Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-25382
Title: Anforderungen an ein System zur Dokumentanalyse im Unternehmenskontext : Integration von Datenbeständen, Aufbau- und Ablauforganisation
Author(s): Baumann, Stephan
Hadj Ali, Majdi Ben
Lichter, Jürgen
Malburg, Michael
Meyer auf'm Hofe, Harald
Wenzel, Claudia
Language: German
Year of Publication: 1997
SWD key words: Künstliche Intelligenz
Free key words: artificial intelligence
DDC notations: 004 Computer science, internet
Publikation type: Report
Abstract: Workflowmanagementsysteme werden im Bürobereich verstärkt zur effizienten Geschäftsprozeßabwicklung eingesetzt. Das bereits Mitte der 70er Jahre propagierte papierlose Büro bleibt jedoch gegenwärtig immer noch Utopie, da auch durch den allgegenwärtigen Einsatz von Computern im Bürobereich der Durchsatz an Schriftstücken nicht gesenkt wird. Insbesondere die Handhabung von papierintensiven Vorgängen ist in hohem Maße abhängig von einer Identifikation und Aufbereitung der in den Dokumenten enthaltenen Informationen. Allerdings müssen solche Daten z. B. bei eingehender Post immer noch von Hand eingegeben werden. In diesem Dokument werden Anforderungen an ein System aufgestellt, das diesen Medienbruch überwinden solI. Techniken aus dem Gebiet der Dokumentanalyse und des Dokumentverstehens werden in den Workflowkontext integriert und nutzen das dort verfügbare Wissen zur Steigerung der Erkennungsqualität. Durch Einschränkung des aktuellen Kontextes - etwa in Form offener Vorgänge - soll eine Erhöhung der Erkennungspräzision erreicht werden. Bei der Beschreibung der Systemanforderungen wurde nach den Richtlinien des V-Modells vorgegangen.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-56339
hdl:20.500.11880/25438
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25382
Series name: Document / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz : D [ISSN 0946-0098]
Series volume: 97-05
Date of registration: 14-Feb-2014
Faculty: SE - Sonstige Einrichtungen
Department: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Collections:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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