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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.23 
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Schmidt, R.: Maschinelle Text-Ton-Synchronisation in Wissenschaft und Wirtschaft (2000) 0.02 
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    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
  3. Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005) 0.02 
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    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
  4. Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001) 0.02 
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    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
  5. Egger, W.: Helferlein für jedermann : Elektronische Wörterbücher (2004) 0.01 
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    Series
    Software: Der große Lexikon-Ratgeber
  6. Boleda, G.; Evert, S.: Multiword expressions : a pain in the neck of lexical semantics (2009) 0.01 
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  7. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.01 
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    c't. 2000, H.22, S.230-231
  8. Helbig, H.: ¬Die semantische Struktur natürlicher Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2001) 0.01 
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    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
  9. Nie wieder nachschlagen? : Hexaglot Blitz Translator (2000) 0.01 
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    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
  10. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.01 
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    Source
    c't. 2000, H.22, S.220-229
  11. Toutanova, K.; Klein, D.; Manning, C.D.; Singer, Y.: Feature-rich Part-of-Speech Tagging with a cyclic dependency network (2003) 0.01 
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    Content
    Vgl.: http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml.
  12. Toutanova, K.; Manning, C.D.: Enriching the knowledge sources used in a maximum entropy Part-of-Speech Tagger (2000) 0.01 
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    Content
    Vgl.: http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml.
  13. Langenscheidt und TRADOS binden über drei Millionen Übersetzungen in Terminologie-Datenbanken ein (2003) 0.01 
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    Content
    "Die Langenscheidt KG, München, bietet ab Herbst 2003 über drei Millionen übersetzungen aus ihren Wörterbüchern und Fachwörterbüchern für die Terminologie-Datenbanken "MultiTerm" des weltweit führenden Anbieters von Sprachtechnologie, TRADOS, an. Die Translation-Memory- und Terminologiesoftware von TRADOS hat einen Marktanteil von über achtzig Prozent und wird vor allem von internationalen Firmen und professionellen Übersetzern für die Erarbeitung wertvoller mehrsprachiger Inhalte verwendet. In der neuesten Version der Terminologie-Management-Software "MultiTerm" können nun die Wortbestände von sieben allgemeinsprachlichen und elf Fachwörterbüchern von Langenscheidt eingebunden und somit die Datenbank bei maximaler Ausschöpfung um über drei Millionen Stichworte und Wendungen erweitert werden. Dies erleichtert nicht nur die Terminologiearbeit erheblich, sondem ermöglicht durch die einheitliche Arbeitsoberfläche auch zeitsparendes und komfortables Übersetzen. MultiTerm ist sowohl als Einzelplatzversion wie auch als serverbasierte Netzwerk- oder Onlineversion zu erwerben. Interessenten erhalten unter www.langenscheidt.de/b2b/ebusiness oder www. trados.com/multiterm bzw. www. trados.com/contact weitere Informationen sowie die jeweiligen Ansprechpartner."
