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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.06 
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Byrne, C.C.; McCracken, S.A.: ¬An adaptive thesaurus employing semantic distance, relational inheritance and nominal compound interpretation for linguistic support of information retrieval (1999) 0.06 
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    15. 3.2000 10:22:37
    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  3. Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.04 
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    Abstract
    Morphy ist ein frei verfügbares Softwarepaket für die morphologische Analyse und Synthese und die kontextsensitive Wortartenbestimmung des Deutschen. Die Verwendung der Software unterliegt keinen Beschränkungen. Da die Weiterentwicklung eingestellt worden ist, verwenden Sie Morphy as is, d.h. auf eigenes Risiko, ohne jegliche Haftung und Gewährleistung und vor allem ohne Support. Morphy ist nur für die Windows-Plattform verfügbar und nur auf Standalone-PCs lauffähig.
    Date
    22. 3.2015 9:30:24
  4. Hammwöhner, R.: TransRouter revisited : Decision support in the routing of translation projects (2000) 0.03 
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    10.12.2000 18:22:35
    Source
    Informationskompetenz - Basiskompetenz in der Informationsgesellschaft: Proceedings des 7. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2000), Hrsg.: G. Knorz u. R. Kuhlen
  5. Schneider, J.W.; Borlund, P.: ¬A bibliometric-based semiautomatic approach to identification of candidate thesaurus terms : parsing and filtering of noun phrases from citation contexts (2005) 0.03 
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    8. 3.2007 19:55:22
    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  6. Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008) 0.03 
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    Abstract
    Das Medium Internet ist im Wandel, und mit ihm ändern sich seine Publikations- und Rezeptionsbedingungen. Welche Chancen bieten die momentan parallel diskutierten Zukunftsentwürfe von Social Web und Semantic Web? Zur Beantwortung dieser Frage beschäftigt sich der Beitrag mit den Grundlagen beider Modelle unter den Aspekten Anwendungsbezug und Technologie, beleuchtet darüber hinaus jedoch auch deren Unzulänglichkeiten sowie den Mehrwert einer mediengerechten Kombination. Am Beispiel des grammatischen Online-Informationssystems grammis wird eine Strategie zur integrativen Nutzung der jeweiligen Stärken skizziert.
    Date
    22. 1.2011 10:38:28
  7. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.03 
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    Abstract
    Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Vorgehensweise entwickelt, die die Fixierung auf das Wort und die damit verbundenen Schwächen überwindet. Sie gestattet die Extraktion von Informationen anhand der repräsentierten Begriffe und bildet damit die Basis einer inhaltlichen Texterschließung. Die anschließende prototypische Realisierung dient dazu, die Konzeption zu überprüfen sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen abzuschätzen und zu bewerten. Arbeiten zum Information Extraction widmen sich fast ausschließlich dem Englischen, wobei insbesondere im Bereich der Named Entities sehr gute Ergebnisse erzielt werden. Deutlich schlechter sehen die Resultate für weniger regelmäßige Sprachen wie beispielsweise das Deutsche aus. Aus diesem Grund sowie praktischen Erwägungen wie insbesondere der Vertrautheit des Autors damit, soll diese Sprache primär Gegenstand der Untersuchungen sein. Die Lösung von einer engen Termorientierung bei gleichzeitiger Betonung der repräsentierten Begriffe legt nahe, dass nicht nur die verwendeten Worte sekundär werden sondern auch die verwendete Sprache. Um den Rahmen dieser Arbeit nicht zu sprengen wird bei der Untersuchung dieses Punktes das Augenmerk vor allem auf die mit unterschiedlichen Sprachen verbundenen Schwierigkeiten und Besonderheiten gelegt.
