Search (215 results, page 10 of 11)

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 852) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=852,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 852, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=852)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Höchste Alarmstufe bei der weltgrößten Suchmaschine: Mit ChatGPT und künstlicher Intelligenz könnte eine neue Ära beginnen.

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 874) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=874,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 874, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=874)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Das kalifornische Unternehmen Open AI hat eine neue Version ihres Chatbots ChatGPT vorgestellt. Auffallendste Neuerung: Die Software, die mit Künstlicher Intelligenz funktioniert und bisher auf Text ausgerichtet war, interpretiert nun auch Bilder.

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 909) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=909,freq=8.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 909, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=909)
  0.25 = coord(1/4)

Content

In den Sozialwissenschaften gibt es zwei fundamental unterschiedliche Auffassungen, was unter Kommunikation zu verstehen ist. Angelehnt an das Alltagsverständnis und daher auch in den Sozialwissenschaften dominant, gehen "handlungstheoretische" Vorstellungen von Kommunikation davon aus, dass diese instrumentellen Charakters ist. Es sind Menschen in ihrer physisch-psychischen Kompaktheit, die mittels Kommunikation, sei dies in mündlicher oder schriftlicher Form, Informationen austauschen. Kommunizierende werden nach dieser Vorstellung wechselseitig als Sender bzw. Empfänger von Informationen verstanden. Kommunikation dient der mehr oder minder erfolgreichen Übertragung von Informationen von Mensch zu Mensch. Davon paradigmatisch zu unterscheiden sind "systemtheoretische" Vorstellungen von Kommunikation, wie sie wesentlich von dem 1998 verstorbenen Soziologen Niklas Luhmann in Vorschlag gebracht wurden. Nach diesem Paradigma wird behauptet, dass ihr "Eigenleben" charakteristisch ist. Kommunikation zeichnet sich durch ihre rekursive Eigendynamik aus, welche die Möglichkeiten der Kommunizierenden begrenzt, diese zu steuern und zu beeinflussen. Gemäß dieser Konzeption befindet sich individuelles Bewusstseins - in ihrer je gedanklichen Eigendynamik - in der Umwelt von Kommunikationssystemen und vermag diese mittels Sprache lediglich zu irritieren, nicht aber kontrollierend zu determinieren. Dies schon deshalb nicht, weil in Kommunikationssystemen, etwa einem Gespräch als einem "Interaktionssystem", mindestens zwei bewusste Systeme mit ihrer je unterschiedlichen gedanklichen Eigendynamik beteiligt sind.

Series

Telepolis / Kultur und Medien

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 930) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=930,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 930, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=930)
  0.25 = coord(1/4)

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 988) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=988,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 988, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=988)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Algorithmen wie ChatGPT tun sich selbst mit einfachen Rechenaufgaben noch immer schwer. Zwei neue Ansätze sollen das ändern - und könnten KI deutlich intelligenter machen.

0.007392575 = product of:
  0.0295703 = sum of:
    0.0295703 = weight(_text_:und in 1051) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0295703 = score(doc=1051,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 1051, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=1051)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Im November wurde der Chatbot ChatGPT veröffentlicht. Die Sprach-KI verändert die Arbeit von Lehrenden und Lernenden. Eine Zeitenwende in der Bildung?

0.0073555196 = product of:
  0.029422078 = sum of:
    0.029422078 = weight(_text_:und in 3578) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029422078 = score(doc=3578,freq=22.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24364883 = fieldWeight in 3578, product of:
          4.690416 = tf(freq=22.0), with freq of:
            22.0 = termFreq=22.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3578)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die Sprachtechnologie wird mobil. Sprachtechnologische Anwendungen begegnen uns zunehmend außerhalb des Büros oder der eigenen vier Wände. Mit gesprochener Sprache steuern Benutzer ihre Mobiltelefone, fragen Datenbanken ab oder führen Geschäftsvorgänge durch. In diesen Bereichen finden eklektisch sprachwissenschaftliche Modelle Anwendung, vor allem solche, die auf linguistischen Ressourcen - wie Wortnetzen oder Ontologien - trainiert werden müssen, aber auch Modelle der Dialog-Repräsentation und -Struktur wie etwa des Turn Taking. Dieser Tagungsband vereint die Beiträge zum Hauptprogramm der Jahrestagung 2005 der Gesellschaftfür Linguistische Datenverarbeitung (GLDV), zu den Workshops GermaNetHund Turn Taking sowie die Beiträge zum GLDV Preis 2005 für die beste Abschlussarbeit.