  14. Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004) 0.01 
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    Online. 28(2004) no.3, S.22-29
  15. Hammwöhner, R.: TransRouter revisited : Decision support in the routing of translation projects (2000) 0.01 
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    10.12.2000 18:22:35
  16. Schneider, J.W.; Borlund, P.: ¬A bibliometric-based semiautomatic approach to identification of candidate thesaurus terms : parsing and filtering of noun phrases from citation contexts (2005) 0.01 
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  17. Paolillo, J.C.: Linguistics and the information sciences (2009) 0.01 
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    Date
    27. 8.2011 14:22:33
  18. 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
  19. Helbig, H.: Wissensverarbeitung und die Semantik der natürlichen Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2008) 0.00 
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    Abstract
    Das Buch gibt eine umfassende Darstellung einer Methodik zur Interpretation und Bedeutungsrepräsentation natürlichsprachlicher Ausdrücke. Diese Methodik der "Mehrschichtigen Erweiterten Semantischen Netze", das sogenannte MultiNet-Paradigma, ist sowohl für theoretische Untersuchungen als auch für die automatische Verarbeitung natürlicher Sprache auf dem Rechner geeignet. Im ersten Teil des zweiteiligen Buches werden grundlegende Probleme der semantischen Repräsentation von Wissen bzw. der semantischen Interpretation natürlichsprachlicher Phänomene behandelt. Der zweite Teil enthält eine systematische Zusammenstellung des gesamten Repertoires von Darstellungsmitteln, die jeweils nach einem einheitlichen Schema beschrieben werden. Er dient als Kompendium der im Buch verwendeten formalen Beschreibungsmittel von MultiNet. Die vorgestellten Ergebnisse sind eingebettet in ein System von Software-Werkzeugen, die eine praktische Nutzung der MultiNet-Darstellungsmittel als Formalismus zur Bedeutungsrepräsentation im Rahmen der automatischen Sprachverarbeitung sichern. Hierzu gehören: eine Werkbank für den Wissensingenieur, ein Übersetzungssystem zur automatischen Gewinnung von Bedeutungsdarstellungen natürlichsprachlicher Sätze und eine Werkbank für den Computerlexikographen. Der Inhalt des Buches beruht auf jahrzehntelanger Forschung auf dem Gebiet der automatischen Sprachverarbeitung und wurde mit Vorlesungen zur Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung an der TU Dresden und der FernUniversität Hagen wiederholt in der Hochschullehre eingesetzt. Als Vorkenntnisse werden beim Leser lediglich Grundlagen der traditionellen Grammatik und elementare Kenntnisse der Prädikatenlogik vorausgesetzt.
  20. Working with conceptual structures : contributions to ICCS 2000. 8th International Conference on Conceptual Structures: Logical, Linguistic, and Computational Issues. Darmstadt, August 14-18, 2000 (2000) 0.00 
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    Content
    Concepts & Language: Knowledge organization by procedures of natural language processing. A case study using the method GABEK (J. Zelger, J. Gadner) - Computer aided narrative analysis using conceptual graphs (H. Schärfe, P. 0hrstrom) - Pragmatic representation of argumentative text: a challenge for the conceptual graph approach (H. Irandoust, B. Moulin) - Conceptual graphs as a knowledge representation core in a complex language learning environment (G. Angelova, A. Nenkova, S. Boycheva, T. Nikolov) - Conceptual Modeling and Ontologies: Relationships and actions in conceptual categories (Ch. Landauer, K.L. Bellman) - Concept approximations for formal concept analysis (J. Saquer, J.S. Deogun) - Faceted information representation (U. Priß) - Simple concept graphs with universal quantifiers (J. Tappe) - A framework for comparing methods for using or reusing multiple ontologies in an application (J. van ZyI, D. Corbett) - Designing task/method knowledge-based systems with conceptual graphs (M. Leclère, F.Trichet, Ch. Choquet) - A logical ontology (J. Farkas, J. Sarbo) - Algorithms and Tools: Fast concept analysis (Ch. Lindig) - A framework for conceptual graph unification (D. Corbett) - Visual CP representation of knowledge (H.D. Pfeiffer, R.T. Hartley) - Maximal isojoin for representing software textual specifications and detecting semantic anomalies (Th. Charnois) - Troika: using grids, lattices and graphs in knowledge acquisition (H.S. Delugach, B.E. Lampkin) - Open world theorem prover for conceptual graphs (J.E. Heaton, P. Kocura) - NetCare: a practical conceptual graphs software tool (S. Polovina, D. Strang) - CGWorld - a web based workbench for conceptual graphs management and applications (P. Dobrev, K. Toutanova) - Position papers: The edition project: Peirce's existential graphs (R. Mülller) - Mining association rules using formal concept analysis (N. Pasquier) - Contextual logic summary (R Wille) - Information channels and conceptual scaling (K.E. Wolff) - Spatial concepts - a rule exploration (S. Rudolph) - The TEXT-TO-ONTO learning environment (A. Mädche, St. Staab) - Controlling the semantics of metadata on audio-visual documents using ontologies (Th. Dechilly, B. Bachimont) - Building the ontological foundations of a terminology from natural language to conceptual graphs with Ribosome, a knowledge extraction system (Ch. Jacquelinet, A. Burgun) - CharGer: some lessons learned and new directions (H.S. Delugach) - Knowledge management using conceptual graphs (W.K. Pun)

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