    Date
    22. 3.2015 9:17:30
  8. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.03 
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  9. Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000) 0.02 
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    Date
    26.12.2000 13:22:17
  10. Pinker, S.: Wörter und Regeln : Die Natur der Sprache (2000) 0.02 
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    Abstract
    Wie lernen Kinder sprechen? Welche Hinweise geben gerade ihre Fehler beim Spracherwerb auf den Ablauf des Lernprozesses - getreu dem Motto: "Kinder sagen die töllsten Sachen«? Und wie helfen beziehungsweise warum scheitern bislang Computer bei der Simulation neuronaler Netzwerke, die am komplizierten Gewebe der menschlichen Sprache mitwirken? In seinem neuen Buch Wörter und Regeln hat der bekannte US-amerikanische Kognitionswissenschaftler Steven Pinker (Der Sprachinstinkt) wieder einmal eine ebenso informative wie kurzweifige Erkundungstour ins Reich der Sprache unternommen. Was die Sache besonders spannend und lesenswert macht: Souverän beleuchtet der Professor am Massachusetts Institute of Technology sowohl natur- als auch geisteswissenschaftliche Aspekte. So vermittelt er einerseits linguistische Grundlagen in den Fußspuren Ferdinand de Saussures, etwa die einer generativen Grammatik, liefert einen Exkurs durch die Sprachgeschichte und widmet ein eigenes Kapitel den Schrecken der deutschen Sprache". Andererseits lässt er aber auch die neuesten bildgebenden Verfahren nicht außen vor, die zeigen, was im Gehirn bei der Sprachverarbeitung abläuft. Pinkers Theorie, die sich in diesem Puzzle verschiedenster Aspekte wiederfindet: Sprache besteht im Kein aus zwei Bestandteilen - einem mentalen Lexikon aus erinnerten Wörtern und einer mentalen Grammatik aus verschiedenen kombinatorischen Regeln. Konkret heißt das: Wir prägen uns bekannte Größen und ihre abgestuften, sich kreuzenden Merkmale ein, aber wir erzeugen auch neue geistige Produkte, in dem wir Regeln anwenden. Gerade daraus, so schließt Pinker, erschließt sich der Reichtum und die ungeheure Ausdruckskraft unserer Sprache
    Date
    19. 7.2002 14:22:31
  11. Schürmann, H.: Software scannt Radio- und Fernsehsendungen : Recherche in Nachrichtenarchiven erleichtert (2001) 0.02 
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    Abstract
    Computer müssen lernen, die Sprache des Menschen zu verstehen. Forscher an der Uni Duisburg haben eine Methode entwickelt, mit der ein Rechner Informationen aus Radiobeiträgen herausfiltern kann.
    Content
    Um Firmen und Agenturen die Beobachtungen von Medien zu erleichtern, entwickeln Forscher an der Duisburger Hochschule zurzeit ein System zur automatischen Themenerkennung in Rundfunk und Fernsehen. Das so genannte Alert-System soll dem Nutzer helfen, die für ihn relevanten Sprachinformationen aus Nachrichtensendungen herauszufiltem und weiterzuverarbeiten. Durch die automatische Analyse durch den Computer können mehrere Programme rund um die Uhr beobachtet werden. Noch erfolgt die Informationsgewinnung aus TV- und Radiosendungen auf klassischem Wege: Ein Mensch sieht, hört, liest und wertet aus. Das ist enorm zeitaufwendig und für eine Firma, die beispielsweise die Konkurrenz beobachten oder ihre Medienpräsenz dokumentieren lassen möchte, auch sehr teuer. Diese Arbeit ließe sich mit einem Spracherkenner automatisieren, sagten sich die Duisburger Forscher. Sie arbeiten nun zusammen mit Partnern aus Deutschland, Frankreich und Portugal in