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  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Sokolow, A.: Es menschelt in der KI-Welt (2023) 0.01 
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  2. Sokolow, A.: Chaostage bei ChatGPT (2023) 0.01 
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  3. Pintscher, L.; Bourgonje, P.; Moreno Schneider, J.; Ostendorff, M.; Rehm, G.: Wissensbasen für die automatische Erschließung und ihre Qualität am Beispiel von Wikidata : die Inhaltserschließungspolitik der Deutschen Nationalbibliothek (2021) 0.01 
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    Abstract
    Wikidata ist eine freie Wissensbasis, die allgemeine Daten über die Welt zur Verfügung stellt. Sie wird von Wikimedia entwickelt und betrieben, wie auch das Schwesterprojekt Wikipedia. Die Daten in Wikidata werden von einer großen Community von Freiwilligen gesammelt und gepflegt, wobei die Daten sowie die zugrundeliegende Ontologie von vielen Projekten, Institutionen und Firmen als Basis für Applikationen und Visualisierungen, aber auch für das Training von maschinellen Lernverfahren genutzt werden. Wikidata nutzt MediaWiki und die Erweiterung Wikibase als technische Grundlage der kollaborativen Arbeit an einer Wissensbasis, die verlinkte offene Daten für Menschen und Maschinen zugänglich macht. Ende 2020 beschreibt Wikidata über 90 Millionen Entitäten unter Verwendung von über 8 000 Eigenschaften, womit insgesamt mehr als 1,15 Milliarden Aussagen über die beschriebenen Entitäten getroffen werden. Die Datenobjekte dieser Entitäten sind mit äquivalenten Einträgen in mehr als 5 500 externen Datenbanken, Katalogen und Webseiten verknüpft, was Wikidata zu einem der zentralen Knotenpunkte des Linked Data Web macht. Mehr als 11 500 aktiv Editierende tragen neue Daten in die Wissensbasis ein und pflegen sie. Diese sind in Wiki-Projekten organisiert, die jeweils bestimmte Themenbereiche oder Aufgabengebiete adressieren. Die Daten werden in mehr als der Hälfte der Inhaltsseiten in den Wikimedia-Projekten genutzt und unter anderem mehr als 6,5 Millionen Mal am Tag über den SPARQL-Endpoint abgefragt, um sie in externe Applikationen und Visualisierungen einzubinden.
  4. Menzel, S.; Schnaitter, H.; Zinck, J.; Petras, V.; Neudecker, C.; Labusch, K.; Leitner, E.; Rehm, G.: Named Entity Linking mit Wikidata und GND : das Potenzial handkuratierter und strukturierter Datenquellen für die semantische Anreicherung von Volltexten (2021) 0.01 
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    Abstract
    Named Entities (benannte Entitäten) - wie Personen, Organisationen, Orte, Ereignisse und Werke - sind wichtige inhaltstragende Komponenten eines Dokuments und sind daher maßgeblich für eine gute inhaltliche Erschließung. Die Erkennung von Named Entities, deren Auszeichnung (Annotation) und Verfügbarmachung für die Suche sind wichtige Instrumente, um Anwendungen wie z. B. die inhaltliche oder semantische Suche in Texten, dokumentübergreifende Kontextualisierung oder das automatische Textzusammenfassen zu verbessern. Inhaltlich präzise und nachhaltig erschlossen werden die erkannten Named Entities eines Dokuments allerdings erst, wenn sie mit einer oder mehreren Quellen verknüpft werden (Grundprinzip von Linked Data, Berners-Lee 2006), die die Entität eindeutig identifizieren und gegenüber gleichlautenden Entitäten disambiguieren (vergleiche z. B. Berlin als Hauptstadt Deutschlands mit dem Komponisten Irving Berlin). Dazu wird die im Dokument erkannte Entität mit dem Entitätseintrag einer Normdatei oder einer anderen zuvor festgelegten Wissensbasis (z. B. Gazetteer für geografische Entitäten) verknüpft, gewöhnlich über den persistenten Identifikator der jeweiligen Wissensbasis oder Normdatei. Durch die Verknüpfung mit einer Normdatei erfolgt nicht nur die Disambiguierung und Identifikation der Entität, sondern es wird dadurch auch Interoperabilität zu anderen Systemen hergestellt, in denen die gleiche Normdatei benutzt wird, z. B. die Suche nach der Hauptstadt Berlin in verschiedenen Datenbanken bzw. Portalen. Die Entitätenverknüpfung (Named Entity Linking, NEL) hat zudem den Vorteil, dass die Normdateien oftmals Relationen zwischen Entitäten enthalten, sodass Dokumente, in denen Named Entities erkannt wurden, zusätzlich auch im Kontext einer größeren Netzwerkstruktur von Entitäten verortet und suchbar gemacht werden können
  5. Morris, V.: Automated language identification of bibliographic resources (2020) 0.01 
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  6. Heisig, P.: Informationswissenschaft für Wissensmanager : Was Wissensmanager von der informationswissenschaftlichen Forschung lernen können (2021) 0.01 
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  7. Hauff-Hartig, S.: Automatische Transkription von Videos : Fernsehen 3.0: Automatisierte Sentimentanalyse und Zusammenstellung von Kurzvideos mit hohem Aufregungslevel KI-generierte Metadaten: Von der Technologiebeobachtung bis zum produktiven Einsatz (2021) 0.01 
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  8. Hauff-Hartig, S.: Wissensrepräsentation durch RDF: Drei angewandte Forschungsbeispiele : Bitte recht vielfältig: Wie Wissensgraphen, Disco und FaBiO Struktur in Mangas und die Humanities bringen (2021) 0.01 
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  9. Schrenk, P.: Gesamtnote 1 für Signal - Telegram-Defizite bei Sicherheit und Privatsphäre : Signal und Telegram im Test (2022) 0.01 
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  10. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.01 
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  11. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.01 
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  12. Tay, A.: ¬The next generation discovery citation indexes : a review of the landscape in 2020 (2020) 0.01 
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  13. Bargmann, S.; Blumesberger, S.; Gruber, A.; Luef, E.; Steltzer, R.: Sacherschließung geschlechtergerecht?! : Rückblick auf den Online-Workshop am 11. Mai 2022 und Aufruf zu gemeinsamen Aktivitäten (2022) 0.01 
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  20. Lorentzen, D.G.: Bridging polarised Twitter discussions : the interactions of the users in the middle (2021) 0.01 
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  • e 75
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  • a 102
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