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Abstract

Die Möglichkeiten, die der heutigen Informations- und Wissensgesellschaft für die Beschaffung und den Austausch von Information zur Verfügung stehen, haben kurioserweise gleichzeitig ein immer akuter werdendes, neues Problem geschaffen: Es wird für jeden Einzelnen immer schwieriger, aus der gewaltigen Fülle der angebotenen Informationen die tatsächlich relevanten zu selektieren. Diese Arbeit untersucht die Möglichkeit, mit Hilfe von natürlichsprachlichen Schnittstellen den Zugang des Informationssuchenden zu Volltextdatenbanken zu verbessern. Dabei werden zunächst die wissenschaftlichen Fragestellungen ausführlich behandelt. Anschließend beschreibt der Autor verschiedene Lösungsansätze und stellt anhand einer natürlichsprachlichen Schnittstelle für den Brockhaus Multimedial 2004 deren erfolgreiche Implementierung vor

Content

Enthält die Kapitel: 2: Wissensrepräsentation 2.1 Deklarative Wissensrepräsentation 2.2 Klassifikationen des BMM 2.3 Thesauri und Ontologien: existierende kommerzielle Software 2.4 Erstellung eines Thesaurus im Rahmen des LeWi-Projektes 3: Analysekomponenten 3.1 Sprachliche Phänomene in der maschinellen Textanalyse 3.2 Analysekomponenten: Lösungen und Forschungsansätze 3.3 Die Analysekomponenten im LeWi-Projekt 4: Information Retrieval 4.1 Grundlagen des Information Retrieval 4.2 Automatische Indexierungsmethoden und -verfahren 4.3 Automatische Indexierung des BMM im Rahmen des LeWi-Projektes 4.4 Suchstrategien und Suchablauf im LeWi-Kontext
5: Interaktion 5.1 Frage-Antwort- bzw. Dialogsysteme: Forschungen und Projekte 5.2 Darstellung und Visualisierung von Wissen 5.3 Das Dialogsystem im Rahmen des LeWi-Projektes 5.4 Ergebnisdarstellung und Antwortpräsentation im LeWi-Kontext 6: Testumgebungen und -ergebnisse 7: Ergebnisse und Ausblick 7.1 Ausgangssituation 7.2 Schlussfolgerungen 7.3 Ausblick Anhang A Auszüge aus der Grob- bzw. Feinklassifikation des BMM Anhang B MPRO - Formale Beschreibung der wichtigsten Merkmale ... Anhang C Fragentypologie mit Beispielsätzen (Auszug) Anhang D Semantische Merkmale im morphologischen Lexikon (Auszug) Anhang E Regelbeispiele für die Fragentypzuweisung Anhang F Aufstellung der möglichen Suchen im LeWi-Dialogmodul (Auszug) Anhang G Vollständiger Dialogbaum zu Beginn des Projektes Anhang H Statuszustände zur Ermittlung der Folgefragen (Auszug)

Series

Saarbrücker Beiträge zur Sprach- und Translationswissenschaft; Bd.8

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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.

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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

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Classification

ES 960 Allgemeine und vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft. Indogermanistik. Außereuropäische Sprachen und Literaturen / Spezialbereiche der allgemeinen Sprachwissenschaft / Datenverarbeitung und Sprachwissenschaft. Computerlinguistik / Maschinelle Übersetzung

RVK

ES 960 Allgemeine und vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft. Indogermanistik. Außereuropäische Sprachen und Literaturen / Spezialbereiche der allgemeinen Sprachwissenschaft / Datenverarbeitung und Sprachwissenschaft. Computerlinguistik / Maschinelle Übersetzung

