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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.22 
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.17 
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  3. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.16 
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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. Sagawe, H.: Einfluß 'intelligenter' Maschinen auf menschliches Verhalten (1994) 0.04 
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    BK
    54.80 Angewandte Informatik
    Classification
    ST 278 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Mensch-Maschine-Kommunikation Software-Ergonomie
    54.80 Angewandte Informatik
    Field
    Informatik
    RVK
    ST 278 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Mensch-Maschine-Kommunikation Software-Ergonomie
  5. Computerlinguistik und Sprachtechnologie : Eine Einführung (2010) 0.03 
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    Abstract
    Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in Grundlagen und Methoden der Computerlinguistik und stellt die wichtigsten Anwendungsgebiete in der Sprachtechnologie vor. Es richtet sich gleichermaßen an Studierende der Computerlinguistik und verwandter Fächer mit Bezug zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie an Entwickler sprachverarbeitender Systeme. Nach einem Überblick über Aufgaben und Ziele der Computerlinguistik werden die erforderlichen theoretischen Grundlagen zur Logik, den Formalen Sprachen, der Graphentheorie, den statistischen Verfahren sowie der Texttechnologie beispielbezogen erläutert. Es schließt sich eine Darstellung der verschiedenen Methoden für die Verarbeitung auf den linguistischen Beschreibungsebenen an. Dabei werden zunächst die grundlegenden Begriffe und Konzepte der Phonetik und Phonologie, Morphologie, Syntax, Semantik sowie der Pragmatik vermittelt und darauf aufbauend die Prinzipien der sprachtechnologischen Umsetzung behandelt. Die drei letzten Teile des Buchs geben Überblicke über die verwendeten sprachtechnologischen Informationsquellen, die vielfältigen Anwendungen in der Praxis sowie über Evaluationsverfahren für sprachverarbeitende Systeme. Anhand konkreter Fragestellungen - von der Entwicklung von Korrekturprogrammen über das Informationsmanagement bis zur Maschinellen Übersetzung - wird das Zusammenwirken der einzelnen Methoden aufgezeigt. Für die dritte Auflage wurden sämtliche Kapitel überarbeitet und aktualisiert sowie zum Teil zu eigenständigen, neuen Kapiteln zusammengeführt. Insbesondere trägt die dritte Auflage der rasanten Entwicklung in der Computerlinguistik und Sprachtechnologie durch eine stärkere Fokussierung auf statistische Grundlagen und Methoden Rechnung. "Durch dieses Handbuch wird für den deutschsprachigen Raum eine empfindliche Lücke geschlossen. Es umfasst die relevanten Aspekte computerlinguistischer Grundlagenwissenschaft und sprachtechnologischer Anwendung in eindrucksvoller Breite und auf aktuellem Stand." [Manfred Pinkal]
    BK
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
    Classification
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
  6. Hutchins, W.J.; Somers, H.L.: ¬An introduction to machine translation (1992) 0.03 
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    BK
    54.75 / Sprachverarbeitung <Informatik>
    Classification
    ST 306 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Natürliche Sprachverarbeitung
    54.75 / Sprachverarbeitung <Informatik>
    RVK
    ST 306 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Natürliche Sprachverarbeitung
  7. Hodgson, J.P.E.: Knowledge representation and language in AI (1991) 0.03 
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    Classification
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    Field
    Informatik
    RVK
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
  8. Semantik, Lexikographie und Computeranwendungen : Workshop ... (Bonn) : 1995.01.27-28 (1996) 0.03 
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    BK
    54.75 Sprachverarbeitung <Informatik>
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    Classification
    54.75 Sprachverarbeitung <Informatik>
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    Date
    14. 4.2007 10:04:22
  9. Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000) 0.03 
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  0.25 = coord(3/12)
    Abstract
