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  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Verwer, K.: Freiheit und Verantwortung bei Hans Jonas (2011) 0.23 
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    Vgl.: http%3A%2F%2Fcreativechoice.org%2Fdoc%2FHansJonas.pdf&usg=AOvVaw1TM3teaYKgABL5H9yoIifA&opi=89978449.
  2. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.19 
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    Source
    http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=5&ved=0CDQQFjAE&url=http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F3131107&ei=HzFWVYvGMsiNsgGTyoFI&usg=AFQjCNE2FHUeR9oQTQlNC4TPedv4Mo3DaQ&sig2=Rlzpr7a3BLZZkqZCXXN_IA&bvm=bv.93564037,d.bGg&cad=rja
  3. Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019) 0.15 
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    Footnote
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  4. Gödert, W.; Lepsky, K.: Informationelle Kompetenz : ein humanistischer Entwurf (2019) 0.13 
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    Footnote
    Rez. in: Philosophisch-ethische Rezensionen vom 09.11.2019 (Jürgen Czogalla), Unter: https://philosophisch-ethische-rezensionen.de/rezension/Goedert1.html. In: B.I.T. online 23(2020) H.3, S.345-347 (W. Sühl-Strohmenger) [Unter: https%3A%2F%2Fwww.b-i-t-online.de%2Fheft%2F2020-03-rezensionen.pdf&usg=AOvVaw0iY3f_zNcvEjeZ6inHVnOK]. In: Open Password Nr. 805 vom 14.08.2020 (H.-C. Hobohm) [Unter: https://www.password-online.de/?mailpoet_router&endpoint=view_in_browser&action=view&data=WzE0MywiOGI3NjZkZmNkZjQ1IiwwLDAsMTMxLDFd].
  5. Zeng, Q.; Yu, M.; Yu, W.; Xiong, J.; Shi, Y.; Jiang, M.: Faceted hierarchy : a new graph type to organize scientific concepts and a construction method (2019) 0.12 
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    Vgl.: https%3A%2F%2Faclanthology.org%2FD19-5317.pdf&usg=AOvVaw0ZZFyq5wWTtNTvNkrvjlGA.
  6. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.10 
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    Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Language and Information Technologies. Vgl.: https%3A%2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~cx%2Fpapers%2Fknowledge_based_text_representation.pdf&usg=AOvVaw0SaTSvhWLTh__Uz_HtOtl3.
  7. Farazi, M.: Faceted lightweight ontologies : a formalization and some experiments (2010) 0.10 
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    PhD Dissertation at International Doctorate School in Information and Communication Technology. Vgl.: https%3A%2F%2Fcore.ac.uk%2Fdownload%2Fpdf%2F150083013.pdf&usg=AOvVaw2n-qisNagpyT0lli_6QbAQ.
  8. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.10 
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    Footnote
    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  9. Piros, A.: Az ETO-jelzetek automatikus interpretálásának és elemzésének kérdései (2018) 0.10 
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    Content
    Vgl. auch: New automatic interpreter for complex UDC numbers. Unter: <https%3A%2F%2Fudcc.org%2Ffiles%2FAttilaPiros_EC_36-37_2014-2015.pdf&usg=AOvVaw3kc9CwDDCWP7aArpfjrs5b>
  10. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.09 
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    Content
    A Thesis presented to The University of Guelph In partial fulfilment of requirements for the degree of Master of Science in Computer Science. Vgl. Unter: http://www.inf.ufrgs.br%2F~ceramisch%2Fdownload_files%2Fpublications%2F2009%2Fp01.pdf.
    Date
    10. 1.2013 19:22:47
  11. Helbig, H.: Knowledge representation and the semantics of natural language (2014) 0.06 
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    BK
    54.75 (Sprachverarbeitung, Informatik)
    Classification
    54.75 (Sprachverarbeitung, Informatik)
    RSWK
    Sprachverarbeitung / Natürliche Sprache / Wissensrepräsentation / Semantisches Netz / Formale Beschreibungstechnik
    Subject
    Sprachverarbeitung / Natürliche Sprache / Wissensrepräsentation / Semantisches Netz / Formale Beschreibungstechnik
  12. Herb, U.; Beucke, D.: ¬Die Zukunft der Impact-Messung : Social Media, Nutzung und Zitate im World Wide Web (2013) 0.06 
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    Content
    Vgl. unter: https://www.leibniz-science20.de%2Fforschung%2Fprojekte%2Faltmetrics-in-verschiedenen-wissenschaftsdisziplinen%2F&ei=2jTgVaaXGcK4Udj1qdgB&usg=AFQjCNFOPdONj4RKBDf9YDJOLuz3lkGYlg&sig2=5YI3KWIGxBmk5_kv0P_8iQ.
