Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25228
Titel: Ein Modell zur Repräsentation von Nachrichtentypen
Verfasser: Gores, Klaus-Peter
Bleisinger, Rainer
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 1992
Quelle: Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1992
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: Artificial Intelligence
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: 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
SciDok-Publikation: 26-Feb-2013
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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