Search (35 results, page 1 of 2)

  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × language_ss:"d"
  1. Sagawe, H.: Einfluß 'intelligenter' Maschinen auf menschliches Verhalten (1994) 0.11 
    0.1136415 = product of:
  0.227283 = sum of:
    0.18771113 = weight(_text_:soziale in 1714) [ClassicSimilarity], result of:
      0.18771113 = score(doc=1714,freq=8.0), product of:
        0.2780798 = queryWeight, product of:
          6.1096387 = idf(docFreq=266, maxDocs=44218)
          0.045514934 = queryNorm
        0.6750261 = fieldWeight in 1714, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          6.1096387 = idf(docFreq=266, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=1714)
    0.03957187 = product of:
      0.07914374 = sum of:
        0.07914374 = weight(_text_:software in 1714) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07914374 = score(doc=1714,freq=8.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.43831247 = fieldWeight in 1714, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=1714)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(2/4)
    Classification
    CV 3500 Psychologie / Sozialpsychologie / Kommunikation, Massenmedien, soziale Beeinflussung, soziale Macht
    ST 278 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Mensch-Maschine-Kommunikation Software-Ergonomie
    RVK
    CV 3500 Psychologie / Sozialpsychologie / Kommunikation, Massenmedien, soziale Beeinflussung, soziale Macht
    ST 278 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Mensch-Maschine-Kommunikation Software-Ergonomie
  2. Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.03 
    0.02816204 = product of:
  0.11264816 = sum of:
    0.11264816 = sum of:
      0.063315 = weight(_text_:software in 1490) [ClassicSimilarity], result of:
        0.063315 = score(doc=1490,freq=2.0), product of:
          0.18056466 = queryWeight, product of:
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.045514934 = queryNorm
          0.35064998 = fieldWeight in 1490, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.0625 = fieldNorm(doc=1490)
      0.049333163 = weight(_text_:22 in 1490) [ClassicSimilarity], result of:
        0.049333163 = score(doc=1490,freq=2.0), product of:
          0.15938555 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.045514934 = 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)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Morphy ist ein frei verfügbares Softwarepaket für die morphologische Analyse und Synthese und die kontextsensitive Wortartenbestimmung des Deutschen. Die Verwendung der Software unterliegt keinen Beschränkungen. Da die Weiterentwicklung eingestellt worden ist, verwenden Sie Morphy as is, d.h. auf eigenes Risiko, ohne jegliche Haftung und Gewährleistung und vor allem ohne Support. Morphy ist nur für die Windows-Plattform verfügbar und nur auf Standalone-PCs lauffähig.
    Date
    22. 3.2015 9:30:24
  3. Schmidt, R.: Maschinelle Text-Ton-Synchronisation in Wissenschaft und Wirtschaft (2000) 0.02 
    0.023463892 = product of:
  0.09385557 = sum of:
    0.09385557 = weight(_text_:soziale in 5559) [ClassicSimilarity], result of:
      0.09385557 = score(doc=5559,freq=2.0), product of:
        0.2780798 = queryWeight, product of:
          6.1096387 = idf(docFreq=266, maxDocs=44218)
          0.045514934 = queryNorm
        0.33751306 = fieldWeight in 5559, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          6.1096387 = idf(docFreq=266, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5559)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Tonmaterial in Form von Audio- oder Videoaufnahmen spielt in Bereichen der Wissenschaft, die sich mit verbaler Interaktion beschäftigen, eine bedeutende Rolle. Solche Gebiete sind u,a. die Linguistik, Psychologie, Soziologie und Kriminalistik. Gegenstand der Untersuchung können dabei z.B. die Formen des sprachlichen Handelns und der Sprachvariation in Abhängigkeit von der Situation oder die Ausprägung und Entwicklung von Sprachunterschieden vor dem sozialen Hintergrund sein. Im Rahmen der Analyse eines Gesprächsverlaufs kann beispielsweise die Form der Rederechtsicherung von Interesse sein. In diesem Zusammenhang stellen sich Fragen wie z.B. "Wie bringen Gesprächsteilnehrner Gesprächsbeteiligte dazu, ihre Rede zu unterbrechen?" oder "Wie wehren