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doi:10.22028/D291-25228
Titel: | Ein Modell zur Repräsentation von Nachrichtentypen |
VerfasserIn: | Gores, Klaus-Peter Bleisinger, Rainer |
Sprache: | Deutsch |
Erscheinungsjahr: | 1992 |
Quelle: | Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1992 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
Freie Schlagwörter: | Artificial Intelligence |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | In diesem Papier stellen wir einen Formalismus vor, mit dem eine computergerechte Repräsentation verschiedener Klassen von Geschäftsbriefen möglich ist. Der Ausgangspunkt dieser Bemühungen ist das Projekt ALV (Automatisches Lesen und Verstehen), dessen Ziel das partielle Erkennen einer eingeschränkten Menge von Geschäftsbriefen ist. Für die verschiedenen Klassen von Geschäftsbriefen werden sogenannte Nachrichtentypen entwickelt, die sich aus einzelnen Bausteinen, den Nachrichtenelementen zusammensetzen. Diese werden durch eine modifizierte Conceptual Dependency-Notation definiert. Durch die hierarchische und modulare Definition kann eine breite Anzahl von Geschäftsbriefen modelliert werden. Die Zielrichtung des hier vorgestellten Modells liegt neben der effizienten Modellierung der Nachrichtentypen in der Bildbearbeitung durch ein Verfahren zur erwartungsgesteuerten Textanalyse in ALV. Um dies zu ermöglichen, wurden zahlreiche Steuerungselemente in das Nachrichtenmodell aufgenommen. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-50538 hdl:20.500.11880/25284 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25228 |
Schriftenreihe: | Document / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz : D [ISSN 0946-0098] |
Band: | 92-28 |
Datum des Eintrags: | 26-Feb-2013 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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