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  1. Hahn, S.: DarkBERT ist mit Daten aus dem Darknet trainiert : ChatGPTs dunkler Bruder? (2023) 0.06 
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    Abstract
    Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das mit Daten aus dem Darknet trainiert ist - DarkBERTs Quelle sind Hacker, Cyberkriminelle, politisch Verfolgte.
    Source
    https://www.heise.de/news/DarkBERT-ist-mit-Daten-aus-dem-Darknet-trainiert-ChatGPTs-dunkler-Bruder-9060809.html?view=print
  2. Heyer, G.; Läuter, M.; Quasthoff, U.; Wolff, C.: Texttechnologische Anwendungen am Beispiel Text Mining (2000) 0.04 
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    Abstract
    Die zunehmende Menge von Informationen und deren weltweite Verfügbarkeit auf der Basis moderner Internet Technologie machen es erforderlich, Informationen nach inhaltlichen Kriterien zu strukturieren und zu bewerten sowie nach inhaltlichen Kriterien weiter zu verarbeiten. Vom Standpunkt des Benutzers aus sind dabei folgende Fälle zu unterscheiden: Handelt es sich bei den gesuchten Informationen um strukturierle Daten (z.B. in einer SQL-Datenbank) oder unstrukturierte Daten (z.B. grosse Texte)? Ist bekannt, welche Daten benötigt werden und wie sie zu finden sind? Oder ist vor dein Zugriff auf die Daten noch nicht bekannt welche Ergebnisse erwartet werden?
  3. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.02 
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    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  4. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.02 
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    Source
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  5. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.02 
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    Source
    c't. 2000, H.22, S.220-229
  6. Lezius, W.; Rapp, R.; Wettler, M.: ¬A morphology-system and part-of-speech tagger for German (1996) 0.02 
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    Date
    22. 3.2015 9:37:18
  7. Witschel, H.F.: Terminologie-Extraktion : Möglichkeiten der Kombination statistischer uns musterbasierter Verfahren (2004) 0.02 
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    Abstract
    Die Suche nach Informationen in unstrukturierten natürlichsprachlichen Daten ist Gegenstand des sogenannten Text Mining. In dieser Arbeit wird ein Teilgebiet des Text Mining beleuchtet, nämlich die Extraktion domänenspezifischer Fachbegriffe aus Fachtexten der jeweiligen Domäne. Wofür überhaupt Terminologie-Extraktion? Die Antwort darauf ist einfach: der Schlüssel zum Verständnis vieler Fachgebiete liegt in der Kenntnis der zugehörigen Terminologie. Natürlich genügt es nicht, nur eine Liste der Fachtermini einer Domäne zu kennen, um diese zu durchdringen. Eine solche Liste ist aber eine wichtige Voraussetzung für die Erstellung von Fachwörterbüchern (man denke z.B. an Nachschlagewerke wie das klinische Wörterbuch "Pschyrembel"): zunächst muß geklärt werden, welche Begriffe in das Wörterbuch aufgenommen werden sollen, bevor man sich Gedanken um die genaue Definition der einzelnen Termini machen kann. Ein Fachwörterbuch sollte genau diejenigen Begriffe einer Domäne beinhalten, welche Gegenstand der Forschung in diesem Gebiet sind oder waren. Was liegt also näher, als entsprechende Fachliteratur zu betrachten und das darin enthaltene Wissen in Form von Fachtermini zu extrahieren? Darüberhinaus sind weitere Anwendungen der Terminologie-Extraktion denkbar, wie z.B. die automatische Beschlagwortung von Texten oder die Erstellung sogenannter Topic Maps, welche wichtige Begriffe zu einem Thema darstellt und in Beziehung setzt. Es muß also zunächst die Frage geklärt werden, was Terminologie eigentlich ist, vor allem aber werden verschiedene Methoden entwickelt, welche die Eigenschaften von Fachtermini ausnutzen, um diese aufzufinden. Die Verfahren werden aus den linguistischen und 'statistischen' Charakteristika von Fachbegriffen hergeleitet und auf geeignete Weise kombiniert.