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 -
Karel Pala: The Balkanet Experience - Peter M. Kruse/Andre Nauloks/Dietmar Rösner/Manuela Kunze: Clever Search: A WordNet Based Wrapper for Internet Search Engines - Rosmary Stegmann/Wolfgang Woerndl: Using GermaNet to Generate Individual Customer Profiles - Ingo Glöckner/Sven Hartrumpf/Rainer Osswald: From GermaNet Glosses to Formal Meaning Postulates -Aljoscha Burchardt/ Katrin Erk/Anette Frank: A WordNet Detour to FrameNet - Daniel Naber: OpenThesaurus: ein offenes deutsches Wortnetz - Anke Holler/Wolfgang Grund/Heinrich Petith: Maschinelle Generierung assoziativer Termnetze für die Dokumentensuche - Stefan Bordag/Hans Friedrich Witschel/Thomas Wittig: Evaluation of Lexical Acquisition Algorithms - Iryna Gurevych/Hendrik Niederlich: Computing Semantic Relatedness of GermaNet Concepts - Roland Hausser: Turn-taking als kognitive Grundmechanik der Datenbanksemantik - Rodolfo Delmonte: Parsing Overlaps - Melanie Twiggs: Behandlung des Passivs im Rahmen der Datenbanksemantik- Sandra Hohmann: Intention und Interaktion - Anmerkungen zur Relevanz der Benutzerabsicht - Doris Helfenbein: Verwendung von Pronomina im Sprecher- und Hörmodus - Bayan Abu Shawar/Eric Atwell: Modelling turn-taking in a corpus-trained chatbot - Barbara März: Die Koordination in der Datenbanksemantik - Jens Edlund/Mattias Heldner/Joakim Gustafsson: Utterance segmentation and turn-taking in spoken dialogue systems - Ekaterina Buyko: Numerische Repräsentation von Textkorpora für Wissensextraktion - Bernhard Fisseni: ProofML - eine Annotationssprache für natürlichsprachliche mathematische Beweise - Iryna Schenk: Auflösung der Pronomen mit Nicht-NP-Antezedenten in spontansprachlichen Dialogen - Stephan Schwiebert: Entwurf eines agentengestützten Systems zur Paradigmenbildung - Ingmar Steiner: On the analysis of speech rhythm through acoustic parameters - Hans Friedrich Witschel: Text, Wörter, Morpheme - Möglichkeiten einer automatischen Terminologie-Extraktion.

Series

Sprache, Sprechen und Computer. Bd. 8

0.007318276 = product of:
  0.029273104 = sum of:
    0.029273104 = weight(_text_:und in 4099) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029273104 = score(doc=4099,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24241515 = fieldWeight in 4099, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=4099)
  0.25 = coord(1/4)

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

0.007318276 = product of:
  0.029273104 = sum of:
    0.029273104 = weight(_text_:und in 5227) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029273104 = score(doc=5227,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24241515 = fieldWeight in 5227, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=5227)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Der Wissenschaftsverlag Springer Nature hat nach eigenen Angaben das erste Buch veröffentlicht, das von einem Algorithmus verfasst wurde. Bei Springer Nature ist das nach Angaben des Wissenschaftsverlags erste maschinengenerierte Buch erschienen: "Lithium-Ion Batteries - A Machine-Generated Summary of Current Research" biete einen Überblick über die neuesten Forschungspublikationen über Lithium-Ionen-Batterien, erklärte die Goethe-Universität Frankfurt am Main. Dort wurde im Bereich Angewandte Computerlinguistik unter der Leitung von Christian Chiarcos jenes Verfahren entwickelt, das Textinhalte automatisch analysiert und relevante Publikationen auswählen kann. Es heißt "Beta Writer" und steht als Autor über dem Buch.

0.007318276 = product of:
  0.029273104 = sum of:
    0.029273104 = weight(_text_:und in 866) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029273104 = score(doc=866,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.24241515 = fieldWeight in 866, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=866)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

ChatGPT, die künstliche Intelligenz der Stunde, ist von OpenAI entwickelt worden. Und OpenAI ist in der Vergangenheit nicht unerheblich von Microsoft unterstützt worden. Nun geht es ums Profitieren: Die KI soll in die Suchmaschine Bing eingebaut werden, was eine direkte Konkurrenz zu Googles Suchalgorithmen und Intelligenzen bedeutet. Bing war da bislang nicht sonderlich erfolgreich. Wie "The Information" mit Verweis auf zwei Insider berichtet, plant Microsoft, ChatGPT in seine Suchmaschine Bing einzubauen. Bereits im März könnte die neue, intelligente Suche verfügbar sein. Microsoft hatte zuvor auf der hauseigenen Messe Ignite zunächst die Integration des Bildgenerators DALL·E 2 in seine Suchmaschine angekündigt - ohne konkretes Startdatum jedoch. Fragt man ChatGPT selbst, bestätigt der Chatbot seine künftige Aufgabe noch nicht. Weiß aber um potentielle Vorteile.

