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doi:10.22028/D291-24899
Titel: | Document highlighting - message classification in printed business letters |
VerfasserIn: | Hoch, Rainer Dengel, Andreas |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 1993 |
Quelle: | Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1993 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | This paper presents the INFOCLAS system applying statistical methods of information retrieval primarily for the classification of German business letters into corresponding message types such as order, offer, confirmation, etc. INFOCLAS is a first step towards understanding of documents. Actually, it is composed of three modules: the central indexer (extraction and weighting of indexing terms), the classifier (classification of business letters into given types) and the focuser (highlighting relevant letter parts). The system employs several knowledge sources including a database of about 100 letters, word frequency statistics for German, message type specific words, morphological knowledge as well as the underlying document model. As output, the system evaluates a set of weighted hypotheses about the type of letter at hand, or highlights relevant text (text focus), respectively. Classification of documents allows the automatic distribution or archiving of letters and is also an excellent starting point for higher-level document analysis. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-36558 hdl:20.500.11880/24955 http://dx.doi.org/10.22028/D291-24899 |
Schriftenreihe: | Research report / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz [ISSN 0946-008x] |
Band: | 93-24 |
Datum des Eintrags: | 27-Jun-2011 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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