Suche mittels Attribut

Diese Seite stellt eine einfache Suchoberfläche zum Finden von Objekten bereit, die ein Attribut mit einem bestimmten Datenwert enthalten. Andere verfügbare Suchoberflächen sind die Attributsuche sowie der Abfragengenerator.

Eine Liste aller Seiten, die das Attribut „Kurzfassung“ mit dem Wert „Diese Arbeit betrachtet das Problem von unvollständigen Aussagen in natürlicher Sprache. Solche Aussagen enthalten nicht explizit alle Informationen, die für die vollständige Umsetzung einer Handlung benötigt werden. Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25% (Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.“ haben. Weil nur wenige Ergebnisse gefunden wurden, werden auch ähnliche Werte aufgelistet.

Hier sind 2 Ergebnisse, beginnend mit Nummer 1.

Attribut: Wert:

Liste der Ergebnisse

Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen + (Diese Arbeit betrachtet das Problem von un … Diese Arbeit betrachtet das Problem von unvollständigen Aussagen in natürlicher Sprache. Solche Aussagen enthalten nicht explizit alle Informationen, die für die vollständige Umsetzung einer Handlung benötigt werden.Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen.Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar.Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht.Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht.Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten.Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt.Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt.Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25% (Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.tes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.)

Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen +