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Handbook on ontologies (2004) 0.02

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BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz
Classification: ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
54.72 / Künstliche Intelligenz
RVK: ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme

Stuckenschmidt, H.; Harmelen, F. van: Information sharing on the semantic web (2005) 0.01

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BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz
Classification: 54.72 / Künstliche Intelligenz

Information visualization in data mining and knowledge discovery (2002) 0.01

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BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz
Classification: 54.72 / Künstliche Intelligenz
Date: 23. 3.2008 19:10:22

Blair, D.C.: Language and representation in information retrieval (1991) 0.01

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Classification: ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
RVK: ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation

Social information retrieval systems : emerging technologies and applications for searching the Web effectively (2008) 0.01

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BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz
Classification: 54.72 / Künstliche Intelligenz

Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.00
```
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```
Abstract

Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.
Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.00
```
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```
Abstract

Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.

Meadow, C.T.: Text information retrieval systems (1992) 0.00

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Classification: Z699.M413 1992
LCC: Z699.M413 1992
Year: 1992

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