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Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.02

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Date: 22. 1.2018 11:32:44
Field: Informatik

Harari, Y.N.: ¬[Yuval-Noah-Harari-argues-that] AI has hacked the operating system of human civilisation (2023) 0.01

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Field: Informatik

Barthel, J.; Ciesielski, R.: Regeln zu ChatGPT an Unis oft unklar : KI in der Bildung (2023) 0.01

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Date: 29. 3.2023 13:23:26
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Rötzer, F.: Kann KI mit KI generierte Texte erkennen? (2019) 0.01

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Field: Informatik

Holland, M.: Erstes wissenschaftliches Buch eines Algorithmus' veröffentlicht (2019) 0.01

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Field: Informatik

Boleda, G.; Evert, S.: Multiword expressions : a pain in the neck of lexical semantics (2009) 0.01

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Date: 1. 3.2013 14:56:22

Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002) 0.01

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Date: 29. 6.2015 14:55:01
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Sprachtechnologie : ein Überblick (2012) 0.01
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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.

Giesselbach, S.; Estler-Ziegler, T.: Dokumente schneller analysieren mit Künstlicher Intelligenz (2021) 0.01

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Field: Informatik

Park, J.S.; O'Brien, J.C.; Cai, C.J.; Ringel Morris, M.; Liang, P.; Bernstein, M.S.: Generative agents : interactive simulacra of human behavior (2023) 0.01

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Field: Informatik

Snajder, J.: Distributional semantics of multi-word expressions (2013) 0.01

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Date: 29. 4.2016 12:04:50

Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005) 0.01
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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.

Field

Informatik

Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.01

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Date: 22. 3.2015 9:30:24

Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.01

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Date: 29.12.2022 18:22:55

Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.01

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Date: 16. 3.2023 19:22:55

Rindflesch, T.C.; Aronson, A.R.: Semantic processing in information retrieval (1993) 0.00

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Date: 29. 6.2015 14:51:28

Stoykova, V.; Petkova, E.: Automatic extraction of mathematical terms for precalculus (2012) 0.00

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Date: 29. 5.2012 10:17:08

Snajder, J.; Almic, P.: Modeling semantic compositionality of Croatian multiword expressions (2015) 0.00

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Donath, A.: Nutzungsverbote für ChatGPT (2023) 0.00
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Content

Milliardenbewertung für ChatGPT OpenAI, das Chatbot ChatGPT betreibt, befindet sich laut einem Bericht des Wall Street Journals in Gesprächen zu einem Aktienverkauf. Das WSJ meldete, der mögliche Verkauf der Aktien würde die Bewertung von OpenAI auf 29 Milliarden US-Dollar anheben. Sorgen auch in Brandenburg Der brandenburgische SPD-Abgeordnete Erik Stohn stellte mit Hilfe von ChatGPT eine Kleine Anfrage an den Brandenburger Landtag, in der er fragte, wie die Landesregierung sicherstelle, dass Studierende bei maschinell erstellten Texten gerecht beurteilt und benotet würden. Er fragte auch nach Maßnahmen, die ergriffen worden seien, um sicherzustellen, dass maschinell erstellte Texte nicht in betrügerischer Weise von Studierenden bei der Bewertung von Studienleistungen verwendet werden könnten.

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