/4, S.124-134
  8. Müller, P.: Text-Automat mit Tücken (2023) 0.00 
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    Source
    Pirmasenser Zeitung. Nr. 29 vom 03.02.2023, S.2
  9. Heyer, G.; Quasthoff, U.; Wittig, T.: Text Mining : Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse (2006) 0.00 
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    Abstract
    Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Das erste deutsche Lehrbuch zu einer bahnbrechenden Technologie: Text Mining: Wissensrohstoff Text Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das For-schungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Was fällt Ihnen bei dem Wort "Stich" ein? Die einen denken an Tennis, die anderen an Skat. Die verschiedenen Zusammenhänge können durch Text Mining automatisch ermittelt und in Form von Wortnetzen dargestellt werden. Welche Begriffe stehen am häufigsten links und rechts vom Wort "Festplatte"? Welche Wortformen und Eigennamen treten seit 2001 neu in der deutschen Sprache auf? Text Mining beantwortet diese und viele weitere Fragen. Tauchen Sie mit diesem Lehrbuch ein in eine neue, faszinierende Wissenschaftsdisziplin und entdecken Sie neue, bisher unbekannte Zusammenhänge und Sichtweisen. Sehen Sie, wie aus dem Wissensrohstoff Text Wissen wird! Dieses Lehrbuch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker mit einem fachlichen Schwerpunkt in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und/oder Linguistik, die sich über die Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des Text Mining informieren möchten und Anregungen für die Implementierung eigener Anwendungen suchen. Es basiert auf Arbeiten, die während der letzten Jahre an der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig unter Leitung von Prof. Dr. Heyer entstanden sind. Eine Fülle praktischer Beispiele von Text Mining-Konzepten und -Algorithmen verhelfen dem Leser zu einem umfassenden, aber auch detaillierten Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Mining. Folgende Themen werden behandelt: Wissen und Text Grundlagen der Bedeutungsanalyse Textdatenbanken Sprachstatistik Clustering Musteranalyse Hybride Verfahren Beispielanwendungen Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen 360 Seiten, 54 Abb., 58 Tabellen und 95 Glossarbegriffe Mit kostenlosen e-learning-Kurs "Schnelleinstieg: Sprachstatistik" Zusätzlich zum Buch gibt es in Kürze einen Online-Zertifikats-Kurs mit Mentor- und Tutorunterstützung.
  10. Kajanan, S.; Bao, Y.; Datta, A.; VanderMeer, D.; Dutta, K.: Efficient automatic search query formulation using phrase-level analysis (2014) 0.00 
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    Abstract
    Over the past decade, the volume of information available digitally over the Internet has grown enormously. Technical developments in the area of search, such as Google's Page Rank algorithm, have proved so good at serving relevant results that Internet search has become integrated into daily human activity. One can endlessly explore topics of interest simply by querying and reading through the resulting links. Yet, although search engines are well known for providing relevant results based on users' queries, users do not always receive the results they are looking for. Google's Director of Research describes clickstream evidence of frustrated users repeatedly reformulating queries and searching through page after page of results. Given the general quality of search engine results, one must consider the possibility that the frustrated user's query is not effective; that is, it does not describe the essence of the user's interest. Indeed, extensive research into human search behavior has found that humans are not very effective at formulating good search queries that describe what they are interested in. Ideally, the user should simply point to a portion of text that sparked the user's interest, and a system should automatically formulate a search query that captures the essence of the text. In this paper, we describe an implemented system that provides this capability. We first describe how our work differs from existing work in automatic query formulation, and propose a new method for improved quantification of the relevance of candidate search terms drawn from input text using phrase-level analysis. We then propose an implementable method designed to provide relevant queries based on a user's text input. We demonstrate the quality of our results and performance of our system through experimental studies. Our results demonstrate that our system produces relevant search terms with roughly two-thirds precision and recall compared to search terms selected by experts, and that typical users find significantly more relevant results (31% more relevant) more quickly (64% faster) using our system than self-formulated search queries. Further, we show that our implementation can scale to request loads of up to 10 requests per second within current online responsiveness expectations (<2-second response times at the highest loads tested).
