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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.29 
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    Date
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  2. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.21 
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    https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2212.06721&usg=AOvVaw3i_9pZm9y_dQWoHi6uv0EN
  3. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.19 
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    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. Engerer, V.: Informationswissenschaft und Linguistik. : kurze Geschichte eines fruchtbaren interdisziplinäaren Verhäaltnisses in drei Akten (2012) 0.04 
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    19. 2.2017 13:29:08
  5. Barthel, J.; Ciesielski, R.: Regeln zu ChatGPT an Unis oft unklar : KI in der Bildung (2023) 0.04 
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    Source
    https://www.tagesschau.de/wissen/technologie/ki-chatgpt-uni-wissenschaft-101.html
  6. Babik, W.: Keywords as linguistic tools in information and knowledge organization (2017) 0.02 
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    Source
    Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber
  7. Zimmermann, H.H.: Wortrelationierung in der Sprachtechnik : Stilhilfen, Retrievalhilfen, Übersetzungshilfen (1992) 0.02 
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    Kognitive Ansätze zum Ordnen und Darstellen von Wissen. 2. Tagung der Deutschen ISKO Sektion einschl. der Vorträge des Workshops "Thesauri als Werkzeuge der Sprachtechnologie", Weilburg, 15.-18.10.1991
  8. Luckhardt, H.-D.: Klassifikationen und Thesauri für automatische Terminologie-Unterstützung, maschinelle Übersetzung und computergestützte Übersetzung (1992) 0.01 
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    Source
    Kognitive Ansätze zum Ordnen und Darstellen von Wissen. 2. Tagung der Deutschen ISKO Sektion einschl. der Vorträge des Workshops "Thesauri als Werkzeuge der Sprachtechnologie", Weilburg, 15.-18.10.1991
  9. Wolfangel, E.: Ich verstehe (2017) 0.01 
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    Wissen: Technik, Forschung, Umwelt, Mensch
  10. Rösener, C.: ¬Die Stecknadel im Heuhaufen : Natürlichsprachlicher Zugang zu Volltextdatenbanken (2005) 0.01 
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    Content
    5: Interaktion 5.1 Frage-Antwort- bzw. Dialogsysteme: Forschungen und Projekte 5.2 Darstellung und Visualisierung von Wissen 5.3 Das Dialogsystem im Rahmen des LeWi-Projektes 5.4 Ergebnisdarstellung und Antwortpräsentation im LeWi-Kontext 6: Testumgebungen und -ergebnisse 7: Ergebnisse und Ausblick 7.1 Ausgangssituation 7.2 Schlussfolgerungen 7.3 Ausblick Anhang A Auszüge aus der Grob- bzw. Feinklassifikation des BMM Anhang B MPRO - Formale Beschreibung der wichtigsten Merkmale ... Anhang C Fragentypologie mit Beispielsätzen (Auszug) Anhang D Semantische Merkmale im morphologischen Lexikon (Auszug) Anhang E Regelbeispiele für die Fragentypzuweisung Anhang F Aufstellung der möglichen Suchen im LeWi-Dialogmodul (Auszug) Anhang G Vollständiger Dialogbaum zu Beginn des Projektes Anhang H Statuszustände zur Ermittlung der Folgefragen (Auszug)
    Date
    29. 3.2009 11:11:45
  11. Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.01 
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    Abstract
    Jetzt scheint es allmählich ans Eingemachte zu gehen. Ein von der chinesischen Alibaba-Gruppe entwickelte KI-Programm konnte erstmals Menschen in der Beantwortung von Fragen und dem Verständnis von Text schlagen. Die chinesische Regierung will das Land führend in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz machen und hat dafür eine nationale Strategie aufgestellt. Dazu ernannte das Ministerium für Wissenschaft und Technik die Internetkonzerne Baidu, Alibaba und Tencent sowie iFlyTek zum ersten nationalen Team für die Entwicklung der KI-Technik der nächsten Generation. Baidu ist zuständig für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, Alibaba für die Entwicklung von Clouds für "city brains" (Smart Cities sollen sich an ihre Einwohner und ihre Umgebung anpassen), Tencent für die Enwicklung von Computervision für medizinische Anwendungen und iFlyTec für "Stimmenintelligenz". Die vier Konzerne sollen offene Plattformen herstellen, die auch andere Firmen und Start-ups verwenden können. Überdies wird bei Peking für eine Milliarde US-Dollar ein Technologiepark für die Entwicklung von KI gebaut. Dabei geht es selbstverständlich nicht nur um zivile Anwendungen, sondern auch militärische. Noch gibt es in den USA mehr KI-Firmen, aber China liegt bereits an zweiter Stelle. Das Pentagon ist beunruhigt. Offenbar kommt China rasch vorwärts. Ende 2017 stellte die KI-Firma iFlyTek, die zunächst auf Stimmerkennung und digitale Assistenten spezialisiert war, einen Roboter vor, der den schriftlichen Test der nationalen Medizinprüfung erfolgreich bestanden hatte. Der Roboter war nicht nur mit immensem Wissen aus 53 medizinischen Lehrbüchern, 2 Millionen medizinischen Aufzeichnungen und 400.000 medizinischen Texten und Berichten gefüttert worden, er soll von Medizinexperten klinische Erfahrungen und Falldiagnosen übernommen haben. Eingesetzt werden soll er, in China herrscht vor allem auf dem Land, Ärztemangel, als Helfer, der mit der automatischen Auswertung von Patientendaten eine erste Diagnose erstellt und ansonsten Ärzten mit Vorschlägen zur Seite stehen.