    In den vergangenen Jahren hat sich die Entwicklung, Sprache als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine einzusetzen, zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die steigende Verarbeitungsgeschwindigkeit der Prozessoren ermöglicht es heute, selbst sehr komplexe Aufgaben wie Diktiersysteme auf handelsüblichen PCs verfügbar zu machen. Ebenso haben sich Verfahren weiterentwickelt und die Erkennungsleistung konnte gesteigert werden. Insbesondere im mobilen Umfeld wird sich Sprache als notwendig erweisen, um den Widerspruch, immer komplexere Funktionalität in immer kleineren und leichteren Terminals unterzubringen, aufzulösen. In diesem Umfeld können auch andere Modalitäten, wie Handschrift oder Gestik, integriert werden. Eine der Hauptanwendungen in mobiler Umgebung wird der Zugriff auf das Internet werden: um schnell und umfassend zu den benötigten Information zu gelangen, können intelligente Agenten eine mögliche Hilfe darstellen. Sie sind in Lage, die Informationen bezüglich ihrer Relevanz für den Nutzer zu beurteilen und fassen die Inhalte zusammen, die sich auf den kleinen Displays, oder akustisch wiedergeben lassen. Ist das gefundene Dokument in einer dein Benutzer fremden Sprache verfaßt, kann es automatisch übersetzt werden. Natürlich werden die benötigten Technologien nicht alle in einem Endgerät untergebracht werden können, deshalb wird bereits heute in Standardisierungsgremien untersucht, wie verteilte Architekturen helfen können, den Zugriff auf Informationen immer, überall und jedem verfügbaren Endgerät zugänglich zu machen. Das vom BMWi geförderte Projekt "Mobiler Multimedia-Arbeitsplatz der Zukunft" will diesen Ansatz verfolgen. Dabei werden auch die sozialen und arbeitsrechtlichen Aspekte untersucht
    Date
    26.12.2000 13:22:17
  10. Hahn, U.: Automatische Sprachverarbeitung (2023) 0.02 
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    Abstract
    Dieses Kapitel gibt eine Übersicht über die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprachen (wie das Deutsche oder Englische; natural language - NL) durch Computer. Grundlegende Konzepte der automatischen Sprachverarbeitung (natural language processing - NLP) stammen aus der Sprachwissenschaft (s. Abschnitt 2) und sind in zunehmend selbstständiger Weise mit formalen Methoden und technischen Grundlagen der Informatik in einer eigenständigen Disziplin, der Computerlinguistik (CL; s. Abschnitte 3 und 4), verknüpft worden. Natürlichsprachliche Systeme (NatS) mit anwendungsbezogenen Funktionalitätsvorgaben bilden den Kern der informationswissenschaftlich geprägten NLP, die häufig als Sprachtechnologie oder im Deutschen auch (mittlerweile veraltet) als Informationslinguistik bezeichnet wird (s. Abschnitt 5).
  11. Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.02 
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    Abstract
    In dieser Untersuchung wurden zwei Systeme eingesetzt, um MWT aus einer Dokumentkollektion mit fachsprachlichem Bezug (Volltexte des ACL Anthology Reference Corpus) automatisch zu extrahieren. Das thematische Spektrum umfasste alle Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, im Speziellen die CL als interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel war es MWT zu extrahieren, die als potentielle Indexterme im IR Verwendung finden können. Diese sollten auf Konzepte, Methoden, Verfahren und Algorithmen in der CL und angrenzenden Teilgebieten, wie Linguistik und Informatik hinweisen bzw. benennen.
    Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.
  12. Lobin, H: Computerlinguistik und Texttechnologie (2010) 0.02 
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    BK
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
    Classification
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
  13. Weber, N.: ¬Die Semantik von Bedeutungsexplikationen (1999) 0.02 
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    BK
    54.75 Sprachverarbeitung <Informatik>
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    Classification
    54.75 Sprachverarbeitung <Informatik>
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
  14. Manning, C.D.; Schütze, H.: Foundations of statistical natural language processing (2000) 0.02 
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    BK
    18.00 (Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein)
    54.75 (Sprachverarbeitung) <Informatik>
    Classification
    18.00 (Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein)
    54.75 (Sprachverarbeitung) <Informatik>
  15. Winiwarter, W.: Bewältigung der Informationsflut : Stand der Computerlinguistik (1996) 0.02 
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    Abstract
    In vielen Bereichen der Computerlinguistik kann die Situation konstatiert werden, daß eine anfängliche euphorische Aufbruchsstimmung einer resignativen Stagnationsphase gewichen ist. In gleichem Maße wurde damit aber auch Raum für eine realistischere Sicht der Dinge geschaffen, welche von 'Toy Systems' Abschied nimmt und sich praktischen Fragestellungen widmet. Als eines der dringlichsten Probleme ist hier die effiziente Bewältigung der von Tag zu Tag größer werdenden Informationsflut anzusehen. Die vorliegende Arbeit gibt einen aktuellen Überblick über die derzeit zur Verfügung stehenden Techniken. Der Schwerpunkt wird hierbei auf Information Extraction Systeme gelegt, die auf der Grundlage internationaler Evaluierungsprogramme und allgemein verfügbarer linguistischer Ressourcen bereits beachtliche Erfolge erzielen konnten
  16. Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005) 0.02 
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    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.
