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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.12 
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    Date
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  2. Hartnett, K.: Sind Sprachmodelle bald die besseren Mathematiker? (2023) 0.09 
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    Field
    Mathematik
    Series
    Künstliche Intelligenz
  3. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.08 
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  4. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.08 
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    Abstract
    Kann gut zitieren, aber schlecht rechnen: Künstliche Intelligenz besteht Juraprüfung an US-Uni
    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  5. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.07 
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    Content
    A Thesis presented to The University of Guelph In partial fulfilment of requirements for the degree of Master of Science in Computer Science. Vgl. Unter: http://www.inf.ufrgs.br%2F~ceramisch%2Fdownload_files%2Fpublications%2F2009%2Fp01.pdf.
    Date
    10. 1.2013 19:22:47
  6. Strube, M.: Kreativ durch Analogien (2011) 0.07 
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    Content
    "Die Computerlinguistik vereinigt Elemente von Informatik und Linguistik; sie verwendet darüber hinaus Methoden aus weiteren Gebieten wie Mathematik, Psychologie, Statistik und künstliche Intelligenz. Der Reiz und die Herausforderung einer solchen interdisziplinären Wissenschaft liegen darin, Analogien zwischen Konzepten aus weit entfernten Teilgebieten zu erkennen und zu nutzen. Paradebeispiel dafür ist einer der entscheidenden Durchbrüche, welche die Computerlinguistik prägten. Es geht um das »Parsing«: Ein Computerprogramm, genauer gesagt ein Compiler, nimmt Zeichen für Zeichen den Input des Benutzers entgegen, der in diesem Fall seinerseits aus dem Text eines Computerprogramms besteht, und ermittelt dessen Struktur. Im Prinzip dasselbe tut ein Mensch, der einen gesprochenen Satz hört und versteht."
  7. Müller, P.: Text-Automat mit Tücken (2023) 0.07 
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    Abstract
    Ein Coputerprogramm erstaunt derzeit viele Menschen: ChatGPT zeigt, was künstliche Intelligenz zu leisten vermag - und welche Risiken die Technologie mit sich bringt.
    Source
    Pirmasenser Zeitung. Nr. 29 vom 03.02.2023, S.2
  8. Thomas, I.S.; Wang, J.; GPT-3: Was euch zu Menschen macht : Antworten einer künstlichen Intelligenz auf die großen Fragen des Lebens (2022) 0.04 
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    Abstract
    Das erste durch KI verfasste Weisheitsbuch. »Die Künstliche Intelligenz sieht den Menschen, wie er ist. Es gibt für sie keinen Gott, keine Rituale, keinen Himmel, keine Hölle, keine Engel. Es gibt für sie nur empfindsame Wesen.« GPT-3. Dieses Buch enthält Weisheitstexte, die durch die modernste KI im Bereich der Spracherkennung verfasst wurden. Es ist die GPT-3, die durch die Technikerin Jasmine Wang gesteuert wird. Die originären Texte von GPT-3 werden von dem international bekannten Dichter Iain S. Thomas kuratiert. Die Basis von GPT-3 reicht von den Weisheitsbücher der Menschheit bis hin zu modernen Texten. GPT-3 antwortet auf Fragen wie: Was macht den Mensch zum Menschen? Was bedeutet es zu lieben? Wie führen wir ein erfülltes Leben? etc. und ist in der Lage, eigene Sätze zu kreieren. So wird eine zeitgenössische und noch nie dagewesene Erforschung von Sinn und Spiritualität geschaffen, die zu einem neuen Verständnis dessen inspiriert, was uns zu Menschen macht.
    Date
    7. 1.2023 18:41:29
  9. Schöneberg, U.; Sperber, W.: POS tagging and its applications for mathematics (2014) 0.04 
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    29. 3.2015 19:34:37
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    Mathematik
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    Zentralblatt für Mathematik
  10. Semantik und künstliche Intelligenz : Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II (1977) 0.04 
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  11. Leinfellner, E.: Semantische Netze und Textzusammenhang (1992) 0.04 
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    Footnote
    Rez in: Künstliche Intelligenz. 1994, H.2, S.75-76 (A. Rothkegel)
  12. Ney, H.: Maschinelle Sprachverarbeitung und Statistik (1995) 0.04 
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    Source
    Künstliche Intelligenz. 1995, H.5, S.27-33
  13. Stoykova, V.; Petkova, E.: Automatic extraction of mathematical terms for precalculus (2012) 0.04 
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    Date
    29. 5.2012 10:17:08
    Field
    Mathematik
  14. Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005) 0.03 
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    Abstract
    Holländische Wissenschaftler glauben, mit der "normalisierten Google-Distanz" von Begriffen einer Künstlichen Intelligenz die Bedeutung von Worten automatisch lehren zu können
    Content
