Search (11 results, page 1 of 1)

  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × type_ss:"el"
  1. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.03
    0.027962562 = product of:
      0.08388768 = sum of:
        0.07081985 = weight(_text_:medien in 835) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07081985 = score(doc=835,freq=2.0), product of:
            0.1702354 = queryWeight, product of:
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.4160113 = fieldWeight in 835, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=835)
        0.013067832 = product of:
          0.039203495 = sum of:
            0.039203495 = weight(_text_:22 in 835) [ClassicSimilarity], result of:
              0.039203495 = score(doc=835,freq=2.0), product of:
                0.12665862 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03616927 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 835, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=835)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Das Forschungsunternehmen OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt: ChatGPT. Es hat einen regelrechten Hype ausgelöst: Viele Nutzer haben Beispiele in den sozialen Medien gepostet, die die vielfältigen Fähigkeiten demonstrieren. Das darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass auch ChatGPT einige gefährliche Schwächen hat, die für Sprachmodelle typisch sind.
    Date
    29.12.2022 18:22:55
  2. Dampz, N.: ChatGPT interpretiert jetzt auch Bilder : Neue Version (2023) 0.02
    0.015635008 = product of:
      0.093810044 = sum of:
        0.093810044 = weight(_text_:neue in 874) [ClassicSimilarity], result of:
          0.093810044 = score(doc=874,freq=4.0), product of:
            0.14736167 = queryWeight, product of:
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.63659734 = fieldWeight in 874, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=874)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Das kalifornische Unternehmen Open AI hat eine neue Version ihres Chatbots ChatGPT vorgestellt. Auffallendste Neuerung: Die Software, die mit Künstlicher Intelligenz funktioniert und bisher auf Text ausgerichtet war, interpretiert nun auch Bilder.
  3. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.01
    0.014754134 = product of:
      0.0885248 = sum of:
        0.0885248 = weight(_text_:medien in 908) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0885248 = score(doc=908,freq=2.0), product of:
            0.1702354 = queryWeight, product of:
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.5200141 = fieldWeight in 908, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=908)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Series
    Telepolis / Kultur und Medien
  4. Weiß, E.-M.: ChatGPT soll es richten : Microsoft baut KI in Suchmaschine Bing ein (2023) 0.01
    0.007738934 = product of:
      0.0464336 = sum of:
        0.0464336 = weight(_text_:neue in 866) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0464336 = score(doc=866,freq=2.0), product of:
            0.14736167 = queryWeight, product of:
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.3150996 = fieldWeight in 866, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=866)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    ChatGPT, die künstliche Intelligenz der Stunde, ist von OpenAI entwickelt worden. Und OpenAI ist in der Vergangenheit nicht unerheblich von Microsoft unterstützt worden. Nun geht es ums Profitieren: Die KI soll in die Suchmaschine Bing eingebaut werden, was eine direkte Konkurrenz zu Googles Suchalgorithmen und Intelligenzen bedeutet. Bing war da bislang nicht sonderlich erfolgreich. Wie "The Information" mit Verweis auf zwei Insider berichtet, plant Microsoft, ChatGPT in seine Suchmaschine Bing einzubauen. Bereits im März könnte die neue, intelligente Suche verfügbar sein. Microsoft hatte zuvor auf der hauseigenen Messe Ignite zunächst die Integration des Bildgenerators DALL·E 2 in seine Suchmaschine angekündigt - ohne konkretes Startdatum jedoch. Fragt man ChatGPT selbst, bestätigt der Chatbot seine künftige Aufgabe noch nicht. Weiß aber um potentielle Vorteile.
  5. Räwel, J.: Automatisierte Kommunikation (2023) 0.01
    0.007377067 = product of:
      0.0442624 = sum of:
        0.0442624 = weight(_text_:medien in 909) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0442624 = score(doc=909,freq=2.0), product of:
            0.1702354 = queryWeight, product of:
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.26000705 = fieldWeight in 909, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.7066307 = idf(docFreq=1085, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=909)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Series
    Telepolis / Kultur und Medien
  6. Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005) 0.01
    0.005744669 = product of:
      0.034468014 = sum of:
        0.034468014 = weight(_text_:neue in 3385) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034468014 = score(doc=3385,freq=6.0), product of:
            0.14736167 = queryWeight, product of:
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.23390082 = fieldWeight in 3385, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3385)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Content
    "Wie könnten Computer Sprache lernen und dabei auch die Bedeutung von Worten sowie die Beziehungen zwischen ihnen verstehen? Dieses Problem der Semantik stellt eine gewaltige, bislang nur ansatzweise bewältigte Aufgabe dar, da Worte und Wortverbindungen oft mehrere oder auch viele Bedeutungen haben, die zudem vom außersprachlichen Kontext abhängen. Die beiden holländischen (Ein künstliches Bewusstsein aus einfachen Aussagen (1)). Paul Vitanyi (2) und Rudi Cilibrasi vom Nationalen Institut für Mathematik und Informatik (3) in Amsterdam schlagen eine elegante Lösung vor: zum Nachschlagen im Internet, der größten Datenbank, die es gibt, wird einfach Google benutzt. Objekte wie eine Maus können mit ihren Namen "Maus" benannt werden, die Bedeutung allgemeiner Begriffe muss aus ihrem Kontext gelernt werden. Ein semantisches Web zur Repräsentation von Wissen besteht aus den möglichen Verbindungen, die Objekte und ihre Namen eingehen können. Natürlich können in der Wirklichkeit neue Namen, aber auch neue Bedeutungen und damit neue Verknüpfungen geschaffen werden. Sprache ist lebendig und flexibel. Um einer Künstlichen Intelligenz alle Wortbedeutungen beizubringen, müsste mit der Hilfe von menschlichen Experten oder auch vielen Mitarbeitern eine riesige Datenbank mit den möglichen semantischen Netzen aufgebaut und dazu noch ständig aktualisiert werden. Das aber müsste gar nicht notwendig sein, denn mit dem Web gibt es nicht nur die größte und weitgehend kostenlos benutzbare semantische Datenbank, sie wird auch ständig von zahllosen Internetnutzern aktualisiert. Zudem gibt es Suchmaschinen wie Google, die Verbindungen zwischen Worten und damit deren Bedeutungskontext in der Praxis in ihrer Wahrscheinlichkeit quantitativ mit der Angabe der Webseiten, auf denen sie gefunden wurden, messen.
