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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.05 
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Ney, H.: Maschinelle Sprachverarbeitung und Statistik (1995) 0.05 
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  3. Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005) 0.03 
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    Content
    Billiger geht es mit "Via Voice Standard" von IBM. Die Software kostet etwa 50 Euro, hat aber erhebliche Schwächen in der Lernfähigkeit: Sie schneidet jedoch immer noch besser ab als das gut drei Mal so teure "Voice Office Premium 10"; das im Test der sechs Programme als einziges nur ein "Befriedigend" bekam. "Man liest über Spracherkennung nicht mehr so viel" weil es funktioniert", glaubt Dorothee Wiegand von der in Hannover erscheinenden Computerzeitschrift "c't". Die Technik" etwa "Dragon Naturally Speaking" von ScanSoft, sei ausgereift, "Spracherkennung ist vor allem Statistik, die Auswertung unendlicher Wortmöglichkeiten. Eigentlich war eher die Hardware das Problem", sagt Wiegand. Da jetzt selbst einfache Heimcomputer schnell und leistungsfähig seien, hätten die Entwickler viel mehr Möglichkeiten."Aber selbst ältere Computer kommen mit den Systemen klar. Sie brauchen nur etwas länger! "Jedes Byte macht die Spracherkennung etwas schneller, ungenauer ist sie sonst aber nicht", bestätigt Kristina Henry von linguatec in München. Auch für die Produkte des Herstellers gelte jedoch, dass "üben und deutlich sprechen wichtiger sind als jede Hardware". Selbst Stimmen von Diktiergeräten würden klar, erkannt, versichert Henry: "Wir wollen einen Schritt weiter gehen und das Diktieren von unterwegs möglich machen." Der Benutzer könnte dann eine Nummer anwählen, etwa im Auto einen Text aufsprechen und ihn zu Hause "getippt" vorfinden. Grundsätzlich passt die Spracherkennungssoftware inzwischen auch auf den privaten Computer. Klar ist aber, dass selbst der bestgesprochene Text nachbearbeitet werden muss. Zudem ist vom Nutzer Geduld gefragt: Ebenso wie sein System lernt, muss der Mensch sich in Aussprache und Geschwindigkeit dem System anpassen. Dann sind die Ergebnisse allerdings beachtlich - und "Sexterminvereinbarung" statt "zwecks Terminvereinbarung" gehört der Vergangenheit an."
    Date
    3. 5.1997 8:44:22
  4. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.02 
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  5. Strube, M.: Kreativ durch Analogien (2011) 0.02 
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    "Die Computerlinguistik vereinigt Elemente von Informatik und Linguistik; sie verwendet darüber hinaus Methoden aus weiteren Gebieten wie Mathematik, Psychologie, Statistik und künstliche Intelligenz. Der Reiz und die Herausforderung einer solchen interdisziplinären Wissenschaft liegen darin, Analogien zwischen Konzepten aus weit entfernten Teilgebieten zu erkennen und zu nutzen. Paradebeispiel dafür ist einer der entscheidenden Durchbrüche, welche die Computerlinguistik prägten. Es geht um das »Parsing«: Ein Computerprogramm, genauer gesagt ein Compiler, nimmt Zeichen für Zeichen den Input des Benutzers entgegen, der in diesem Fall seinerseits aus dem Text eines Computerprogramms besteht, und ermittelt dessen Struktur. Im Prinzip dasselbe tut ein Mensch, der einen gesprochenen Satz hört und versteht."
  6. Melby, A.: Some notes on 'The proper place of men and machines in language translation' (1997) 0.02 
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    31. 7.1996 9:22:19
    Source
    Machine translation. 12(1997) nos.1/2, S.29-34
  7. Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004) 0.02 
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    Source
    Online. 28(2004) no.3, S.22-29
  8. Kuhlen, R.: Morphologische Relationen durch Reduktionsalgorithmen (1974) 0.01 
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    29. 1.2011 14:56:29
  9. Heyer, G.; Quasthoff, U.; Wittig, T.: Text Mining : Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse (2006) 0.01 
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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. Barthel, J.; Ciesielski, R.: Regeln zu ChatGPT an Unis oft unklar : KI in der Bildung (2023) 0.01 
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  20. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.01 
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