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  1. Schneider, R.: Web 3.0 ante portas? : Integration von Social Web und Semantic Web (2008) 0.08 
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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
    Source
    Kommunikation, Partizipation und Wirkungen im Social Web, Band 1. Hrsg.: A. Zerfaß u.a
    Theme
    Semantic Web
  2. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.02 
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    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  3. Monnerjahn, P.: Vorsprung ohne Technik : Übersetzen: Computer und Qualität (2000) 0.02 
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    Source
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  4. Granitzer, M.: Statistische Verfahren der Textanalyse (2006) 0.02 
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    Abstract
    Der vorliegende Artikel bietet einen Überblick über statistische Verfahren der Textanalyse im Kontext des Semantic Webs. Als Einleitung erfolgt die Diskussion von Methoden und gängigen Techniken zur Vorverarbeitung von Texten wie z. B. Stemming oder Part-of-Speech Tagging. Die so eingeführten Repräsentationsformen dienen als Basis für statistische Merkmalsanalysen sowie für weiterführende Techniken wie Information Extraction und maschinelle Lernverfahren. Die Darstellung dieser speziellen Techniken erfolgt im Überblick, wobei auf die wichtigsten Aspekte in Bezug auf das Semantic Web detailliert eingegangen wird. Die Anwendung der vorgestellten Techniken zur Erstellung und Wartung von Ontologien sowie der Verweis auf weiterführende Literatur bilden den Abschluss dieses Artikels.
    Source
    Semantic Web: Wege zur vernetzten Wissensgesellschaft. Hrsg.: T. Pellegrini, u. A. Blumauer
    Theme
    Semantic Web
  5. Kuhlmann, U.; Monnerjahn, P.: Sprache auf Knopfdruck : Sieben automatische Übersetzungsprogramme im Test (2000) 0.02 
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    Source
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  6. Lezius, W.; Rapp, R.; Wettler, M.: ¬A morphology-system and part-of-speech tagger for German (1996) 0.02 
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    Date
    22. 3.2015 9:37:18
  7. Jensen, N.: Evaluierung von mehrsprachigem Web-Retrieval : Experimente mit dem EuroGOV-Korpus im Rahmen des Cross Language Evaluation Forum (CLEF) (2006) 0.02 
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    Abstract
    Der vorliegende Artikel beschreibt die Experimente der Universität Hildesheim im Rahmen des ersten Web Track der CLEF-Initiative (WebCLEF) im Jahr 2005. Bei der Teilnahme konnten Erfahrungen mit einem multilingualen Web-Korpus (EuroGOV) bei der Vorverarbeitung, der Topic- bzw. Query-Entwicklung, bei sprachunabhängigen Indexierungsmethoden und multilingualen Retrieval-Strategien gesammelt werden. Aufgrund des großen Um-fangs des Korpus und der zeitlichen Einschränkungen wurden multilinguale Indizes aufgebaut. Der Artikel beschreibt die Vorgehensweise bei der Teilnahme der Universität Hildesheim und die Ergebnisse der offiziell eingereichten sowie weiterer Experimente. Für den Multilingual Task konnte das beste Ergebnis in CLEF erzielt werden.
  8. Dreehsen, B.: ¬Der PC als Dolmetscher (1998) 0.02 
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    Abstract
    Für englische Web-Seiten und fremdsprachige Korrespondenz ist Übersetzungssoftware hilfreich, die per Mausklick den Text ins Deutsche überträgt und umgekehrt. Die neuen Versionen geben den Inhalt sinngemäß bereits gut wieder. CHIP hat die Leistungen von 5 Programmen getestet
  9. Ruge, G.: Sprache und Computer : Wortbedeutung und Termassoziation. Methoden zur automatischen semantischen Klassifikation (1995) 0.01 
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    Footnote
    Rez. in: Knowledge organization 22(1995) no.3/4, S.182-184 (M.T. Rolland)
  10. Lezius, W.: Morphy - Morphologie und Tagging für das Deutsche (2013) 0.01 
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    Date
    22. 3.2015 9:30:24
  11. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.01 
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    29.12.2022 18:22:55
  12. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.01 
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  13. Sünkler, S.; Kerkmann, F.; Schultheiß, S.: Ok Google . the end of search as we know it : sprachgesteuerte Websuche im Test (2018) 0.01 
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    Abstract
    Sprachsteuerungssysteme, die den Nutzer auf Zuruf unterstützen, werden im Zuge der Verbreitung von Smartphones und Lautsprechersystemen wie Amazon Echo oder Google Home zunehmend populär. Eine der zentralen Anwendungen dabei stellt die Suche in Websuchmaschinen dar. Wie aber funktioniert "googlen", wenn der Nutzer seine Suchanfrage nicht schreibt, sondern spricht? Dieser Frage ist ein Projektteam der HAW Hamburg nachgegangen und hat im Auftrag der Deutschen Telekom untersucht, wie effektiv, effizient und zufriedenstellend Google Now, Apple Siri, Microsoft Cortana sowie das Amazon Fire OS arbeiten. Ermittelt wurden Stärken und Schwächen der Systeme sowie Erfolgskriterien für eine hohe Gebrauchstauglichkeit. Diese Erkenntnisse mündeten in dem Prototyp einer optimalen Voice Web Search.
