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Giesselbach, S.; Estler-Ziegler, T.: Dokumente schneller analysieren mit Künstlicher Intelligenz (2021)
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- Abstract
- Künstliche Intelligenz (KI) und natürliches Sprachverstehen (natural language understanding/NLU) verändern viele Aspekte unseres Alltags und unserer Arbeitsweise. Besondere Prominenz erlangte NLU durch Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Now. NLU bietet Firmen und Einrichtungen das Potential, Prozesse effizienter zu gestalten und Mehrwert aus textuellen Inhalten zu schöpfen. So sind NLU-Lösungen in der Lage, komplexe, unstrukturierte Dokumente inhaltlich zu erschließen. Für die semantische Textanalyse hat das NLU-Team des IAIS Sprachmodelle entwickelt, die mit Deep-Learning-Verfahren trainiert werden. Die NLU-Suite analysiert Dokumente, extrahiert Eckdaten und erstellt bei Bedarf sogar eine strukturierte Zusammenfassung. Mit diesen Ergebnissen, aber auch über den Inhalt der Dokumente selbst, lassen sich Dokumente vergleichen oder Texte mit ähnlichen Informationen finden. KI-basierten Sprachmodelle sind der klassischen Verschlagwortung deutlich überlegen. Denn sie finden nicht nur Texte mit vordefinierten Schlagwörtern, sondern suchen intelligent nach Begriffen, die in ähnlichem Zusammenhang auftauchen oder als Synonym gebraucht werden. Der Vortrag liefert eine Einordnung der Begriffe "Künstliche Intelligenz" und "Natural Language Understanding" und zeigt Möglichkeiten, Grenzen, aktuelle Forschungsrichtungen und Methoden auf. Anhand von Praxisbeispielen wird anschließend demonstriert, wie NLU zur automatisierten Belegverarbeitung, zur Katalogisierung von großen Datenbeständen wie Nachrichten und Patenten und zur automatisierten thematischen Gruppierung von Social Media Beiträgen und Publikationen genutzt werden kann.
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Kummer, N.: Indexierungstechniken für das japanische Retrieval (2006)
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- Abstract
- Der vorliegende Artikel beschreibt die Herausforderungen, die die japanische Sprache aufgrund der besonderen Struktur ihres Schriftsystems an das Information Retrieval stellt und präsentiert Strategien und Ansätze für die Indexierung japanischer Dokumente. Im Besonderen soll auf die Effektivität aussprachebasierter (yomi-based) Indexierung sowie Fusion verschiedener einzelner Indexierungsansätze eingegangen werden.
-
¬Der Student aus dem Computer (2023)
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-
Ruge, G.; Goeser, S.: Information Retrieval ohne Linguistik (1998)
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- Abstract
- Natürlicherweise sollte man erwarten, daß linguistische Textanalyseverfahren die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit von Information Retrieval Systemen verbessern, da sowohl Dokumente als auch Suchanfragen die interessierenden Inhalte linguistisch enkodieren. Ein Retrievalabgleich auf der Ebene der linguistischen Inhaltsdarstellung müßte demzufolge zu besseren Retrievalsystemen führen als ein Abgleich auf Wort- oder gar Zeichenebene. Tatsächlich aber ist immer noch weitgehend unklar, inwieweit linguistische Textanalyseverfahren Retrievalsysteme verbessern können. Evaluationen von Retrievalsystemen mit linguistischen Komponenten führen nach wie vor zu unterschiedlichen, teils gegenläufigen Ergebnissen, obwohl die dazu erforderliche Computerlinguistik große Fortschritte gemacht hat. Wir gehen der Frage nach, wie es zu diesen kontraintuitiven Ergenissen kommt. Dazu wird der Stand der Kunst im linguistischen IR zusammengefaßt, so daß die Ergebnisse anhand des Vergleich verschiedener Evaluierungen diskutiert werden können.
-
Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000)
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-
Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000)
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-
Lezius, W.; Rapp, R.; Wettler, M.: ¬A morphology-system and part-of-speech tagger for German (1996)
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-
Ruge, G.: Sprache und Computer : Wortbedeutung und Termassoziation. Methoden zur automatischen semantischen Klassifikation (1995)
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- Footnote
- Rez. in: Knowledge organization 22(1995) no.3/4, S.182-184 (M.T. Rolland)
-
Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013)
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Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023)
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Rieger, F.: Lügende Computer (2023)
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Artemenko, O.; Shramko, M.: Entwicklung eines Werkzeugs zur Sprachidentifikation in mono- und multilingualen Texten (2005)
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- Abstract
- Mit der Verbreitung des Internets vermehrt sich die Menge der im World Wide Web verfügbaren Dokumente. Die Gewährleistung eines effizienten Zugangs zu gewünschten Informationen für die Internetbenutzer wird zu einer großen Herausforderung an die moderne Informationsgesellschaft. Eine Vielzahl von Werkzeugen wird bereits eingesetzt, um den Nutzern die Orientierung in der wachsenden Informationsflut zu erleichtern. Allerdings stellt die enorme Menge an unstrukturierten und verteilten Informationen nicht die einzige Schwierigkeit dar, die bei der Entwicklung von Werkzeugen dieser Art zu bewältigen ist. Die zunehmende Vielsprachigkeit von Web-Inhalten resultiert in dem Bedarf an Sprachidentifikations-Software, die Sprache/en von elektronischen Dokumenten zwecks gezielter Weiterverarbeitung identifiziert. Solche Sprachidentifizierer können beispielsweise effektiv im Bereich des Multilingualen Information Retrieval eingesetzt werden, da auf den Sprachidentifikationsergebnissen Prozesse der automatischen Indexbildung wie Stemming, Stoppwörterextraktion etc. aufbauen. In der vorliegenden Arbeit wird das neue System "LangIdent" zur Sprachidentifikation von elektronischen Textdokumenten vorgestellt, das in erster Linie für Lehre und Forschung an der Universität Hildesheim verwendet werden soll. "LangIdent" enthält eine Auswahl von gängigen Algorithmen zu der monolingualen Sprachidentifikation, die durch den Benutzer interaktiv ausgewählt und eingestellt werden können. Zusätzlich wurde im System ein neuer Algorithmus implementiert, der die Identifikation von Sprachen, in denen ein multilinguales Dokument verfasst ist, ermöglicht. Die Identifikation beschränkt sich nicht nur auf eine Aufzählung von gefundenen Sprachen, vielmehr wird der Text in monolinguale Abschnitte aufgeteilt, jeweils mit der Angabe der identifizierten Sprache.
-
Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008)
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Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006)
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- 22. 3.2015 9:17:30
-
Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000)
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Pinker, S.: Wörter und Regeln : Die Natur der Sprache (2000)
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- 19. 7.2002 14:22:31
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Semantik, Lexikographie und Computeranwendungen : Workshop ... (Bonn) : 1995.01.27-28 (1996)
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- 14. 4.2007 10:04:22
-
Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018)
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- 22. 1.2018 11:32:44
-
Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001)
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- Source
- Handelsblatt. Nr.79 vom 24.4.2001, S.22
-
Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005)
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- Date
- 3. 5.1997 8:44:22
