Wissensakquisition mithilfe maschineller Lernverfa

Eine große Wissensbasis ist eine Voraussetzung für eine Vielzahl von Anwendungen im Bereich der automatischen Sprachverarbeitung, wie Frage-Antwort- oder Information-Retrieval-Systeme. Ein Mensch hat sich das erforderliche Wissen, um Informationen zu suchen oder Fragen zu beantworten, im Laufe seines Lebens angeeignet. Einem Computer muss dieses Wissen explizit mitgeteilt werden. Tim vor der Brück beschreibt einen Ansatz, wie ein Computer dieses Wissen ähnlich wie ein Mensch durch die Lektüre von Texten erwerben kann. Dabei kommen Methoden der Logik und des maschinellen Lernens zum Einsatz.

Auflage

2013

Sprache

Deutsch

Verlagsort

Wiesbaden

Deutschland

Verlagsgruppe

Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Illustrationen

56 s/w Tabellen

XVII, 323 S.

Dateigröße

Dateigröße: 2,49 MB

Schlagworte

Language Translation and Linguistics

ISBN-13

978-3-8348-2503-2 (9783834825032)

DOI

10.1007/978-3-8348-2503-2

Schweitzer Klassifikation

Informatik / Computer Allgemein Künstliche Intelligenz

Informatik / Computer Anwendungssoftware

Sprachwissenschaft / Literaturwissenschaft

Thema Klassifikation

EDV und Informationstechnologie Informatik Künstliche Intelligenz Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung

DNB DDC Sachgruppen

Informatik

Sprache, Linguistik

Dewey Decimal Classfication (DDC)

Computer science, information & general works Computer science, knowledge & systems Special computer methods

BIC 2 Klassifikation

Computing & information technology Computer science Artificial intelligence Natural language & machine translation

BISAC Klassifikation

Computers Natural Language Processing

Computers Speech & Audio Processing

Warengruppensystematik 2.0

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik Informatik, EDV Anwendungs-Software

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik Informatik, EDV Informatik

Andere Ausgaben

Tim vor der Brück

Wissensakquisition mithilfe maschineller Lernverfahren auf tiefen semantischen Repräsentationen

Versand in 10-15 Tagen

Tim vor der Brück arbeitet am Lehrgebiet Texttechnologie der Goethe-Universität Frankfurt am Main mit der Verarbeitung natürlicher Sprache sowie dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren.

Typische Arten von Wissen.- Stand der Forschung: automatische Lernverfahren für die Wissensakquisition.- Relationsextraktion basierend auf einer tiefen semantischen Wissensrepräsentation.- Lernen von Entailments basierend auf einer tiefen semantischen Wissensrepräsentation.- Evaluation.

Dateiformat: PDF
Kopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)

Systemvoraussetzungen:

Computer (Windows; MacOS X; Linux): Verwenden Sie zum Lesen die kostenlose Software Adobe Reader, Adobe Digital Editions oder einen anderen PDF-Viewer Ihrer Wahl (siehe E-Book Hilfe).
Tablet/Smartphone (Android; iOS): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose App Adobe Digital Editions oder die App PocketBook (siehe E-Book Hilfe).
E-Book-Reader: Bookeen, Kobo, Pocketbook, Sony, Tolino u.v.a.m. (nur bedingt: Kindle)

Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.

Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.

Schweitzer Fachinformationen

Wissensakquisition mithilfe maschineller Lernverfahren auf tiefen semantischen Repräsentationen

Andere Ausgaben