0.007013212 = product of:
  0.028052848 = sum of:
    0.028052848 = weight(_text_:und in 331) [ClassicSimilarity], result of:
      0.028052848 = score(doc=331,freq=20.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.23231003 = fieldWeight in 331, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=331)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Der Mensch kann komplexe Sachverhalte in eine eindimensionale Abfolge von Buchstaben umwandeln und niederschreiben. Dabei dienen Schlüsselwörter dazu, den Inhalt des Textes zu vermitteln. Wie Buchstaben und Wörtern mit dem Thema eines Textes zusammenhängen, haben Eduardo Altmann und seine Kollegen vom Max-Planck-Institut für die Physik komplexer Systeme und der Universität Bologna mit Hilfe von statistischen Methoden untersucht. Dabei haben sie herausgefunden, dass Schlüsselwörter nicht dadurch gekennzeichnet sind, dass sie im ganzen Text besonders häufig vorkommen, sondern nur an bestimmten Stellen vermehrt zu finden sind. Außerdem gibt es Beziehungen zwischen weit entfernten Textabschnitten, in der Form, dass dieselben Wörter und Buchstaben bevorzugt verwendet werden.

Content

"Die Dresdner Wissenschaftler haben die semantischen Eigenschaften von Texten mathematisch untersucht, indem sie zehn verschiedene englische Texte in unterschiedlichen Formen kodierten. Dazu zählt unter anderem die englische Ausgabe von Leo Tolstois "Krieg und Frieden". Beispielsweise übersetzten die Forscher Buchstaben innerhalb eines Textes in eine Binär-Sequenz. Dazu ersetzten sie alle Vokale durch eine Eins und alle Konsonanten durch eine Null. Mit Hilfe weiterer mathematischer Funktionen beleuchteten die Wissenschaftler dabei verschiedene Ebenen des Textes, also sowohl einzelne Vokale, Buchstaben als auch ganze Wörter, die in verschiedenen Formen kodiert wurden. Innerhalb des ganzen Textes lassen sich so wiederkehrende Muster finden. Diesen Zusammenhang innerhalb des Textes bezeichnet man als Langzeitkorrelation. Diese gibt an, ob zwei Buchstaben an beliebig weit voneinander entfernten Textstellen miteinander in Verbindung stehen - beispielsweise gibt es wenn wir an einer Stelle einen Buchstaben "K" finden, eine messbare höhere Wahrscheinlichkeit den Buchstaben "K" einige Seiten später nochmal zu finden. "Es ist zu erwarten, dass wenn es in einem Buch an einer Stelle um Krieg geht, die Wahrscheinlichkeit hoch ist das Wort Krieg auch einige Seiten später zu finden. Überraschend ist es, dass wir die hohe Wahrscheinlichkeit auch auf der Buchstabenebene finden", so Altmann.
Schlüsselwörter häufen sich in einzelnen Textpassagen Dabei haben sie die Langzeitkorrelation sowohl zwischen einzelnen Buchstaben, als auch innerhalb höherer sprachlicher Ebenen wie Wörtern gefunden. Innerhalb einzelner Ebenen bleibt die Korrelation dabei erhalten, wenn man verschiedene Texte betrachtet. "Viel interessanter ist es für uns zu überprüfen, wie die Korrelation sich zwischen den Ebenen ändert", sagt Altmann. Die Langzeitkorrelation erlaubt Rückschlüsse, inwieweit einzelne Wörter mit einem Thema in Verbindungen stehen. "Auch die Verbindung zwischen einem Wort und den Buchstaben, aus denen es sich zusammensetzt, lässt sich so analysieren", so Altmann. Darüber hinaus untersuchten die Wissenschaftler auch die sogenannte "Burstiness", die beschreibt, ob ein Zeichenmuster in einer Textpassage vermehrt zu finden ist. Sie zeigt also beispielsweise an, ob ein Wort in einem bestimmten Abschnitt gehäuft vorkommt. Je häufiger ein bestimmtes Wort in einer Passage verwendet wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass diese repräsentativ für ein bestimmtes Thema ist. Die Wissenschaftler zeigten, dass bestimmte Wörter zwar im ganzen Text immer wieder vorkommen, aber nicht in einem bestimmten Abschnitt verstärkt zu finden sind. Diese Wörter weisen zwar eine Langzeitkorrelation auf, stehen aber nicht in einer engen Verbindung mit dem Thema. "Das beste Beispiel dafür sind Artikel. Sie kommen in jedem Text sehr oft vor, sind aber nicht entscheidend um ein bestimmtes Thema zu vermitteln", so Altmann.
Die statistische Textanalyse funktioniert unabhängig von der Sprache Während sowohl Buchstaben als auch Wörter Langzeit-korreliert sind, kommen Buchstaben nur selten an bestimmten Stellen eines Textes gehäuft vor. "Ein Buchstabe ist eben nur sehr selten so eng mit einem Thema verknüpft wie das Wort zu dem er einen Teil beiträgt. Buchstaben sind sozusagen flexibler einsetzbar", sagt Altmann. Ein "a" beispielsweise kann zu einer ganzen Reihe von Wörtern beitragen, die nicht mit demselben Thema in Verbindung stehen. Mit Hilfe der statistischen Analyse von Texten ist es den Forschern gelungen, die prägenden Wörter eines Textes auf einfache Weise zu ermitteln. "Dabei ist es vollkommen egal, in welcher Sprache ein Text geschrieben ist. Es geht nur noch um die Geschichte und nicht um sprachspezifische Regeln", sagt Altmann. Die Ergebnisse könnten zukünftig zur Verbesserung von Internetsuchmaschinen beitragen, aber auch bei Textanalysen und der Suche nach Plagiaten helfen."