Gesprächsteilnehmer Unterbrechungsversuche voll anderen Teilnehmern ab?". Denkbar ist hier u.a. nach dem Vorkommen von "ausreden lassen" zu suchen, wobei diese beiden Wörter nicht unbedingt nebeneinander auftreten müssen. Bei der Suche nach Stellen an denen ein Gesprächsteilnehmer Ansprüche oder Forderungen an einen Gesprächspartner stellt, können die flektierten Formen der Modalverben wie z.B. "müssen", "sollen" oder "dürfen" für die Anfrage wichtig sein, während Konnektiva wie "aber", "ja aber" oder "doch" auf oppositive Gesprächsabschnitte verweisen können. Näheres zur gesprächsanalytischen Methodik kann Deppermann (1999) und Brünner et al. (1999) entnommen werden. In dem Bereich der Linguistik, die den Gebrauch von gesprochener Sprache in offiziellen und privaten Situationen zum Gegenstand hat, sind u.a. auch Aussprachevarianten von großem Interesse. Von der Untersuchung der Sprachfärbungen erhofft man sich detaillierte Aussagen über die Sprechersituation und die regionale (König (1988)) und soziale Herkunft des Sprechers machen zu können. In der Kriminalistik wirken solche Ergebnisse unterstützend bei der Identifizierung von Personen
  4. Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005) 0.02 
    0.0173904 = product of:
  0.0695616 = sum of:
    0.0695616 = sum of:
      0.047978345 = weight(_text_:software in 4044) [ClassicSimilarity], result of:
        0.047978345 = score(doc=4044,freq=6.0), product of:
          0.18056466 = queryWeight, product of:
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.045514934 = queryNorm
          0.26571283 = fieldWeight in 4044, product of:
            2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
              6.0 = termFreq=6.0
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=4044)
      0.02158326 = weight(_text_:22 in 4044) [ClassicSimilarity], result of:
        0.02158326 = score(doc=4044,freq=2.0), product of:
          0.15938555 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.045514934 = queryNorm
          0.1354154 = fieldWeight in 4044, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=4044)
  0.25 = coord(1/4)
    Content
    "Der Spracherkennung am Computer schien vor wenigen Jahren die Zukunft zu gehören. Geradezu euphorisch waren viele Computernutzer, als sich auf den Bildschirmen die ersten gesprochenen Sätze als Text darstellten. Doch die Spracherkennung erwies sich als anfällig, die Nachbearbeitung nahm manchmal mehr Zeit in Anspruch als gespart wurde. Dabei ist die Kommunikation des Menschen mit der Maschine über die Tastatur eigentlich höchst kompliziert - selbst geübte Schreiber sprechen schneller als sie tippen. Deshalb hat sich inzwischen viel getan: Im Preis und in der Genauigkeit sind viele Spracherkennungsprogramme heute alltagsreif. Die besten Systeme kosten aber noch immer mehrere hundert Euro, die günstigsten weisen Lücken auf. Letztlich gilt: Respektable Ergebnisse sind erreichbar, wenn sich der Mensch der Maschine anpasst. Die Stiftung Warentest in Berlin hat die sechs gängigsten Systeme auf den Prüfstand gestellt. Die ersten Ergebnisse waren ernüchternd: Das deutlich gesprochene "Johann Wolfgang von Goethe" wurde als "Juan Wolf kann Mohnblüte", "Jaun Wolfgang von Göbel" oder "Johann-Wolfgang Wohngüte" geschrieben. Grundsätzlich gilt: Bei einem einfachen Basiswortschatz sind die Ergebnisse genau, sobald es etwas spezieller wird, wird die Software erfinderisch. "Zweiter Weltkrieg" kann dann zu "Zeit für Geld kriegt" werden. Doch ebenso wie der Nutzer lernt auch das System. Bei der Software ist Lernfähigkeit Standard. Ohnehin muss der Benutzer das System einrichten, indem er vorgegebene Texte liest. Dabei wird das Programm der Stimme und der Sprechgeschwindigkeit angepasst. Hier gilt, dass der Anwender deutlich, aber ganz normal vorlesen sollte. Wer akzentuiert und übertrieben betont, wird später mit ungenauen Ausgaben bestraft. Erkennt das System auch nach dem Training einzelne Wörter nicht, können sie nachträglich eingefügt werden. Gleiches gilt für kompliziertere Orts- oder Eigennamen. Wie gut das funktioniert, beweist ein Gegentest: Liest ein anderer den selben Text vor, sinkt das Erkennungsniveau rapide. Die beste Lernfähigkeit attestierten die Warentester dem System "Voice Pro 10" von linguatec. Das war das mit Abstand vielseitigste, mit fast 200 Euro jedoch auch das teuerste Programm.