einem europaweiten Projekt an der Entwicklung einer entsprechenden Technologie (http://alert.uni-duisburg.de). An dem Projekt sind auch zwei Medienbeobachtungsuntemehmen beteiligt, die Oberserver Argus Media GmbH aus Baden-Baden und das französische Unternehmen Secodip. Unsere Arbeit würde schon dadurch erleichtert, wenn Informationen, die über unsere Kunden in den Medien erscheinen, vorselektiert würden", beschreibt Simone Holderbach, Leiterin der Produktentwicklung bei Oberserver, ihr Interesse an der Technik. Und wie funktioniert Alert? Das Spracherkennungssystem wird darauf getrimmt, Nachrichtensendungen in Radio und Fernsehen zu überwachen: Alles, was gesagt wird - sei es vom Nachrichtensprecher, Reporter oder Interviewten -, wird durch die automatische Spracherkennung in Text umgewandelt. Dabei werden Themen und Schlüsselwörter erkannt und gespeichert. Diese werden mit den Suchbegriffen des Nutzers verglichen. Gefundene Übereinstimmungen werden angezeigt und dem Benutzer automatisch mitgeteilt. Konventionelle Spracherkennungstechnik sei für die Medienbeobachtung nicht einsetzbar, da diese für einen anderen Zweck entwickelt worden sei, betont Prof. Gerhard Rigoll, Leiter des Fachgebiets Technische Informatik an der Duisburger Hochschule. Für die Umwandlung von Sprache in Text wurde die Alert-Software gründlich trainiert. Aus Zeitungstexten, Audio- und Video-Material wurden bislang rund 3 50 Millionen Wörter verarbeitet. Das System arbeitet in drei Sprachen. Doch so ganz fehlerfrei sei der automatisch gewonnene Text nicht, räumt Rigoll ein. Zurzeit liegt die Erkennungsrate bei 40 bis 70 Prozent. Und das wird sich in absehbarer Zeit auch nicht ändern." Musiküberlagerungen oder starke Hintergrundgeräusche bei Reportagen führen zu Ungenauigkeiten bei der Textumwandlung. Deshalb haben die, Duisburger Wissenschaftler Methoden entwickelt, die über die herkömmliche Suche nach Schlüsselwörtern hinausgehen und eine inhaltsorientierte Zuordnung ermöglichen. Dadurch erhält der Nutzer dann auch solche Nachrichten, die zwar zum Thema passen, in denen das Stichwort aber gar nicht auftaucht", bringt Rigoll den Vorteil der Technik auf den Punkt. Wird beispielsweise "Ölpreis" als Suchbegriff eingegeben, werden auch solche Nachrichten angezeigt, in denen Olkonzerne und Energieagenturen eine Rolle spielen. Rigoll: Das Alert-System liest sozusagen zwischen den Zeilen!' Das Forschungsprojekt wurde vor einem Jahr gestartet und läuft noch bis Mitte 2002. Wer sich über den Stand der Technik informieren möchte, kann dies in dieser Woche auf der Industriemesse in Hannover. Das Alert-System wird auf dem Gemeinschaftsstand "Forschungsland NRW" in Halle 18, Stand M12, präsentiert
    Source
    Handelsblatt. Nr.79 vom 24.4.2001, S.22
  12. Melzer, C.: ¬Der Maschine anpassen : PC-Spracherkennung - Programme sind mittlerweile alltagsreif (2005) 0.02 
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    Content
    "Der Spracherkennung am Computer schien vor wenigen Jahren die Zukunft zu gehören. Geradezu euphorisch waren viele Computernutzer, als sich auf den Bildschirmen die ersten gesprochenen Sätze als Text darstellten. Doch die Spracherkennung erwies sich als anfällig, die Nachbearbeitung nahm manchmal mehr Zeit in Anspruch als gespart wurde. Dabei ist die Kommunikation des Menschen mit der Maschine über die Tastatur eigentlich höchst kompliziert - selbst geübte Schreiber sprechen schneller als sie tippen. Deshalb hat sich inzwischen viel getan: Im Preis und in der Genauigkeit sind viele