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Eine große Wissensbasis ist eine Voraussetzung für eine Vielzahl von Anwendungen im Bereich der automatischen Sprachverarbeitung, wie Frage-Antwort- oder Information-Retrieval-Systeme. Ein Mensch hat sich das erforderliche Wissen, um Informationen zu suchen oder Fragen zu beantworten, im Laufe seines Lebens angeeignet. Einem Computer muss dieses Wissen explizit mitgeteilt werden. Tim vor der Brück beschreibt einen Ansatz, wie ein Computer dieses Wissen ähnlich wie ein Mensch durch die Lektüre von Texten erwerben kann. Dabei kommen Methoden der Logik und des maschinellen Lernens zum Einsatz.
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Sprachliche Verstellungen in inkriminierten Texten wie Erpresserbriefen und Drohschreiben sind ein Phänomen, mit dem Gutachter/innen – beispielsweise im Rahmen von polizeilichen Ermittlungen – immer wieder konfrontiert werden. Um ihre Identität zu verschleiern, verfremden die Autor/innen dieser inkriminierten Texte ihren Sprachstil oder ahmen den Sprachgebrauch anderer Personen und Personengruppen nach. In der forensisch-linguistischen Forschungsliteratur werden diese Verstellungen häufig genannt, Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen waren sie jedoch selten, so dass bisher nur wenig über sie bekannt war. Diese Arbeit widmet sich diesem Forschungsdesiderat mit dem Ziel, anhand eines Datenkorpus des Bundeskriminalamtes Merkmale von sprachlichen Verstellungen in inkriminierten Texten herauszuarbeiten, damit sie besser erkannt und adäquat beschrieben werden können. Die Untersuchung richtet sich vor allem an Personen, die in ihrer Arbeit mit inkriminierten Texten befasst sind.
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This book presents a taxonomy framework and survey of methods relevant to explaining the decisions and analyzing the inner workings of Natural Language Processing (NLP) models. The book is intended to provide a snapshot of Explainable NLP, though the field continues to rapidly grow. The book is intended to be both readable by first-year M.Sc. students and interesting to an expert audience. The book opens by motivating a focus on providing a consistent taxonomy, pointing out inconsistencies and redundancies in previous taxonomies. It goes on to present (i) a taxonomy or framework for thinking about how approaches to explainable NLP relate to one another; (ii) brief surveys of each of the classes in the taxonomy, with a focus on methods that are relevant for NLP; and (iii) a discussion of the inherent limitations of some classes of methods, as well as how to best evaluate them. Finally, the book closes by providing a list of resources for further research on explainability.
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This book constitutes the refereed proceedings of the 17th International Conference on Formalizing Natural Languages with NooJ 2023 and Its Natural Language Processing Applications, NooJ 2023, held in Zadar, Croatia, during May 31–June 2, 2023. The 19 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 64 submissions. They were organized in topical sections as follows: morphological and lexical resources; syntactic and semantic resources; corpus linguistics and discourse analysis; and natural language processing applications.
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Annotation The International Conference on Asian Language Processing (IALP) is a series of conferences with unique focus on Asian Language Processing The conference aims to advance the science and technology of all the aspects of Asian Language Processing by providing a forum for researchers in the different fields of language study all over the world to meet.
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