Autor: Ulrike Handelshauser

Wie kann ein Computer lernen eine natürliche Sprache zu verstehen? (Teil 2: Textkodierung und Textaufbereitung)

Wie kann ein Computer lernen eine natürliche Sprache zu verstehen? (Teil 2: Textkodierung und Textaufbereitung)

Gepostet von | Do, 15 Jul 2021 09:55:11 +0200 | ,

Jeder, der etwas von Computern versteht, weiß, dass diese ausschließlich in “Nullen” und “Einsen” denken. Wie also kann ein Computer einen natürlich-sprachlichen Text dann nicht nur lesen, sondern sogar verstehen? Dies wollen wir im zweiten Teil unseres Beitrags näher betrachten. Auf der Basis der Computer-Wörter “0” und “1” entstanden zu Anfang unseres digitalen Zeitalters Algorithmen für numerische Berechnungen, beispielsweise im Verwaltungswesen oder für wissenschaftliche Anwendungen. Der Umgang mit Texten beschränkte sich zunächst auf das Darstellen, Abspeichern, Wiederfinden, Vergleichen, Sortieren, Ändern und Löschen. Welche Techniken und Finessen sind erforderlich, dass ein Computer einen Text auch “verstehen” kann?

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Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 2: Mehrdeutigkeiten auflösen)

Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 2: Mehrdeutigkeiten auflösen)

Gepostet von | Di, 03 Nov 2020 10:20:21 +0100 |

Ein häufiges Problem bei der Auswertung von Suchfeldern besteht darin, dass Nutzer bei ihrer Suche oft keine präzisen Begriffe verwenden, sondern in einem oder mehreren Wörtern nur so ungefähr ausdrücken, was sie eigentlich meinen. Nachdem Teil 1 dieser Artikelreihe den Umgang mit verschiedenen Schreibweisen zum Thema hatte, geht es heute in Teil 2 darum, wie eine Software wie die CONTEXTSUITE auch komplexere Szenarien abdeckt: Wie können auch mehrdeutige Begriffe zuverlässig aufgelöst werden? Wann verbessern Synonyme ein Suchergebnis? Sind auch Abweichungen von der grammatikalischen Grundform erlaubt?

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Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 1: Schreibweisen abdecken)

Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 1: Schreibweisen abdecken)

Gepostet von | Do, 22 Okt 2020 09:04:33 +0200 |

Suche ist allgegenwärtig und User sind durch das Sucherlebnis bei Google verwöhnt. Sie erwarten daher, dass auch andere Suchen entsprechend gut sind. Doch das ist einfacher gesagt als getan. Bereits im Erstkontakt – dem Verhalten des Suchschlitzes – spürt ein Nutzer, ob die Suchmaschine ihn versteht oder nicht. In unserer kleinen Artikelreihe stellen wir vor wie ein intelligenter Suchschlitz zur Nutzerzufriedenheit beiträgt – und was dafür im Hintergrund auf technischer Ebene erfolgen muss. In diesem ersten Teil beschreiben wir die Herausforderungen auf Ebene der unterschiedlichen Schreibweisen.

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Die IAB-Taxonomie

Die IAB-Taxonomie

Gepostet von | Fr, 02 Aug 2019 09:34:59 +0200 |

Vermutlich ist sie nur Insidern der Advertising-Industrie bekannt: die IAB-Taxonomie. Die Taxonomie ist das Ergebnis einer langjährigen Standardisierungsarbeit des Internal Advertising Bureau und verfolgt das Ziel, Inhalte des WWW einheitlich verschiedenen Klassen (Segmenten) zuzuordnen.

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Hier bloggt das MORESOPHY-Team zu Themen rund um Smart Data, Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz mit dem Fokus auf Natural Language Understanding und industrielle Nutzung intelligenter Daten-Analytik in verschiedenen Use-Cases.