Spracherkennungsprogramme heute alltagsreif. Die besten Systeme kosten aber noch immer mehrere hundert Euro, die günstigsten weisen Lücken auf. Letztlich gilt: Respektable Ergebnisse sind erreichbar, wenn sich der Mensch der Maschine anpasst. Die Stiftung Warentest in Berlin hat die sechs gängigsten Systeme auf den Prüfstand gestellt. Die ersten Ergebnisse waren ernüchternd: Das deutlich gesprochene "Johann Wolfgang von Goethe" wurde als "Juan Wolf kann Mohnblüte", "Jaun Wolfgang von Göbel" oder "Johann-Wolfgang Wohngüte" geschrieben. Grundsätzlich gilt: Bei einem einfachen Basiswortschatz sind die Ergebnisse genau, sobald es etwas spezieller wird, wird die Software erfinderisch. "Zweiter Weltkrieg" kann dann zu "Zeit für Geld kriegt" werden. Doch ebenso wie der Nutzer lernt auch das System. Bei der Software ist Lernfähigkeit Standard. Ohnehin muss der Benutzer das System einrichten, indem er vorgegebene Texte liest. Dabei wird das Programm der Stimme und der Sprechgeschwindigkeit angepasst. Hier gilt, dass der Anwender deutlich, aber ganz normal vorlesen sollte. Wer akzentuiert und übertrieben betont, wird später mit ungenauen Ausgaben bestraft. Erkennt das System auch nach dem Training einzelne Wörter nicht, können sie nachträglich eingefügt werden. Gleiches gilt für kompliziertere Orts- oder Eigennamen. Wie gut das funktioniert, beweist ein Gegentest: Liest ein anderer den selben Text vor, sinkt das Erkennungsniveau rapide. Die beste Lernfähigkeit attestierten die Warentester dem System "Voice Pro 10" von linguatec. Das war das mit Abstand vielseitigste, mit fast 200 Euro jedoch auch das teuerste Programm.
    Billiger geht es mit "Via Voice Standard" von IBM. Die Software kostet etwa 50 Euro, hat aber erhebliche Schwächen in der Lernfähigkeit: Sie schneidet jedoch immer noch besser ab als das gut drei Mal so teure "Voice Office Premium 10"; das im Test der sechs Programme als einziges nur ein "Befriedigend" bekam. "Man liest über Spracherkennung nicht mehr so viel" weil es funktioniert", glaubt Dorothee Wiegand von der in Hannover erscheinenden Computerzeitschrift "c't". Die Technik" etwa "Dragon Naturally Speaking" von ScanSoft, sei ausgereift, "Spracherkennung ist vor allem Statistik, die Auswertung unendlicher Wortmöglichkeiten. Eigentlich war eher die Hardware das Problem", sagt Wiegand. Da jetzt selbst einfache Heimcomputer schnell und leistungsfähig seien, hätten die Entwickler viel mehr Möglichkeiten."Aber selbst ältere Computer kommen mit den Systemen klar. Sie brauchen nur etwas länger! "Jedes Byte macht die Spracherkennung etwas schneller, ungenauer ist sie sonst aber nicht", bestätigt Kristina Henry von linguatec in München. Auch für die Produkte des Herstellers gelte jedoch, dass "üben und deutlich sprechen wichtiger sind als jede Hardware". Selbst Stimmen von Diktiergeräten würden klar, erkannt, versichert Henry: "Wir wollen einen Schritt weiter gehen und das Diktieren von unterwegs möglich machen." Der Benutzer könnte dann eine Nummer anwählen, etwa im Auto einen Text aufsprechen und ihn zu Hause "getippt" vorfinden. Grundsätzlich passt die Spracherkennungssoftware inzwischen auch auf den privaten Computer. Klar ist aber, dass selbst der bestgesprochene Text nachbearbeitet werden muss. Zudem ist vom Nutzer Geduld gefragt: Ebenso wie sein System lernt, muss der Mensch sich in Aussprache und Geschwindigkeit dem System anpassen. Dann sind die Ergebnisse allerdings beachtlich - und "Sexterminvereinbarung" statt "zwecks Terminvereinbarung" gehört der Vergangenheit an."