  13. Lobin, H: Computerlinguistik und Texttechnologie (2010) 0.05 
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    BK
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
    Classification
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
  14. Croft, W.B.; Metzler, D.; Strohman, T.: Search engines : information retrieval in practice (2010) 0.05 
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    BK
    54.75 / Sprachverarbeitung <Informatik>
    Classification
    54.75 / Sprachverarbeitung <Informatik>
  15. Ludwig, B.; Reischer, J.: Informationslinguistik in Regensburg (2012) 0.05 
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  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In ihrem Beitrag stellen die Autoren die Informationslinguistik als Teildisziplin der Informationswissenschaft vor, grenzen sie gegen benachbarte Fächer Theoretische Linguistik, Computerlinguistik und Maschinelle Sprachverarbeitung ab, zeigen aber zugleich auch Gemeinsamkeiten und Überschneidungsbereiche auf. Anwendungsbereiche, Verfahren und Produkte der Informationslinguistik werden in einem kurzen Überblick eingeführt. Einige davon, die im Zentrum der Forschung an der Universität Regensburg stehen, werden unter Bezugnahme auf aktuelle Arbeiten und Forschungsprojekte näher erläutert.
  16. Multi-source, multilingual information extraction and summarization (2013) 0.04 
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    BK
    54.75 (Sprachverarbeitung) <Informatik>
    Classification
    54.75 (Sprachverarbeitung) <Informatik>
  17. Sprachtechnologie : ein Überblick (2012) 0.04 
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  0.25 = coord(1/4)
    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.
  18. Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.04 
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  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In dieser Untersuchung wurden zwei Systeme eingesetzt, um MWT aus einer Dokumentkollektion mit fachsprachlichem Bezug (Volltexte des ACL Anthology Reference Corpus) automatisch zu extrahieren. Das thematische Spektrum umfasste alle Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, im Speziellen die CL als interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel war es MWT zu extrahieren, die als potentielle Indexterme im IR Verwendung finden können. Diese sollten auf Konzepte, Methoden, Verfahren und Algorithmen in der CL und angrenzenden Teilgebieten, wie Linguistik und Informatik hinweisen bzw. benennen.
    Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.
  19. Rötzer, F.: Kann KI mit KI generierte Texte erkennen? (2019) 0.04 
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  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    OpenAI hat einen Algorithmus zur Textgenerierung angeblich nicht vollständig veröffentlicht, weil er so gut sei und Missbrauch und Täuschung ermöglicht. Das u.a. von Elon Musk und Peter Thiel gegründete KI-Unternehmen OpenAI hatte im Februar erklärt, man habe den angeblich am weitesten fortgeschrittenen Algorithmus zur Sprachverarbeitung entwickelt. Der Algorithmus wurde lediglich anhand von 40 Gigabyte an Texten oder an 8 Millionen Webseiten trainiert, das nächste Wort in einem vorgegebenen Textausschnitt vorherzusagen. Damit könne man zusammenhängende, sinnvolle Texte erzeugen, die vielen Anforderungen genügen, zudem könne damit rudimentär Leseverständnis, Antworten auf Fragen, Zusammenfassungen und Übersetzungen erzeugt werden, ohne dies trainiert zu haben.
  20. Geißler, S.: Maschinelles Lernen und NLP : Reif für die industrielle Anwendung! (2019) 0.04 
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  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Anwendungen von maschinellen Lernverfahren (ML) haben in jüngster Zeit aufsehenerregende Durchbrüche bei einer ganzen Reihe von Aufgaben in der maschinellen Sprachverarbeitung (NLP) erzielt. Der Fokus vieler Arbeiten liegt hierbei in der Entwicklung immer besserer Modelle, während der Anteil der Aufgaben in praktischen Projekten, der sich nicht mit Modellbildung, sondern mit Themen wie Datenbereitstellung sowie Evaluierung, Wartung und Deployment von Modellen beschäftigt, oftmals noch nicht ausreichend Beachtung erfährt. Im Ergebnis fehlen gerade Unternehmen, die nicht die Möglichkeit haben, eigene Plattformen für den Einsatz von ML und NLP zu entwerfen, oft geeignete Werkzeuge und Best Practices. Es ist zeichnet sich ab, dass in den kommenden Monaten eine gerade diesen praktischen Fragen zugewandte Ingenieurssicht auf ML und ihren Einsatz im Unternehmen an Bedeutung gewinnen wird.

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