    Mit einem bereits zuvor von Paul Vitanyi und anderen entwickeltem Verfahren, das den Zusammenhang von Objekten misst (normalized information distance - NID ), kann die Nähe zwischen bestimmten Objekten (Bilder, Worte, Muster, Intervalle, Genome, Programme etc.) anhand aller Eigenschaften analysiert und aufgrund der dominanten gemeinsamen Eigenschaft bestimmt werden. Ähnlich können auch die allgemein verwendeten, nicht unbedingt "wahren" Bedeutungen von Namen mit der Google-Suche erschlossen werden. 'At this moment one database stands out as the pinnacle of computer-accessible human knowledge and the most inclusive summary of statistical information: the Google search engine. There can be no doubt that Google has already enabled science to accelerate tremendously and revolutionized the research process. It has dominated the attention of internet users for years, and has recently attracted substantial attention of many Wall Street investors, even reshaping their ideas of company financing.' (Paul Vitanyi und Rudi Cilibrasi) Gibt man ein Wort ein wie beispielsweise "Pferd", erhält man bei Google 4.310.000 indexierte Seiten. Für "Reiter" sind es 3.400.000 Seiten. Kombiniert man beide Begriffe, werden noch 315.000 Seiten erfasst. Für das gemeinsame Auftreten beispielsweise von "Pferd" und "Bart" werden zwar noch immer erstaunliche 67.100 Seiten aufgeführt, aber man sieht schon, dass "Pferd" und "Reiter" enger zusammen hängen. Daraus ergibt sich eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten von Begriffen. Aus dieser Häufigkeit, die sich im Vergleich mit der maximalen Menge (5.000.000.000) an indexierten Seiten ergibt, haben die beiden Wissenschaftler eine statistische Größe entwickelt, die sie "normalised Google distance" (NGD) nennen und die normalerweise zwischen 0 und 1 liegt. Je geringer NGD ist, desto enger hängen zwei Begriffe zusammen. "Das ist eine automatische Bedeutungsgenerierung", sagt Vitanyi gegenüber dern New Scientist (4). "Das könnte gut eine Möglichkeit darstellen, einen Computer Dinge verstehen und halbintelligent handeln zu lassen." Werden solche Suchen immer wieder durchgeführt, lässt sich eine Karte für die Verbindungen von Worten erstellen. Und aus dieser Karte wiederum kann ein Computer, so die Hoffnung, auch die Bedeutung der einzelnen Worte in unterschiedlichen natürlichen Sprachen und Kontexten erfassen. So habe man über einige Suchen realisiert, dass ein Computer zwischen Farben und Zahlen unterscheiden, holländische Maler aus dem 17. Jahrhundert und Notfälle sowie Fast-Notfälle auseinander halten oder elektrische oder religiöse Begriffe verstehen könne. Überdies habe eine einfache automatische Übersetzung Englisch-Spanisch bewerkstelligt werden können. Auf diese Weise ließe sich auch, so hoffen die Wissenschaftler, die Bedeutung von Worten erlernen, könne man Spracherkennung verbessern oder ein semantisches Web erstellen und natürlich endlich eine bessere automatische Übersetzung von einer Sprache in die andere realisieren.