    Date
    3. 5.1997 8:44:22
  13. Hahn, U.: Informationslinguistik : I: Einführung in das linguistische Information Retrieval (1985) 0.02 
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    Abstract
    Als Bestandteil des Ausbildungsprogramms im Aufbaustudiun Informationswissenschaft an der Universitaet Konstanz (vgl. VOGEL 1984) ist ein Veranstaltungszyklus zur Informationslinguistik entwickelt worden. Die curriculare Planung zu diesem informationswissenschaftlichen Teilgebiet war stark eingebunden in die gesamte Organisation des Aufbaustudiums bzw. Diplomstudiengangs Informationswissenschaft, wobei insbesondere zwei Faktoren einen bestimmenden Einfluss auf die Definition der Lehrinhalte hatten: - die inhaltlichen Anforderungen des entwickelten Berufsbilds Informationsvermittlung und Informationsmanagemsnt - der zulaessige Zeitrahmen des Diplom-Studiengangs Informationswissenschaft (2 Jahre) und die nicht geringen Aufwaende fuer das uebrige Ausbildungsprogramm Die Informationslinguistik ist somit aus einer stark funktionalen Sicht heraus definiert worden, die den Leistungsbeitrag zur umfassenden informationswissenschaftlichen Ausbildung letztlich mehr betont als dis ziplinaere Eigendynamik. Die jetzt realisierte Verbindung aus obligatorischen und fakultativen Veranstaltungen zur Informationslinguistik erlaubt jedoch den an entsprechenden Fachfragen interessierten Studenten durchaus eine qualitativ ausreichende Vertiefung im Rahmen des informationswissenschaftlichen Lehrangebots, das ggf. noch durch Veranstaltungen der unterschiedlichen linguistischen Abteilungen an der Universitaet Konstanz ergaenzt werden kann. Schliesslich ist einer der Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls fuer Informationswissenschaft, das automatische Abstracting-Projekt TOPIC (HAHN/REIMER 1985), eindeutig dem Bereich Informationslinguistik zuzuordnen, der engagierten Studenten weitere Optionen fuer eine spezialisierte Ausbildung und - im Rahmen von durch Studien- und Diplomarbeiten klar abgesteckten Aufgaben - eigenstaendige Forschungs- und Entwicklungstaetigkeit eroeffnet. Informationslinguistik wird am Lehrstuhl fuer Informationswissenschaft der Universitaet Konstanz nun in folgender Konstellation gelehrt:
    (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 I" im WS 1982/83. Es ist im Maerz 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 (1983-85) kann das Skript nicht in dem Masse voll ausgereift und ausformuliert sein, wie es gaengigen Standards entspraeche. Dennoch hat es sich in den jaehrlichen Neuauflagen des Kurses trotz wechselnder Dozenten als weitgehend stabiles inhaltliches Geruest bewaehrt. Nichtsdestotrotz sollte gerade die Veroeffentlichung des Skripts als Anregung dienen, kritische Ko mmentare, Anmerkungen und Ergaenzungen zu diesem curricularen Entwurf herauszufordern, um damit die weitere disziplinaere Klaerung der Informationslinguistik zu foerdern.
  14. Pimenov, E.N.: Normativnost' i nekotorye problem razrabotki tezauruzov i drugikh lingvistiicheskikh sredstv IPS (2000) 0.02 
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    Footnote
    Übers. des Titels: Standardisation and some other issues connected with the development of thesauri and other linguistic information retrieval tools
    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  15. Chibout, K.; Vilnat, A.: Primitive sémantiques, classification des verbes et polysémie (1999) 0.02 
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    Source
    Organisation des connaissances en vue de leur intégration dans les systèmes de représentation et de recherche d'information. Ed.: J. Maniez, et al
  16. Lein, H.: Aspekte der Realisierung des semantischen Retrievals (1994) 0.02 
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  17. Inhaltserschließung von Massendaten : zur Wirksamkeit informationslinguistischer Verfahren am Beispiel des deutschen Patentinformationssystems (1987) 0.02 
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  18. Maas, D.D.: Perspektiven der maschinellen Übersetzung am Beispiel des Saarbrücker Übersetzungssystems SUSY (1984) 0.02 
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  19. Winograd, T.: ¬Ein prozedurales Modell des Sprachverstehens (1977) 0.02 
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  20. Belogonov, G.G.: Metod analogii v komputernoi (2000) 0.02 
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    Footnote
    Übers. des Titels: The analog method in computer linguistics

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