  11. Byrne, C.C.; McCracken, S.A.: ¬An adaptive thesaurus employing semantic distance, relational inheritance and nominal compound interpretation for linguistic support of information retrieval (1999) 0.00 
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    15. 3.2000 10:22:37
  12. Boleda, G.; Evert, S.: Multiword expressions : a pain in the neck of lexical semantics (2009) 0.00 
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    1. 3.2013 14:56:22
  13. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.00 
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    Source
    c't. 2000, H.22, S.230-231
  14. Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002) 0.00 
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    29. 6.2015 16:09:05
  15. Wright, S.E.: Leveraging terminology resources across application boundaries : accessing resources in future integrated environments (2000) 0.00 
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    Theme
    Internet
  16. Erbach, G.: Sprachdialogsysteme für Telefondienste : Stand der Technik und zukünftige Entwicklungen (2000) 0.00 
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    Abstract
    Trotz des ungebrernsten Wachstums des Internet wird das Telefon auch weiterhin eines der wichtigsten Medien für die Kommunikation zwischen Unternehmen und ihren Kunden bleiben. Die Bedeutung der gesprochenen Sprache wird durch die rasante Verbreitung von Mobiltelefonen noch verstärkt. Fast alle großen Unternehmen betreiben oder beauftragen Call Centers, um ihren Kunden telefonisch zu Diensten zu stehen. Oft sind Call Centers mit sogenannten IVR-Systemen (Interactive Voice Response) ausgestattet, die dem Benutzer eine eingeschränkte Menüauswahl über die Telefontasten oder eine rudimentäre Spracheingabe bieten. Diese Art der Eingabe wird aber bei mehr als fünf Wahlmöglichkeiten als lästig empfunden. Hier bietet sich ein großes Potenzial für automatische Spracherkennung und Sprachdialogsysteme. In diesem Artikel werden die technischen Grundlagen sowie die derzeitigen Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Spracherkennungstechnologie dargestellt. Wir berichten über Erfahrungen mit einem System für telefonische Posttarifauskünfte, das am Forschungszentrum Telekommunikation Wien (FTW) in Zusammenarbeit mit Philips Speech Processing und der Österreichischen Post AG realisiert und erprobt wurde. Der Stand der Technik in Sprachausgabe und Sprechererkennung wird kurz dargestellt. Zum Abschluss wird ein Ausblick auf die Rolle von Sprachdialogen in zukünftigen mobilen Multirnedia-Anwendungen gegeben
  17. Manhart, K.: Digitales Kauderwelsch : Online-Übersetzungsdienste (2004) 0.00 
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    Source
    Internet Magazin. 2004, H.2, S.78-81
  18. Luo, Z.; Yu, Y.; Osborne, M.; Wang, T.: Structuring tweets for improving Twitter search (2015) 0.00 
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    Theme
    Internet
  19. Renker, L.: Exploration von Textkorpora : Topic Models als Grundlage der Interaktion (2015) 0.00 
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    Abstract
    Das Internet birgt schier endlose Informationen. Ein zentrales Problem besteht heutzutage darin diese auch zugänglich zu machen. Es ist ein fundamentales Domänenwissen erforderlich, um in einer Volltextsuche die korrekten Suchanfragen zu formulieren. Das ist jedoch oftmals nicht vorhanden, so dass viel Zeit aufgewandt werden muss, um einen Überblick des behandelten Themas zu erhalten. In solchen Situationen findet sich ein Nutzer in einem explorativen Suchvorgang, in dem er sich schrittweise an ein Thema heranarbeiten muss. Für die Organisation von Daten werden mittlerweile ganz selbstverständlich Verfahren des Machine Learnings verwendet. In den meisten Fällen bleiben sie allerdings für den Anwender unsichtbar. Die interaktive Verwendung in explorativen Suchprozessen könnte die menschliche Urteilskraft enger mit der maschinellen Verarbeitung großer Datenmengen verbinden. Topic Models sind ebensolche Verfahren. Sie finden in einem Textkorpus verborgene Themen, die sich relativ gut von Menschen interpretieren lassen und sind daher vielversprechend für die Anwendung in explorativen Suchprozessen. Nutzer können damit beim Verstehen unbekannter Quellen unterstützt werden. Bei der Betrachtung entsprechender Forschungsarbeiten fiel auf, dass Topic Models vorwiegend zur Erzeugung statischer Visualisierungen verwendet werden. Das Sensemaking ist ein wesentlicher Bestandteil der explorativen Suche und wird dennoch nur in sehr geringem Umfang genutzt, um algorithmische Neuerungen zu begründen und in einen umfassenden Kontext zu setzen. Daraus leitet sich die Vermutung ab, dass die Verwendung von Modellen des Sensemakings und die nutzerzentrierte Konzeption von explorativen Suchen, neue Funktionen für die Interaktion mit Topic Models hervorbringen und einen Kontext für entsprechende Forschungsarbeiten bieten können.
  20. Rozinajová, V.; Macko, P.: Using natural language to search linked data (2017) 0.00 
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    Series
    Information Systems and Applications, incl. Internet/Web, and HCI; 10151

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