    Date
    22. 1.2018 11:32:44
  12. Heyer, G.; Quasthoff, U.; Wittig, T.: Text Mining : Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse (2006) 0.01 
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    Abstract
    Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Das erste deutsche Lehrbuch zu einer bahnbrechenden Technologie: Text Mining: Wissensrohstoff Text Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das For-schungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Was fällt Ihnen bei dem Wort "Stich" ein? Die einen denken an Tennis, die anderen an Skat. Die verschiedenen Zusammenhänge können durch Text Mining automatisch ermittelt und in Form von Wortnetzen dargestellt werden. Welche Begriffe stehen am häufigsten links und rechts vom Wort "Festplatte"? Welche Wortformen und Eigennamen treten seit 2001 neu in der deutschen Sprache auf? Text Mining beantwortet diese und viele weitere Fragen. Tauchen Sie mit diesem Lehrbuch ein in eine neue, faszinierende Wissenschaftsdisziplin und entdecken Sie neue, bisher unbekannte Zusammenhänge und Sichtweisen. Sehen Sie, wie aus dem Wissensrohstoff Text Wissen wird! Dieses Lehrbuch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker mit einem fachlichen Schwerpunkt in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und/oder Linguistik, die sich über die Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des Text Mining informieren möchten und Anregungen für die Implementierung eigener Anwendungen suchen. Es basiert auf Arbeiten, die während der letzten Jahre an der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig unter Leitung von Prof. Dr. Heyer entstanden sind. Eine Fülle praktischer Beispiele von Text Mining-Konzepten und -Algorithmen verhelfen dem Leser zu einem umfassenden, aber auch detaillierten Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Mining. Folgende Themen werden behandelt: Wissen und Text Grundlagen der Bedeutungsanalyse Textdatenbanken Sprachstatistik Clustering Musteranalyse Hybride Verfahren Beispielanwendungen Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen 360 Seiten, 54 Abb., 58 Tabellen und 95 Glossarbegriffe Mit kostenlosen e-learning-Kurs "Schnelleinstieg: Sprachstatistik" Zusätzlich zum Buch gibt es in Kürze einen Online-Zertifikats-Kurs mit Mentor- und Tutorunterstützung.
  13. Becks, D.; Schulz, J.M.: Domänenübergreifende Phrasenextraktion mithilfe einer lexikonunabhängigen Analysekomponente (2010) 0.01 
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    Information und Wissen: global, sozial und frei? Proceedings des 12. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2011) ; Hildesheim, 9. - 11. März 2011. Hrsg.: J. Griesbaum, T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  14. Engerer, V.: Exploring interdisciplinary relationships between linguistics and information retrieval from the 1960s to today (2017) 0.01 
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    Theme
    Geschichte der Sacherschließung
  15. Melby, A.: Some notes on 'The proper place of men and machines in language translation' (1997) 0.01 
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    Date
    31. 7.1996 9:22:19
    Source
    Machine translation. 12(1997) nos.1/2, S.29-34
  16. Experimentelles und praktisches Information Retrieval : Festschrift für Gerhard Lustig (1992) 0.01 
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    Content
    Enthält die Beiträge: SALTON, G.: Effective text understanding in information retrieval; KRAUSE, J.: Intelligentes Information retrieval; FUHR, N.: Konzepte zur Gestaltung zukünftiger Information-Retrieval-Systeme; HÜTHER, H.: Überlegungen zu einem mathematischen Modell für die Type-Token-, die Grundform-Token und die Grundform-Type-Relation; KNORZ, G.: Automatische Generierung inferentieller Links in und zwischen Hyperdokumenten; KONRAD, E.: Zur Effektivitätsbewertung von Information-Retrieval-Systemen; HENRICHS, N.: Retrievalunterstützung durch automatisch generierte Wortfelder; LÜCK, W., W. RITTBERGER u. M. SCHWANTNER: Der Einsatz des Automatischen Indexierungs- und Retrieval-System (AIR) im Fachinformationszentrum Karlsruhe; REIMER, U.: Verfahren der Automatischen Indexierung. Benötigtes Vorwissen und Ansätze zu seiner automatischen Akquisition: Ein Überblick; ENDRES-NIGGEMEYER, B.: Dokumentrepräsentation: Ein individuelles prozedurales Modell des Abstracting, des Indexierens und Klassifizierens; SEELBACH, D.: Zur Entwicklung von zwei- und mehrsprachigen lexikalischen Datenbanken und Terminologiedatenbanken; ZIMMERMANN, H.: Der Einfluß der Sprachbarrieren in Europa und Möglichkeiten zu ihrer Minderung; LENDERS, W.: Wörter zwischen Welt und Wissen; PANYR, J.: Frames, Thesauri und automatische Klassifikation (Clusteranalyse): HAHN, U.: Forschungsstrategien und Erkenntnisinteressen in der anwendungsorientierten automatischen Sprachverarbeitung. Überlegungen zu einer ingenieurorientierten Computerlinguistik; KUHLEN, R.: Hypertext und Information Retrieval - mehr als Browsing und Suche.
