<html><head></head><body><div style="font-family: Verdana;font-size: 12.0px;"><div>
<p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:115%"><span style="font-family:"Calibri","sans-serif""><span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%">Sehr geehrte Damen und Herren, liebe Kolleginnen und Kollegen,<br/>
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wir möchten Sie herzlich zu unserer Online-Veranstaltung einladen, die sich mit folgendem Thema beschäftigt:<br/>
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<strong><span style="font-family:"Calibri","sans-serif"">Dokumente schneller analysieren mit Künstlicher Intelligenz - </span></strong><br/>
<strong><span style="font-family:"Calibri","sans-serif""><span style="font-weight:normal">Ein Vortrag von</span></span></strong><strong> </strong>Sven Giesselbach, Teamleiter Natural Language Understanding (NLU) </span></span><br/>
<a href="https://www.iais.fraunhofer.de/" style="color:blue; text-decoration:underline" target="_blank"><span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%">Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS</span></span></a><br/>
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<span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%">Künstliche Intelligenz (KI) und natürliches Sprachverstehen (natural language understanding/NLU) verändern viele Aspekte unseres Alltags und unserer Arbeitsweise. Besondere Prominenz erlangte NLU durch Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Now.<br/>
NLU bietet Firmen und Einrichtungen das Potential, Prozesse effizienter zu gestalten und Mehrwert aus textuellen Inhalten zu schöpfen. So sind NLU-Lösungen in der Lage, komplexe, unstrukturierte Dokumente inhaltlich zu erschließen. Für die semantische Textanalyse hat das NLU-Team des IAIS Sprachmodelle entwickelt, die mit Deep-Learning-Verfahren trainiert werden.<br/>
Die NLU-Suite analysiert Dokumente, extrahiert Eckdaten und erstellt bei Bedarf sogar eine strukturierte Zusammenfassung. Mit diesen Ergebnissen, aber auch über den Inhalt der Dokumente selbst, lassen sich Dokumente vergleichen oder Texte mit ähnlichen Informationen finden.<br/>
KI-basierten Sprachmodelle sind der klassischen Verschlagwortung deutlich überlegen. Denn sie finden nicht nur Texte mit vordefinierten Schlagwörtern, sondern suchen intelligent nach Begriffen, die in ähnlichem Zusammenhang auftauchen oder als Synonym gebraucht werden.<br/>
Der Vortrag liefert eine Einordnung der Begriffe „Künstliche Intelligenz“ und „Natural Language Understanding“ und zeigt Möglichkeiten, Grenzen, aktuelle Forschungsrichtungen und Methoden auf. Anhand von Praxisbeispielen wird anschließend demonstriert, wie NLU zur automatisierten Belegverarbeitung, zur Katalogisierung von großen Datenbeständen wie Nachrichten und Patenten und zur automatisierten thematischen Gruppierung von Social Media Beiträgen und Publikationen genutzt werden kann.</span></span></span></span></span></p>
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<p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:115%"><span style="font-family:"Calibri","sans-serif""><span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%">Der Vortrag findet am Donnerstag, den 25. Februar 2021 um 18:30 Uhr per Zoom statt. Die Veranstaltung ist kostenlos. Bitte melden Sie sich bis zum 24. Februar 2021 unter bak@ub.tu-berlin.de an. Die Zugangsdaten zur Zoom-Veranstaltung senden wir Ihnen einen Tag vor der Veranstaltung per Mail zu.<br/>
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Wir freuen uns, Sie auf unserer Veranstaltung zu begrüßen.<br/>
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Mit freundlichen Grüßen</span></span></span></span></span><br/>
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<p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:115%"><span style="font-family:"Calibri","sans-serif""><span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%">Tania Estler-Ziegler<br/>
(Vorstandsvorsitzende)<br/>
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Berliner Arbeitskreis Information (BAK)<br/>
c/o Universitätsbibliothek der TU Berlin<br/>
Fasanenstr. 88<br/>
10623 Berlin<br/>
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http://bak-information.de/</span></span></span></span></span></p>
</div></div></body></html>