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Abstract

Trotz des ungebrernsten Wachstums des Internet wird das Telefon auch weiterhin eines der wichtigsten Medien für die Kommunikation zwischen Unternehmen und ihren Kunden bleiben. Die Bedeutung der gesprochenen Sprache wird durch die rasante Verbreitung von Mobiltelefonen noch verstärkt. Fast alle großen Unternehmen betreiben oder beauftragen Call Centers, um ihren Kunden telefonisch zu Diensten zu stehen. Oft sind Call Centers mit sogenannten IVR-Systemen (Interactive Voice Response) ausgestattet, die dem Benutzer eine eingeschränkte Menüauswahl über die Telefontasten oder eine rudimentäre Spracheingabe bieten. Diese Art der Eingabe wird aber bei mehr als fünf Wahlmöglichkeiten als lästig empfunden. Hier bietet sich ein großes Potenzial für automatische Spracherkennung und Sprachdialogsysteme. In diesem Artikel werden die technischen Grundlagen sowie die derzeitigen Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Spracherkennungstechnologie dargestellt. Wir berichten über Erfahrungen mit einem System für telefonische Posttarifauskünfte, das am Forschungszentrum Telekommunikation Wien (FTW) in Zusammenarbeit mit Philips Speech Processing und der Österreichischen Post AG realisiert und erprobt wurde. Der Stand der Technik in Sprachausgabe und Sprechererkennung wird kurz dargestellt. Zum Abschluss wird ein Ausblick auf die Rolle von Sprachdialogen in zukünftigen mobilen Multirnedia-Anwendungen gegeben

Source

Sprachtechnologie für eine dynamische Wirtschaft im Medienzeitalter - Language technologies for dynamic business in the age of the media - L'ingénierie linguistique au service de la dynamisation économique à l'ère du multimédia: Tagungsakten der XXVI. Jahrestagung der Internationalen Vereinigung Sprache und Wirtschaft e.V., 23.-25.11.2000, Fachhochschule Köln. Hrsg.: K.-D. Schmitz

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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

Source

Sprachtechnologie für eine dynamische Wirtschaft im Medienzeitalter - Language technologies for dynamic business in the age of the media - L'ingénierie linguistique au service de la dynamisation économique à l'ère du multimédia: Tagungsakten der XXVI. Jahrestagung der Internationalen Vereinigung Sprache und Wirtschaft e.V., 23.-25.11.2000, Fachhochschule Köln. Hrsg.: K.-D. Schmitz

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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

Source

Sprachtechnologie für eine dynamische Wirtschaft im Medienzeitalter - Language technologies for dynamic business in the age of the media - L'ingénierie linguistique au service de la dynamisation économique à l'ère du multimédia: Tagungsakten der XXVI. Jahrestagung der Internationalen Vereinigung Sprache und Wirtschaft e.V., 23.-25.11.2000, Fachhochschule Köln. Hrsg.: K.-D. Schmitz

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Abstract

Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

Series

Tagungen der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis; 4

Source

Information Research & Content Management: Orientierung, Ordnung und Organisation im Wissensmarkt; 23. DGI-Online-Tagung der DGI und 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis e.V. DGI, Frankfurt am Main, 8.-10.5.2001. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt

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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

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Imprint

Düsseldorf : Universitäts- und Landesbibliothek

Series

Schriften der Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf; 32

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Source

Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried

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Abstract

GPT-3 ist eine jener Entwicklungen, die binnen weniger Monate an Einfluss und Reichweite zulegen. Die Software wird sich massiv auf Ökonomie und Gesellschaft auswirken.

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Source

Blick Europa! Informations- und Dokumentenmanagement. Deutscher Dokumentartag 1994, Universität Trier, 27.-30.9.1994. Hrsg.: W. Neubauer

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Source

Blick Europa! Informations- und Dokumentenmanagement. Deutscher Dokumentartag 1994, Universität Trier, 27.-30.9.1994. Hrsg.: W. Neubauer

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          0.109375 = fieldNorm(doc=33)
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Source

Deutscher Dokumentartag 1981, Mainz, 5.-8.10.1981: Kleincomputer in Information und Dokumentation. Bearb.: H. Strohl-Goebel

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          0.109375 = fieldNorm(doc=459)
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Source

Deutscher Dokumentartag 1983, Göttingen, 3.-7.10.1983: Fachinformation und Bildschirmtext. Bearb.: H. Strohl-Goebel

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          0.109375 = fieldNorm(doc=460)
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Source

Deutscher Dokumentartag 1983, Göttingen, 3.-7.10.1983: Fachinformation und Bildschirmtext. Bearb.: H. Strohl-Goebel

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