  17. Mengel, T.: Wie viel Terminologiearbeit steckt in der Übersetzung der Dewey-Dezimalklassifikation? (2019) 0.01 
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    Abstract
    Bibliotheken weltweit setzen die Dewey-Dezimalklassifikation (DDC) als Aufstellungssystematik und/oder zur Katalogsuche ein. Es existieren Übersetzungen der DDC in über 30 Sprachen. Als ein umfassendes System zur Ordnung von Wissen bestehend aus numerischen Notationen und sprachlichen Klasseninhalten bietet die DDC dem Terminologen bzw. der Terminologin ein weites Arbeits- und Forschungsfeld. Aber wie spielen Terminologiearbeit und Übersetzung zusammen, wenn, wie in diesem Fall, die Terminologie selbst das Übersetzungsobjekt ist? Der Aufsatz kann nicht alle Themen erschöpfend behandeln, aber er präsentiert Merkmale der DDC erstmals aus der Perspektive der DDC-Übersetzungsarbeit, und er wirft die Frage auf, ob dem Aspekt der Terminologiearbeit in der DDC-Übersetzung bislang tatsächlich genügend Aufmerksamkeit geschenkt wurde.
  18. Doszkocs, T.E.; Zamora, A.: Dictionary services and spelling aids for Web searching (2004) 0.01 
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    14. 8.2004 17:22:56
    Source
    Online. 28(2004) no.3, S.22-29
  19. Helbig, H.: Wissensverarbeitung und die Semantik der natürlichen Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2008) 0.01 
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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. Witschel, H.F.: Terminologie-Extraktion : Möglichkeiten der Kombination statistischer uns musterbasierter Verfahren (2004) 0.01 
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    Abstract
    Die Suche nach Informationen in unstrukturierten natürlichsprachlichen Daten ist Gegenstand des sogenannten Text Mining. In dieser Arbeit wird ein Teilgebiet des Text Mining beleuchtet, nämlich die Extraktion domänenspezifischer Fachbegriffe aus Fachtexten der jeweiligen Domäne. Wofür überhaupt Terminologie-Extraktion? Die Antwort darauf ist einfach: der Schlüssel zum Verständnis vieler Fachgebiete liegt in der Kenntnis der zugehörigen Terminologie. Natürlich genügt es nicht, nur eine Liste der Fachtermini einer Domäne zu kennen, um diese zu durchdringen. Eine solche Liste ist aber eine wichtige Voraussetzung für die Erstellung von Fachwörterbüchern (man denke z.B. an Nachschlagewerke wie das klinische Wörterbuch "Pschyrembel"): zunächst muß geklärt werden, welche Begriffe in das Wörterbuch aufgenommen werden sollen, bevor man sich Gedanken um die genaue Definition der einzelnen Termini machen kann. Ein Fachwörterbuch sollte genau diejenigen Begriffe einer Domäne beinhalten, welche Gegenstand der Forschung in diesem Gebiet sind oder waren. Was liegt also näher, als entsprechende Fachliteratur zu betrachten und das darin enthaltene Wissen in Form von Fachtermini zu extrahieren? Darüberhinaus sind weitere Anwendungen der Terminologie-Extraktion denkbar, wie z.B. die automatische Beschlagwortung von Texten oder die Erstellung sogenannter Topic Maps, welche wichtige Begriffe zu einem Thema darstellt und in Beziehung setzt. Es muß also zunächst die Frage geklärt werden, was Terminologie eigentlich ist, vor allem aber werden verschiedene Methoden entwickelt, welche die Eigenschaften von Fachtermini ausnutzen, um diese aufzufinden. Die Verfahren werden aus den linguistischen und 'statistischen' Charakteristika von Fachbegriffen hergeleitet und auf geeignete Weise kombiniert.

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