    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
  5. Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001) 0.02 
    0.015189353 = product of:
  0.060757414 = sum of:
    0.060757414 = sum of:
      0.039174154 = weight(_text_:software in 5759) [ClassicSimilarity], result of:
        0.039174154 = score(doc=5759,freq=4.0), product of:
          0.18056466 = queryWeight, product of:
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.045514934 = queryNorm
          0.21695362 = fieldWeight in 5759, product of:
            2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
              4.0 = termFreq=4.0
            3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=5759)
      0.02158326 = weight(_text_:22 in 5759) [ClassicSimilarity], result of:
        0.02158326 = score(doc=5759,freq=2.0), product of:
          0.15938555 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.045514934 = queryNorm
          0.1354154 = fieldWeight in 5759, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=5759)
  0.25 = coord(1/4)
    Content
    Um Firmen und Agenturen die Beobachtungen von Medien zu erleichtern, entwickeln Forscher an der Duisburger Hochschule zurzeit ein System zur automatischen Themenerkennung in Rundfunk und Fernsehen. Das so genannte Alert-System soll dem Nutzer helfen, die für ihn relevanten Sprachinformationen aus Nachrichtensendungen herauszufiltem und weiterzuverarbeiten. Durch die automatische Analyse durch den Computer können mehrere Programme rund um die Uhr beobachtet werden. Noch erfolgt die Informationsgewinnung aus TV- und Radiosendungen auf klassischem Wege: Ein Mensch sieht, hört, liest und wertet aus. Das ist enorm zeitaufwendig und für eine Firma, die beispielsweise die Konkurrenz beobachten oder ihre Medienpräsenz dokumentieren lassen möchte, auch sehr teuer. Diese Arbeit ließe sich mit einem Spracherkenner automatisieren, sagten sich die Duisburger Forscher. Sie arbeiten nun zusammen mit Partnern aus Deutschland, Frankreich und Portugal in einem europaweiten Projekt an der Entwicklung einer entsprechenden Technologie (http://alert.uni-duisburg.de). An dem Projekt sind auch zwei Medienbeobachtungsuntemehmen beteiligt, die Oberserver Argus Media GmbH aus Baden-Baden und das französische Unternehmen Secodip. Unsere Arbeit würde schon dadurch erleichtert, wenn Informationen, die über unsere Kunden in den Medien erscheinen, vorselektiert würden", beschreibt Simone Holderbach, Leiterin der Produktentwicklung bei Oberserver, ihr Interesse an der Technik. Und wie funktioniert Alert? Das Spracherkennungssystem wird darauf getrimmt, Nachrichtensendungen in Radio und Fernsehen zu überwachen: Alles, was gesagt wird - sei es vom Nachrichtensprecher, Reporter oder Interviewten -, wird durch die automatische Spracherkennung in Text umgewandelt. Dabei werden Themen und Schlüsselwörter erkannt und gespeichert. Diese werden mit den Suchbegriffen des Nutzers verglichen. Gefundene Übereinstimmungen werden angezeigt und dem Benutzer automatisch mitgeteilt. Konventionelle Spracherkennungstechnik sei für die Medienbeobachtung nicht einsetzbar, da diese für einen anderen Zweck entwickelt worden sei, betont Prof. Gerhard Rigoll, Leiter des Fachgebiets Technische Informatik an der Duisburger Hochschule. Für die Umwandlung von Sprache in Text wurde die Alert-Software gründlich trainiert. Aus Zeitungstexten, Audio- und Video-Material wurden bislang rund 3 50 Millionen Wörter verarbeitet. Das System arbeitet in drei Sprachen. Doch so ganz fehlerfrei sei der automatisch gewonnene Text nicht, räumt Rigoll ein. Zurzeit liegt die Erkennungsrate bei 40 bis 70 Prozent. Und das wird sich in absehbarer Zeit auch nicht ändern." Musiküberlagerungen oder starke Hintergrundgeräusche bei Reportagen führen zu Ungenauigkeiten bei der Textumwandlung. Deshalb haben die, Duisburger Wissenschaftler Methoden entwickelt, die über die herkömmliche Suche nach Schlüsselwörtern hinausgehen und eine inhaltsorientierte Zuordnung ermöglichen. Dadurch erhält der Nutzer dann auch solche Nachrichten, die zwar zum Thema passen, in denen das Stichwort aber gar nicht auftaucht", bringt Rigoll den Vorteil der Technik auf den Punkt. Wird beispielsweise "Ölpreis" als Suchbegriff eingegeben, werden auch solche Nachrichten angezeigt, in denen Olkonzerne und Energieagenturen eine Rolle spielen. Rigoll: Das Alert-System liest sozusagen zwischen den Zeilen!' Das Forschungsprojekt wurde vor einem Jahr gestartet und läuft noch bis Mitte 2002. Wer sich über den Stand der Technik informieren möchte, kann dies in dieser Woche auf der Industriemesse in Hannover. Das Alert-System wird auf dem Gemeinschaftsstand "Forschungsland NRW" in Halle 18, Stand M12, präsentiert