  14. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    22. 3.2015 9:17:30
  15. Bernhard, U.; Mistrik, I.: Rechnergestützte Übersetzung : Einführung und Technik (1998) 0.01 
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  16. Sienel, J.; Weiss, M.; Laube, M.: Sprachtechnologien für die Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts (2000) 0.01 
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  17. Pinker, S.: Wörter und Regeln : Die Natur der Sprache (2000) 0.01 
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    19. 7.2002 14:22:31
  18. Semantik, Lexikographie und Computeranwendungen : Workshop ... (Bonn) : 1995.01.27-28 (1996) 0.01 
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    14. 4.2007 10:04:22
  19. Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005) 0.01 
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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.
  20. Sprachtechnologie, mobile Kommunikation und linguistische Ressourcen : Beiträge zur GLDV Tagung 2005 in Bonn (2005) 0.01 
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    Content
    INHALT: Chris Biemann/Rainer Osswald: Automatische Erweiterung eines semantikbasierten Lexikons durch Bootstrapping auf großen Korpora - Ernesto William De Luca/Andreas Nürnberger: Supporting Mobile Web Search by Ontology-based Categorization - Rüdiger Gleim: HyGraph - Ein Framework zur Extraktion, Repräsentation und Analyse webbasierter Hypertextstrukturen - Felicitas Haas/Bernhard Schröder: Freges Grundgesetze der Arithmetik: Dokumentbaum und Formelwald - Ulrich Held/ Andre Blessing/Bettina Säuberlich/Jürgen Sienel/Horst Rößler/Dieter Kopp: A personalized multimodal news service -Jürgen Hermes/Christoph Benden: Fusion von Annotation und Präprozessierung als Vorschlag zur Behebung des Rohtextproblems - Sonja Hüwel/Britta Wrede/Gerhard Sagerer: Semantisches Parsing mit Frames für robuste multimodale Mensch-Maschine-Kommunikation - Brigitte Krenn/Stefan Evert: Separating the wheat from the chaff- Corpus-driven evaluation of statistical association measures for collocation extraction - Jörn Kreutel: An application-centered Perspective an Multimodal Dialogue Systems - Jonas Kuhn: An Architecture for Prallel Corpusbased Grammar Learning - Thomas Mandl/Rene Schneider/Pia Schnetzler/Christa Womser-Hacker: Evaluierung von Systemen für die Eigennamenerkennung im crosslingualen Information Retrieval - Alexander Mehler/Matthias Dehmer/Rüdiger Gleim: Zur Automatischen Klassifikation von Webgenres - Charlotte Merz/Martin Volk: Requirements for a Parallel Treebank Search Tool - Sally YK. Mok: Multilingual Text Retrieval an the Web: The Case of a Cantonese-Dagaare-English Trilingual e-Lexicon -
    Darja Mönke: Ein Parser für natürlichsprachlich formulierte mathematische Beweise - Martin Müller: Ontologien für mathematische Beweistexte - Moritz Neugebauer: The status of functional phonological classification in statistical speech recognition - Uwe Quasthoff: Kookkurrenzanalyse und korpusbasierte Sachgruppenlexikographie - Reinhard Rapp: On the Relationship between Word Frequency and Word Familiarity - Ulrich Schade/Miloslaw Frey/Sebastian Becker: Computerlinguistische Anwendungen zur Verbesserung der Kommunikation zwischen militärischen Einheiten und deren Führungsinformationssystemen - David Schlangen/Thomas Hanneforth/Manfred Stede: Weaving the Semantic Web: Extracting and Representing the Content of Pathology Reports - Thomas Schmidt: Modellbildung und Modellierungsparadigmen in der computergestützten Korpuslinguistik - Sabine Schröder/Martina Ziefle: Semantic transparency of cellular phone menus - Thorsten Trippel/Thierry Declerck/Ulrich Held: Standardisierung von Sprachressourcen: Der aktuelle Stand - Charlotte Wollermann: Evaluation der audiovisuellen Kongruenz bei der multimodalen Sprachsynsthese - Claudia Kunze/Lothar Lemnitzer: Anwendungen des GermaNet II: Einleitung - Claudia Kunze/Lothar Lemnitzer: Die Zukunft der Wortnetze oder die Wortnetze der Zukunft - ein Roadmap-Beitrag -

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