Algorithmus für Kreativität gesucht: Herausforderungen maschinellen Sprachverstehens
Ob Schachspiel, Quiz oder virtuelle Debatte: Dank Künstlicher Intelligenz sind Maschinen heut- zutage in der Lage, sich in allen möglichen Disziplinen mit Menschen zu messen - auch auf sprachlicher Ebene. Systeme, die das sogenannte tiefe Lernen anwenden, können beispielsweise Texte in hoher Qual...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article (Journal) |
| Language: | German |
| Published: |
2020-07-22
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| In: |
Ruperto Carola
Year: 2020, Volume: 16, Pages: 86-95 |
| DOI: | 10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 |
| Online Access: | Verlag, Volltext: https://dx.doi.org/10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 Verlag, Volltext: https://heiup.uni-heidelberg.de/journals/index.php/rupertocarola/article/view/24193 
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| Author Notes: | Anette Frank & Katja Markert |
| Summary: | Ob Schachspiel, Quiz oder virtuelle Debatte: Dank Künstlicher Intelligenz sind Maschinen heut- zutage in der Lage, sich in allen möglichen Disziplinen mit Menschen zu messen - auch auf sprachlicher Ebene. Systeme, die das sogenannte tiefe Lernen anwenden, können beispielsweise Texte in hoher Qualität übersetzen oder Fragen des täglichen Lebens beantworten. Mit der Entwicklung und Untersuchung von Methoden, die diese und andere sprachliche Anwendungen für Maschinen ermöglichen, befasst sich die Computerlinguistik - auch an der Universität Heidelberg. |
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| Item Description: | Gesehen am 11.08.2020 |
| Physical Description: | Online Resource |
| DOI: | 10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 |