    Source
    Handelsblatt. Nr.79 vom 24.4.2001, S.22
  6. Scobel, G.: GPT: Eine Software, die die Welt verändert (2023) 0.01 
    0.01399077 = product of:
  0.05596308 = sum of:
    0.05596308 = product of:
      0.11192616 = sum of:
        0.11192616 = weight(_text_:software in 839) [ClassicSimilarity], result of:
          0.11192616 = score(doc=839,freq=4.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.6198675 = fieldWeight in 839, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=839)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    GPT-3 ist eine jener Entwicklungen, die binnen weniger Monate an Einfluss und Reichweite zulegen. Die Software wird sich massiv auf Ökonomie und Gesellschaft auswirken.
  7. Latzer, F.-M.: Yo Computa! (1997) 0.01 
    0.013850154 = product of:
  0.055400617 = sum of:
    0.055400617 = product of:
      0.110801235 = sum of:
        0.110801235 = weight(_text_:software in 6005) [ClassicSimilarity], result of:
          0.110801235 = score(doc=6005,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.61363745 = fieldWeight in 6005, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.109375 = fieldNorm(doc=6005)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Leistungsfähige und preisgünstige PC-Software macht Sprachverarbeitung nun auch als Standardanwendung für jeden interessant
  8. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.01 
    0.01079163 = product of:
  0.04316652 = sum of:
    0.04316652 = product of:
      0.08633304 = sum of:
        0.08633304 = weight(_text_:22 in 1079) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08633304 = score(doc=1079,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.5416616 = fieldWeight in 1079, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.109375 = fieldNorm(doc=1079)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  9. Winograd, T.: Software für Sprachverarbeitung (1984) 0.01 
    0.0098929675 = product of:
  0.03957187 = sum of:
    0.03957187 = product of:
      0.07914374 = sum of:
        0.07914374 = weight(_text_:software in 1687) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07914374 = score(doc=1687,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.43831247 = fieldWeight in 1687, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=1687)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
  10. Egger, W.: Helferlein für jedermann : Elektronische Wörterbücher (2004) 0.01 
    0.0098929675 = product of:
  0.03957187 = sum of:
    0.03957187 = product of:
      0.07914374 = sum of:
        0.07914374 = weight(_text_:software in 1501) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07914374 = score(doc=1501,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.43831247 = fieldWeight in 1501, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=1501)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Series
    Software: Der große Lexikon-Ratgeber
  11. Dampz, N.: ChatGPT interpretiert jetzt auch Bilder : Neue Version (2023) 0.01 
    0.0098929675 = product of:
  0.03957187 = sum of:
    0.03957187 = product of:
      0.07914374 = sum of:
        0.07914374 = weight(_text_:software in 874) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07914374 = score(doc=874,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.43831247 = fieldWeight in 874, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=874)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    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.
  12. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.01 
    0.0098929675 = product of:
  0.03957187 = sum of:
    0.03957187 = product of:
      0.07914374 = sum of:
        0.07914374 = weight(_text_:software in 908) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07914374 = score(doc=908,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.43831247 = fieldWeight in 908, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=908)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Das Tool wird immer ausgefeilter; es erstellt Software und erfindet die unglaublichsten Fiktionen. Wie "klug" ist es? Wie sieht es mit den Ängsten aus? Und mit Moral?
