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  • × classification_ss:"TZH (HA)"
  1. Reimer, U.: Einführung in die Wissensrepräsentation : netzartige und schema-basierte Repräsentationsformate (1991) 0.00
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    Classification
    All E 73 / Wissen
    SBB
    All E 73 / Wissen
  2. Stuckenschmidt, H.; Harmelen, F. van: Information sharing on the semantic web (2005) 0.00
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    Classification
    TVU (E)
    GHBS
    TVU (E)
    Language
    e
  3. Becker, B.: Künstliche Intelligenz : Konzepte, Systeme, Verheißungen (1992) 0.00
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    Classification
    HRH (E)
    GHBS
    HRH (E)
  4. McCorduck, P.: Denkmaschinen : die Geschichte der künstlichen Intelligenz (1987) 0.00
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    Language
    e
  5. Bibel, W.; Hölldobler, S.; Schaub, T.: Wissensrepräsentation und Inferenz : eine grundlegende Einführung (1993) 0.00
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    Classification
    AYZ (E)
    GHBS
    AYZ (E)
  6. Ignizio, J.P.: ¬An Introduction to expert systems : the development and implementation of rule-based expert systems (1991) 0.00
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    Language
    e
  7. Manning, C.D.; Schütze, H.: Foundations of statistical natural language processing (2000) 0.00
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    e
  8. Handbook on ontologies (2004) 0.00
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    Language
    e
  9. Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.00
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    Abstract
    Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.
  10. Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.00
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    Abstract
    Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.
  11. Developments in applied artificial intelligence : proceedings / 16th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, IEA/AIE 2003, Loughborough, UK, June 23 - 26, 2003 (2003) 0.00
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    Language
    e
  12. Handbook of metadata, semantics and ontologies (2014) 0.00
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    Language
    e

Years

Languages

Types

  • m 12
  • s 3

Subjects

Classifications