    Field
    Informatik
  17. Jurafsky, D.; Martin, J.H.: Speech and language processing : ani ntroduction to natural language processing, computational linguistics and speech recognition (2009) 0.02 
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    BK
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
    Classification
    54.75 Sprachverarbeitung Informatik
    18.00 Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein
  18. Perez-Carballo, J.; Strzalkowski, T.: Natural language information retrieval : progress report (2000) 0.02 
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    Source
    Information processing and management. 36(2000) no.1, S.155-205
  19. Helbig, H.; Gnörlich, C.; Leveling, J.: Natürlichsprachlicher Zugang zu Informationsanbietern im Internet und zu lokalen Datenbanken (2000) 0.02 
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    Abstract
    Die Schaffung eines natürlichsprachlichen Interfaces (NLI), (das einem Nutzer die Formulierung von Anfragen an Informationsanbieter in seiner Muttersprache erlaubt, stellt eine der interessantesten Herausforderungen im Bereich des Information-Retrieval und der Verarbeitung natürlicher Sprache dar. Dieser Beitrag beschreibt Methoden zur Obersetzung natürlichsprachlicher Anfragen in Ausdrücke formaler Retrievalsprachen sowohl für Informationsressourcen im Internet als auch für lokale Datenbanken. Die vorgestellten Methoden sind Teil das Informationsrecherchesystems LINAS, das an der Fernuniversität Hagen entwickelt wurde, um Nutzern einen natürlichsprachlichen Zugang zu lokalen und zu im Internet verteilten wissenschaftlichen und technischen Informationen anzubieten. Das LINAS-System unterscheidet sich von anderen Systemen und natürlichsprachlichen Interfaces (vgl. OSIRIS) oder die früheren Systeme INTELLECT, Q&A durch die explizite Einbeziehung von Hintergrundwissen und speziellen Dialogmodellen in den Übersetzungsprozeß. Darüber hinaus ist das System auf ein vollständiges Verstehen des natürlichsprachlichen Textes ausgerichtet, während andere Systeme typischerweise nur nach Stichworten oder bestimmten grammatikalischen Mustern in der Eingabe suchen. Ein besonderer Schwerpunkt von LINAS liegt in der Repräsentation und Auswertung der semantischen Relationen zwischen den in der Nutzeranfrage gegebenen Konzepten
  20. Geißler, S.: Natürliche Sprachverarbeitung und Künstliche Intelligenz : ein wachsender Markt mit vielen Chancen. Das Beispiel Kairntech (2020) 0.02 
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    Abstract
    Vor rund einem Jahr haben wir an dieser Stelle die aufregende Dynamik auf den Gebieten der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschrieben: Seit einigen Jahren sorgen Fortschritte in den algorithmischen Grundlagen, in der einsetzbaren Rechenleistung sowie in der Verfügbarkeit von großen Datenmengen für immer leistungsfähigere Systeme. NLP-Anwendungen seien damit mehr denn je reif für den praktischen Einsatz, hatten wir argumentiert. Diese Entwicklung verfolgen wir bei Kairntech nicht allein als interessierte Beobachter, sondern sie stellt die Grundlage unserer Arbeit dar, mit der wir NLP- und KI-Ansätze zur Anwendung auf konkreten geschäftskritischen Prozessen entwickeln und einsetzen. Experten gehen auch für die kommenden Jahre von einem anhaltenden Wachstum des weltweiten Marktes für NLP aus: Mit einem durchschnittlichen Wachstum von über 20 Prozent pro Jahr werde der Markt bis 2025 auf geschätzte 6,24 Milliarden US-$ anwachsen. Im Bereich der Forschung ist das Wachstum sogar noch stürmischer: So ist die Zahl der Einreichungen zur ACL-Konferenz, dem vielleicht wichtigsten jährlichen Event in diesem Gebiet, von 2018 bis 2019 um ganze 75 Prozent angestiegen. Im vorliegenden Text wollen wir die Richtung, die wir bei Kairntech mit der Gründung vor einem Jahr eingeschlagen haben, beschreiben sowie von ersten Erfolgen auf diesem Weg berichten.
    Field
    Informatik

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