0.006272808 = product of:
  0.025091233 = sum of:
    0.025091233 = weight(_text_:und in 7291) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025091233 = score(doc=7291,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.20778441 = fieldWeight in 7291, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=7291)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Enthält u.a. die Beiträge: HILDEBRANDT, B. u.a.: Kognitive Modellierung von Sprach- und Bildverstehen; KELLER, F.: How do humans deal with ungrammatical input? Experimental evidence and computational modelling; MARX, J:: Die 'Computer-Talk-These' in der Sprachgenerierung: Hinweise zur Gestaltung natürlichsprachlicher Zustandsanzeigen in multimodalen Informationssystemen; SCHULTZ, T. u. H. SOLTAU: Automatische Identifizierung spontan gesprochener Sprachen mit neuronalen Netzen; WAUSCHKUHN, O.: Ein Werkzeug zur partiellen syntaktischen Analyse deutscher Textkorpora; LEZIUS, W., R. RAPP u. M. WETTLER: A morphology-system and part-of-speech tagger for German; KONRAD, K. u.a.: CLEARS: ein Werkzeug für Ausbildung und Forschung in der Computerlinguistik

0.006272808 = product of:
  0.025091233 = sum of:
    0.025091233 = weight(_text_:und in 2528) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025091233 = score(doc=2528,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.20778441 = fieldWeight in 2528, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2528)
  0.25 = coord(1/4)

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.

Source

nfd Information - Wissenschaft und Praxis. 49(1998) H.6, S.361-369

0.006272808 = product of:
  0.025091233 = sum of:
    0.025091233 = weight(_text_:und in 1603) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025091233 = score(doc=1603,freq=4.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.20778441 = fieldWeight in 1603, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1603)
  0.25 = coord(1/4)

BK

18.00 (Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein)

Classification

18.00 (Einzelne Sprachen und Literaturen allgemein)

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 6680) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=6680,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 6680, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=6680)
  0.25 = coord(1/4)

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 7072) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=7072,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 7072, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=7072)
  0.25 = coord(1/4)

Footnote

2. Aufl. 2008 u.d.T.: Wissensverarbeitung und die Semantik der natürlichen Sprache

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 7442) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=7442,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 7442, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=7442)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Noch leidet die komplette Übersetzungs-Software an diversen Kinderkrankheiten. Doch reichen schon einzelne Fragmente einer Fremdsprache aus, um einen Text verstehen zu können, ohne viel Zeit in dicken Wörterbüchern aufzuwenden. Voraussetzung dafür ist, dass man einerseits vom bedruckten Papier Abstand nimmt und seine Texte vom Bildschirm liest, and andererseits die Verwendung des Hexaglot Blitztranslators

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 8791) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=8791,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 8791, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=8791)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Kann die deutsche Sprache als Datenbankabfragesprache eingesetzt werden? Seit Jahrzehnten wurde diese Frage verneint, weil klare Kriterien für die Formalisierung natürlicher Sprache und Werkzeuge für eine kostengünstige Durchführung fehlten. Allerdings darf diese Frage wieder gestellt werden, seitdem Techniken für deren Formalisierung zunehmend zur Verfügung stehen. Dieser Artikel beschreibt, was auf dem Gebiet der natürlichen Sprache als Basis für die Datenbankabfrage heute schon möglich ist

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 6969) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=6969,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 6969, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=6969)
  0.25 = coord(1/4)

Source

Klassifikation und Ordnung. Tagungsband 12. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation, Darmstadt 17.-19.3.1988. Hrsg.: R. Wille

0.00591406 = product of:
  0.02365624 = sum of:
    0.02365624 = weight(_text_:und in 2039) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02365624 = score(doc=2039,freq=2.0), product of:
        0.12075608 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.054483794 = queryNorm
        0.19590102 = fieldWeight in 2039, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2039)
  0.25 = coord(1/4)