  13. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.01 
    0.0092499675 = product of:
  0.03699987 = sum of:
    0.03699987 = product of:
      0.07399974 = sum of:
        0.07399974 = weight(_text_:22 in 5429) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07399974 = score(doc=5429,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.46428138 = fieldWeight in 5429, 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=5429)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    c't. 2000, H.22, S.230-231
  14. Helbig, H.: ¬Die semantische Struktur natürlicher Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2001) 0.01 
    0.007914375 = product of:
  0.0316575 = sum of:
    0.0316575 = product of:
      0.063315 = sum of:
        0.063315 = weight(_text_:software in 7072) [ClassicSimilarity], result of:
          0.063315 = score(doc=7072,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.35064998 = fieldWeight in 7072, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=7072)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Die Methodik der 'Mehrschichtigen Erweiterung Semantischer Netze' (MultiNet) ist sowohl für theoretische Untersuchungen als auch für die automatische Verarbeitung natürlicher Sprache auf dem Rechner geeignet. Die vorgestellten Ergebnisse sind eingebettet in ein System von Software-Werkzeugen, die eine praktische Nutzung der MultiNet-Darstellungsmittel als Formalismus zur Bedeutungsrepräsentation sichern
  15. Nie wieder nachschlagen? : Hexaglot Blitz Translator (2000) 0.01 
    0.007914375 = product of:
  0.0316575 = sum of:
    0.0316575 = product of:
      0.063315 = sum of:
        0.063315 = weight(_text_:software in 7442) [ClassicSimilarity], result of:
          0.063315 = score(doc=7442,freq=2.0), product of:
            0.18056466 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.35064998 = fieldWeight in 7442, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=7442)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Noch leidet die komplette Übersetzungs-Software an diversen Kinderkrankheiten. Doch reichen schon einzelne Fragmente einer Fremdsprache aus, um einen Text verstehen zu können, ohne viel Zeit in dicken Wörterbüchern aufzuwenden. Voraussetzung dafür ist, dass man einerseits vom bedruckten Papier Abstand nimmt und seine Texte vom Bildschirm liest, and andererseits die Verwendung des Hexaglot Blitztranslators
  16. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.01 
    0.007708307 = product of:
  0.030833228 = sum of:
    0.030833228 = product of:
      0.061666455 = sum of:
        0.061666455 = weight(_text_:22 in 5428) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061666455 = score(doc=5428,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.38690117 = fieldWeight in 5428, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=5428)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    c't. 2000, H.22, S.220-229
  17. Lezius, W.; Rapp, R.; Wettler, M.: ¬A morphology-system and part-of-speech tagger for German (1996) 0.01 
    0.007708307 = product of:
  0.030833228 = sum of:
    0.030833228 = product of:
      0.061666455 = sum of:
        0.061666455 = weight(_text_:22 in 1693) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061666455 = score(doc=1693,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.38690117 = fieldWeight in 1693, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=1693)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    22. 3.2015 9:37:18
  18. Ruge, G.: Sprache und Computer : Wortbedeutung und Termassoziation. Methoden zur automatischen semantischen Klassifikation (1995) 0.01 
    0.0061666453 = product of:
  0.024666581 = sum of:
    0.024666581 = product of:
      0.049333163 = sum of:
        0.049333163 = weight(_text_:22 in 1534) [ClassicSimilarity], result of:
          0.049333163 = score(doc=1534,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 1534, 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=1534)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Footnote
    Rez. in: Knowledge organization 22(1995) no.3/4, S.182-184 (M.T. Rolland)
  19. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.01 
    0.0061666453 = product of:
  0.024666581 = sum of:
    0.024666581 = product of:
      0.049333163 = sum of:
        0.049333163 = weight(_text_:22 in 835) [ClassicSimilarity], result of:
          0.049333163 = score(doc=835,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = 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)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    29.12.2022 18:22:55
  20. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.01 
    0.0061666453 = product of:
  0.024666581 = sum of:
    0.024666581 = product of:
      0.049333163 = sum of:
        0.049333163 = weight(_text_:22 in 912) [ClassicSimilarity], result of:
          0.049333163 = score(doc=912,freq=2.0), product of:
            0.15938555 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.045514934 = 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)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    16. 3.2023 19:22:55

Authors

Years

Types

  • a 23
  • el 9
  • m 7
  • x 3
  • d 2
  • s 1
  • More… Less…

Themes

Subjects

Classifications