    "Wie könnten Computer Sprache lernen und dabei auch die Bedeutung von Worten sowie die Beziehungen zwischen ihnen verstehen? Dieses Problem der Semantik stellt eine gewaltige, bislang nur ansatzweise bewältigte Aufgabe dar, da Worte und Wortverbindungen oft mehrere oder auch viele Bedeutungen haben, die zudem vom außersprachlichen Kontext abhängen. Die beiden holländischen (Ein künstliches Bewusstsein aus einfachen Aussagen (1)). Paul Vitanyi (2) und Rudi Cilibrasi vom Nationalen Institut für Mathematik und Informatik (3) in Amsterdam schlagen eine elegante Lösung vor: zum Nachschlagen im Internet, der größten Datenbank, die es gibt, wird einfach Google benutzt. Objekte wie eine Maus können mit ihren Namen "Maus" benannt werden, die Bedeutung allgemeiner Begriffe muss aus ihrem Kontext gelernt werden. Ein semantisches Web zur Repräsentation von Wissen besteht aus den möglichen Verbindungen, die Objekte und ihre Namen eingehen können. Natürlich können in der Wirklichkeit neue Namen, aber auch neue Bedeutungen und damit neue Verknüpfungen geschaffen werden. Sprache ist lebendig und flexibel. Um einer Künstlichen Intelligenz alle Wortbedeutungen beizubringen, müsste mit der Hilfe von menschlichen Experten oder auch vielen Mitarbeitern eine riesige Datenbank mit den möglichen semantischen Netzen aufgebaut und dazu noch ständig aktualisiert werden. Das aber müsste gar nicht notwendig sein, denn mit dem Web gibt es nicht nur die größte und weitgehend kostenlos benutzbare semantische Datenbank, sie wird auch ständig von zahllosen Internetnutzern aktualisiert. Zudem gibt es Suchmaschinen wie Google, die Verbindungen zwischen Worten und damit deren Bedeutungskontext in der Praxis in ihrer Wahrscheinlichkeit quantitativ mit der Angabe der Webseiten, auf denen sie gefunden wurden, messen.
  15. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.03 
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  16. Linguistische Datenverarbeitung : Versuch einer Standortbestimmung im Umfeld von Informationslinguistik und künstlicher Intelligenz (1982) 0.03 
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  17. Minsky, M.L.: Materie, Geist, Modell (1977) 0.03 
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    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hsrg. u. eingeleitet von P. Eisenberg
  18. Schank, R.C.: Computer, elementare Aktionen und linguistische Theorien (1977) 0.03 
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    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hrsg. und eingeleitet von P. Eisenberg
  19. Winograd, T.: ¬Ein prozedurales Modell des Sprachverstehens (1977) 0.03 
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    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hrsg. u. eingeleitet von P. Eisenberg
  20. Donath, A.: Nutzungsverbote für ChatGPT (2023) 0.03 
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    Content
    "Die International Conference on Machine Learning (ICML) hat entschieden, dass Autoren bei der Veröffentlichung von wissenschaftlichen Artikeln nicht mehr auf KI-Tools wie ChatGPT zurückgreifen dürfen. Laut ICML stellen öffentlich zugängliche AI-Sprachmodelle wie ChatGPT zwar eine "aufregende" Entwicklung dar, erzeugen aber auch "unvorhergesehene Folgen und unbeantwortete Fragen". Dazu gehörten Themen wie Urheberrecht und Schöpfungshöhe. Die ICML verbietet aber nur von künstlicher Intelligenz "vollständig produzierte" Texte. Die Organisatoren betonten, dass sie nicht die Verwendung von Tools wie ChatGPT "zur Bearbeitung oder Veredelung von von Autoren verfasstem Text" verböten. 2024 soll das Verbot von AI-generiertem Text evaluiert werden. Schon 2022 verbot die Coding-Site Stack Overflow die Einreichung von von ChatGPT erstellten Antworten.
    Milliardenbewertung für ChatGPT OpenAI, das Chatbot ChatGPT betreibt, befindet sich laut einem Bericht des Wall Street Journals in Gesprächen zu einem Aktienverkauf. Das WSJ meldete, der mögliche Verkauf der Aktien würde die Bewertung von OpenAI auf 29 Milliarden US-Dollar anheben. Sorgen auch in Brandenburg Der brandenburgische SPD-Abgeordnete Erik Stohn stellte mit Hilfe von ChatGPT eine Kleine Anfrage an den Brandenburger Landtag, in der er fragte, wie die Landesregierung sicherstelle, dass Studierende bei maschinell erstellten Texten gerecht beurteilt und benotet würden. Er fragte auch nach Maßnahmen, die ergriffen worden seien, um sicherzustellen, dass maschinell erstellte Texte nicht in betrügerischer Weise von Studierenden bei der Bewertung von Studienleistungen verwendet werden könnten.
    Der Autor meint dazu Es ist verständlich, dass sich Lehrer und Wissenschaftler Gedanken darüber machen, wie die Verwendung von künstlicher Intelligenz in der Bildung nicht zu negativen Effekten führt. Es ist wichtig, dass Schüler fair beurteilt werden und niemand Vorteile aus einem Betrug hat. Gleichzeitig ist es jedoch auch wichtig, dass Schüler und Wissenschaftler die Möglichkeit haben, Technologien und Tools zu nutzen, die ihnen helfen können, ihr volles Potential auszuschöpfen. Es wird interessant sein, zu sehen, welche Maßnahmen ergriffen werden, um sicherzustellen, dass die Verwendung von KI in der Bildung und Forschung fair und sicher ist."

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