Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-24899
Titel: Document highlighting - message classification in printed business letters
Verfasser: Hoch, Rainer
Dengel, Andreas
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1993
Quelle: Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1993
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: This paper presents the INFOCLAS system applying statistical methods of information retrieval primarily for the classification of German business letters into corresponding message types such as order, offer, confirmation, etc. INFOCLAS is a first step towards understanding of documents. Actually, it is composed of three modules: the central indexer (extraction and weighting of indexing terms), the classifier (classification of business letters into given types) and the focuser (highlighting relevant letter parts). The system employs several knowledge sources including a database of about 100 letters, word frequency statistics for German, message type specific words, morphological knowledge as well as the underlying document model. As output, the system evaluates a set of weighted hypotheses about the type of letter at hand, or highlights relevant text (text focus), respectively. Classification of documents allows the automatic distribution or archiving of letters and is also an excellent starting point for higher-level document analysis.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-36558
hdl:20.500.11880/24955
http://dx.doi.org/10.22028/D291-24899
Schriftenreihe: Research report / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz [ISSN 0946-008x]
Band: 93-24
SciDok-Publikation: 27-Jun-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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