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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.30 
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    Content
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.22 
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  3. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.19 
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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
  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. Semantik und künstliche Intelligenz : Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II (1977) 0.04 
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  6. 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)
  7. Ney, H.: Maschinelle Sprachverarbeitung und Statistik (1995) 0.04 
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    Source
    Künstliche Intelligenz. 1995, H.5, S.27-33
  8. Helbig, H.: Wissensverarbeitung und die Semantik der natürlichen Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2008) 0.03 
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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.
  9. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.03 
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    Source
    https://www.heise.de/tp/features/ChatGPT-und-Kuenstliche-Intelligenz-Utopie-oder-Dystopie-7445181.html?view=print
  10. Linguistische Datenverarbeitung : Versuch einer Standortbestimmung im Umfeld von Informationslinguistik und künstlicher Intelligenz (1982) 0.03 
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  11. Minsky, M.L.: Materie, Geist, Modell (1977) 0.03 
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    Source
    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hsrg. u. eingeleitet von P. Eisenberg
  12. Schank, R.C.: Computer, elementare Aktionen und linguistische Theorien (1977) 0.03 
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    Source
    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hrsg. und eingeleitet von P. Eisenberg
  13. Winograd, T.: ¬Ein prozedurales Modell des Sprachverstehens (1977) 0.03 
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    Source
    Semantik und künstliche Intelligenz: Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Hrsg. u. eingeleitet von P. Eisenberg
  14. Hodgson, J.P.E.: Knowledge representation and language in AI (1991) 0.03 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    RSWK
    Wissensrepräsentation / Künstliche Intelligenz (BVB)
    Künstliche Intelligenz / Programmiersprache (BVB)
    Subject
    Wissensrepräsentation / Künstliche Intelligenz (BVB)
    Künstliche Intelligenz / Programmiersprache (BVB)
  15. Bátori, I.: ¬Der sprachliche Verarbeitungsprozeß als paradigmatischer Kern der linguistischen Datenverarbeitung (1982) 0.03 
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    Source
    Linguistische Datenverarbeitung: Versuch einer Standortbestimmung im Umfeld von Informationslinguistik und Künstlicher Intelligenz. Hrsg.: I. Bátori u.a
  16. Müller, P.: Text-Automat mit Tücken (2023) 0.03 
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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.
  17. Schneider, R.U.: Darf der Computer die Seminararbeit schreiben? (2023) 0.03 
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    Abstract
    Fast alle Studenten lassen sich bei schriftlichen Arbeiten von künstlicher Intelligenz helfen. Manche halten das für Betrug, andere für die Zukunft der Bildung.
  18. Hahn, U.: Informationslinguistik : II: Einführung in das linguistische Information Retrieval (1985) 0.02 
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    Abstract
    (1) "Informationslinguistik I: Einfuehrung in das linguistische Information Retrieval" (2) "Informationslinguistik II: linguistische und statistische Verfahren im experimentellen Information Retrieval" (3) "Intelligente Informationssysteme: Verfahren der Kuenstlichen Intelligenz im experimentellen Information Retrieval" Kursabschnitt zu natuerlichsprachlichen Systemen (4) Spezialkurse zum automatischen Uebersetzen, Indexing und Retrieval, Abstracting usf. dienen zur Vertiefung informationslinguistischer Spezialthemen Die Kurse (1) und (3) gehoeren zu dem Pool der Pflichtveranstaltungen aller Studenten des Diplom-Studiengangs Informationswissenschaft, waehrend (2) und (4) lediglich zu den Wahlpflichtveranstaltungen zaehlen, die aber obligatorisch fuer die Studenten des Diplomstudiengangs sind, die ihren Schwerpunkt (z.B. in Form der Diplomarbeit) im Bereich Informationslinguistik suchen - fuer alle anderen Studenten zaehlen diese Kurse zum Zusatz angebot an Lehrveranstaltungen.
    Das vorliegende Skript entspricht dem Inhalt des Kurses "Informationslinguistik II" im SS 1983 bzw. SS 1984. Es ist im Juli 1983 inhaltlich abgeschlossen und im Januar 1985 lediglich redaktionell ueberarbeitet worden. Die Erstellung des Skripts entspricht einem dezidierten Auftrag des Projekts "Informationsvermittlung", der die Entwicklung geeigneter Lehrmaterialien zum informationswissenschaftlichen Aufbaustudium vorsah. Aufgrund des engen Projektzeitrahmens (1982-84) kann das Skript nicht in dem Masse voll ausgereift und ausformuliert sein, wie es gaengigen Standards entspraeche. Im Unterschied zum Skript "Informationslinguistik I" (HAHN 1985) laesst das vorliegende Skript wahlweise eine eher methoden- oder mehr systembezogene Darstellung informationslinguistischer Konzepte des experimentellen Information Retrieval zu (beides zusammen schliesst der enge Zeitrahmen eines Sommersemesters ausl). Die Entscheidung darueber sollte wenn moeglich in Abhaengigkeit zur personellen Zusammensetzung des Kurses getroffen werden, wobei - sofern die bislang genachten Erfahrungen verallgemeinerbar sind - sich bei einem nicht ausschliesslich an einer informationslinguistischen Spezialisierung interessierten und damit heterogenen Publikum die mehr systembezogene Praesentation als fuer das Verstaendnis informationslinguistischer Fragestellungen und entsprechender Verfahrensloesungen guenstiger gezeigt hat. Innerhalb dieser Nuancierung besitzt aber auch dieses Skript schon eine akzeptable inhaltliche Stabilitaet. Nichtsdestotrotz sollte gerade die Veroeffentlichung des Skripts als Anregung dienen, kritische Kommentare, Anmerkungen und Ergaenzungen zu diesem curricularen Entwurf herauszufordern, um damit die weitere disziplinaere Klaerung der Informationslinguistik zu foerdern.
  19. Schulz, A.: Motivierte Maschinen : Sprachcomputer (2002) 0.02 
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    Abstract
    Experten für Künstliche Intelligenz simulieren den menschlichen Spracherwerb per Computer. Dazu imitieren sie Funktionsprinzipien des Gehirns. Ergebnis: ein Programm, das ab und zu hungrig wird
  20. Lobo, S.: ¬Das Ende von Google, wie wir es kannten : Bessere Treffer durch ChatGPT (2022) 0.02 
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    Abstract
    Höchste Alarmstufe bei der weltgrößten Suchmaschine: Mit ChatGPT und künstlicher Intelligenz könnte eine neue Ära beginnen.

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  • a 61
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