  7. Artemenko, O.; Shramko, M.: Entwicklung eines Werkzeugs zur Sprachidentifikation in mono- und multilingualen Texten (2005) 0.00
    0.003869467 = product of:
      0.0232168 = sum of:
        0.0232168 = weight(_text_:neue in 572) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0232168 = score(doc=572,freq=2.0), product of:
            0.14736167 = queryWeight, product of:
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.03616927 = queryNorm
            0.1575498 = fieldWeight in 572, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.074223 = idf(docFreq=2043, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=572)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Mit der Verbreitung des Internets vermehrt sich die Menge der im World Wide Web verfügbaren Dokumente. Die Gewährleistung eines effizienten Zugangs zu gewünschten Informationen für die Internetbenutzer wird zu einer großen Herausforderung an die moderne Informationsgesellschaft. Eine Vielzahl von Werkzeugen wird bereits eingesetzt, um den Nutzern die Orientierung in der wachsenden Informationsflut zu erleichtern. Allerdings stellt die enorme Menge an unstrukturierten und verteilten Informationen nicht die einzige Schwierigkeit dar, die bei der Entwicklung von Werkzeugen dieser Art zu bewältigen ist. Die zunehmende Vielsprachigkeit von Web-Inhalten resultiert in dem Bedarf an Sprachidentifikations-Software, die Sprache/en von elektronischen Dokumenten zwecks gezielter Weiterverarbeitung identifiziert. Solche Sprachidentifizierer können beispielsweise effektiv im Bereich des Multilingualen Information Retrieval eingesetzt werden, da auf den Sprachidentifikationsergebnissen Prozesse der automatischen Indexbildung wie Stemming, Stoppwörterextraktion etc. aufbauen. In der vorliegenden Arbeit wird das neue System "LangIdent" zur Sprachidentifikation von elektronischen Textdokumenten vorgestellt, das in erster Linie für Lehre und Forschung an der Universität Hildesheim verwendet werden soll. "LangIdent" enthält eine Auswahl von gängigen Algorithmen zu der monolingualen Sprachidentifikation, die durch den Benutzer interaktiv ausgewählt und eingestellt werden können. Zusätzlich wurde im System ein neuer Algorithmus implementiert, der die Identifikation von Sprachen, in denen ein multilinguales Dokument verfasst ist, ermöglicht. Die Identifikation beschränkt sich nicht nur auf eine Aufzählung von gefundenen Sprachen, vielmehr wird der Text in monolinguale Abschnitte aufgeteilt, jeweils mit der Angabe der identifizierten Sprache.
  8. Boleda, G.; Evert, S.: Multiword expressions : a pain in the neck of lexical semantics (2009) 0.00
    0.003266958 = product of:
      0.019601747 = sum of:
        0.019601747 = product of:
          0.05880524 = sum of:
            0.05880524 = weight(_text_:22 in 4888) [ClassicSimilarity], result of:
              0.05880524 = score(doc=4888,freq=2.0), product of:
                0.12665862 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03616927 = queryNorm
                0.46428138 = fieldWeight in 4888, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.09375 = fieldNorm(doc=4888)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Date
    1. 3.2013 14:56:22
  9. Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.00
    0.002177972 = product of:
      0.013067832 = sum of:
        0.013067832 = product of:
          0.039203495 = sum of:
            0.039203495 = weight(_text_:22 in 1490) [ClassicSimilarity], result of:
              0.039203495 = score(doc=1490,freq=2.0), product of:
                0.12665862 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03616927 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 1490, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=1490)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Date
    22. 3.2015 9:30:24
  10. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.00
    0.002177972 = product of:
      0.013067832 = sum of:
        0.013067832 = product of:
          0.039203495 = sum of:
            0.039203495 = weight(_text_:22 in 912) [ClassicSimilarity], result of:
              0.039203495 = score(doc=912,freq=2.0), product of:
                0.12665862 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03616927 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 912, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=912)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Date
    16. 3.2023 19:22:55
  11. Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.00
    0.001088986 = product of:
      0.006533916 = sum of:
        0.006533916 = product of:
          0.019601747 = sum of:
            0.019601747 = weight(_text_:22 in 4217) [ClassicSimilarity], result of:
              0.019601747 = score(doc=4217,freq=2.0), product of:
                0.12665862 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03616927 = queryNorm
                0.15476047 = fieldWeight in 4217, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03125 = fieldNorm(doc=4217)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Date
    22. 1.2018 11:32:44