Information Retrieval und künstliche Intelligenz
In nahezu allen Unternehmen gilt heute die effiziente Nutzung der Ressource "Wissen" als einer der kritischen Erfolgsfaktoren; dem Wissensmanagement wird immer grössere Aufmerksamkeit geschenkt. Häufig steht man dabei vor dem Problem, aus einer ständig...
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Produktinformationen zu „Information Retrieval und künstliche Intelligenz “
Klappentext zu „Information Retrieval und künstliche Intelligenz “
In nahezu allen Unternehmen gilt heute die effiziente Nutzung der Ressource "Wissen" als einer der kritischen Erfolgsfaktoren; dem Wissensmanagement wird immer grössere Aufmerksamkeit geschenkt. Häufig steht man dabei vor dem Problem, aus einer ständig wachsenden Menge gespeicherter Text-Do- mente die für eine aktuelle Fragestellung relevanten Dokumente heraus- suchen. Information-Retrieval-Systeme sollen den Benutzer bei der Informationssuche unterstützen. Die verfügbaren Information-Retrieval-Systeme bieten dem un- übten Benutzer jedoch zu wenig Unterstützung. Da die zu recherchierenden Texte in der Regel ohne lexikalische Kontrolle - und häufig noch dazu in v- schiedenen Sprachen - verfasst wurden, ist es dem Benutzer kaum möglich, die treffenden Termini für seine Suchanfrage zu "erraten". Die Benutzeroberfläche solcher Systeme muss so gestaltet werden, dass auch der ungeübte Benutzer seinen Informationsbedarf in einfacher Weise formulieren kann. Nach der im vorliegenden Buch entwickelten Methode soll dieses Ziel erreicht werden, indem Methoden, die im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt wurden, auf das Problem des Information Retrieval übertragen werden: Zwischen den Benutzer und das Information-Retrieval-System soll sich ein sogenannter KI-Assistent schieben, der dem Benutzer in dreierlei Hinsicht Hilfe anbietet: 1. Durch eine geeignete Menüführung soll der Benutzer dabei unterstützt werden, seine Suchanfrage nach einer semantisch orientierten Methode zu konstruieren.
Die effiziente Nutzung der Ressource "Wissen" gilt als einer der kritischen Erfolgsfaktoren fr Unternehmen, doch durch die Informationsberflutung wird es immer schwieriger, vorhandenes Wissen aufzufinden. Die bislang verfgbaren Suchmaschinen und Information-Retrieval-Systeme bieten insbesondere ungebten Benutzern wenig Untersttzung bei der Online-Recherche.Helmut Jarosch entwickelt einen Ansatz, mit dem Methoden der Knstlichen Intelligenz (KI) in die Kommunikation mit einem Information-Retrieval-System eingebunden werden. Dadurch kann ein Suchergebnis mit hoher Vollstndigkeit und Genauigkeit erzielt werden. Dies wird am Beispiel eines "KI-Assistenten" beschrieben, der den Benutzer bei der Formulierung seiner Anfrage untersttzt und so das Niveau der Benutzerkommunikation verbessert. Dabei werden einerseits Verfahren der Filterung und andererseits Methoden des nicht-berwachten und des berwachten Lernens angewendet.
Inhaltsverzeichnis zu „Information Retrieval und künstliche Intelligenz “
Einführung.- Entwurfsentscheidungen.- Modell der Einbindung eines KI-Assistenten.- Programmiersprache für den KI-Assistenten.- Entwurf eines KI-Assistenten.- Fazit und Ausblick.
Autoren-Porträt von Helmut Jarosch
Prof. Dr. Helmut Jarosch lehrt auf den Gebieten "Betriebliche Informationssysteme", "Geschäftsprozessmodellierung" und "Datenbanken" an der Fachhochschule für Wirtschaft Berlin.
Bibliographische Angaben
- Autor: Helmut Jarosch
- 2007, 2007, 234 Seiten, Masse: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Vieweg+Teubner
- ISBN-10: 3835005987
- ISBN-13: 9783835005983
- Erscheinungsdatum: 25.04.2007
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