  8. Renker, L.: Exploration von Textkorpora : Topic Models als Grundlage der Interaktion (2015) 0.02 
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    Abstract
    Das Internet birgt schier endlose Informationen. Ein zentrales Problem besteht heutzutage darin diese auch zugänglich zu machen. Es ist ein fundamentales Domänenwissen erforderlich, um in einer Volltextsuche die korrekten Suchanfragen zu formulieren. Das ist jedoch oftmals nicht vorhanden, so dass viel Zeit aufgewandt werden muss, um einen Überblick des behandelten Themas zu erhalten. In solchen Situationen findet sich ein Nutzer in einem explorativen Suchvorgang, in dem er sich schrittweise an ein Thema heranarbeiten muss. Für die Organisation von Daten werden mittlerweile ganz selbstverständlich Verfahren des Machine Learnings verwendet. In den meisten Fällen bleiben sie allerdings für den Anwender unsichtbar. Die interaktive Verwendung in explorativen Suchprozessen könnte die menschliche Urteilskraft enger mit der maschinellen Verarbeitung großer Datenmengen verbinden. Topic Models sind ebensolche Verfahren. Sie finden in einem Textkorpus verborgene Themen, die sich relativ gut von Menschen interpretieren lassen und sind daher vielversprechend für die Anwendung in explorativen Suchprozessen. Nutzer können damit beim Verstehen unbekannter Quellen unterstützt werden. Bei der Betrachtung entsprechender Forschungsarbeiten fiel auf, dass Topic Models vorwiegend zur Erzeugung statischer Visualisierungen verwendet werden. Das Sensemaking ist ein wesentlicher Bestandteil der explorativen Suche und wird dennoch nur in sehr geringem Umfang genutzt, um algorithmische Neuerungen zu begründen und in einen umfassenden Kontext zu setzen. Daraus leitet sich die Vermutung ab, dass die Verwendung von Modellen des Sensemakings und die nutzerzentrierte Konzeption von explorativen Suchen, neue Funktionen für die Interaktion mit Topic Models hervorbringen und einen Kontext für entsprechende Forschungsarbeiten bieten können.
  9. Ruge, G.: Sprache und Computer : Wortbedeutung und Termassoziation. Methoden zur automatischen semantischen Klassifikation (1995) 0.01 
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    Footnote
    Rez. in: Knowledge organization 22(1995) no.3/4, S.182-184 (M.T. Rolland)
  10. Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.01 
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    Date
    22. 3.2015 9:30:24
  11. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.01 
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  12. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.01 
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    16. 3.2023 19:22:55
  13. Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008) 0.01 
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    22. 1.2011 10:38:28
  14. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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  15. Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000) 0.01 
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  16. Pinker, S.: Wörter und Regeln : Die Natur der Sprache (2000) 0.01 
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    19. 7.2002 14:22:31
  17. Semantik, Lexikographie und Computeranwendungen : Workshop ... (Bonn) : 1995.01.27-28 (1996) 0.01 
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    14. 4.2007 10:04:22
  18. Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.01 
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    22. 1.2018 11:32:44
  19. Information und Sprache : Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen (2006) 0.01 
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    Footnote
    In Thesauri, Semantische Netze, Frames, Topic Maps, Taxonomien, Ontologien - begriffliche Verwirrung oder konzeptionelle Vielfalt? (S. 139-151) gibt Jiri Panyr (München/Saarbrücken) eine gut lesbare und nützliche Übersicht über die im Titel des Beitrags genannten semantischen Repräsentationsformen, die im Zusammenhang mit dem Internet und insbesondere mit dem vorgeschlagenen Semantic Web immer wieder - und zwar häufig unpräzise oder gar unrichtig - Anwendung finden. Insbesondere die Ausführungen zum Modebegriff Ontologie zeigen, dass dieser nicht leichtfertig als Quasi-Synonym zu Thesaurus oder Klassifikation verwendet werden darf. Panyrs Beitrag ist übrigens thematisch verwandt mit jenem von K.-D. Schmitz (Köln), Wörterbuch, Thesaurus, Terminologie, Ontologie (S. 129-137). Abgesehen von dem einfallslosen Titel Wer suchet, der findet? (S. 107- 118) - zum Glück mit dem Untertitel Verbesserung der inhaltlichen Suchmöglichkeiten im Informationssystem Der Deutschen Bibliothek versehen - handelt es sich bei diesem Artikel von Elisabeth Niggemann (Frankfurt am Main) zwar um keinen wissenschaftlichen, doch sicherlich den praktischsten, lesbarsten und aus bibliothekarischer Sicht interessantesten des Buches. Niggemann gibt einen Überblick über die bisherige sachliche Erschliessung der bibliographischen Daten der inzwischen zur Deutschen Nationalbibliothek mutierten DDB, sowie einen Statusbericht nebst Ausblick über gegenwärtige bzw. geplante Verbesserungen der inhaltlichen Suche. Dazu zählen der breite Einsatz eines automatischen Indexierungsverfahrens (MILOS/IDX) ebenso wie Aktivitäten im klassifikatorischen Bereich (DDC), die Vernetzung nationaler Schlagwortsysteme (Projekt MACS) sowie die Beschäftigung mit Crosskonkordanzen (CARMEN) und Ansätzen zur Heterogenitätsbehandlung. Das hier von zentraler Stelle deklarierte "commitment" hinsichtlich der Verbesserung der sachlichen Erschließung des nationalen Online-Informationssystems erfüllt den eher nur Kleinmut und Gleichgültigkeit gewohnten phäakischen Beobachter mit Respekt und wehmutsvollem Neid.
  20. Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001) 0.01 
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    Source
    Handelsblatt. Nr.79 vom 24.4.2001, S.22

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