aus dem Inhalt:
„In den vergangenen Jahren haben wir einen immensen Anstieg an verfügbaren Textdaten feststellen dürfen. Nicht nur Verbraucherkommentare in Social Media, Text-Transkripte von Sprachassistenten, Dialoge aus Customer-Feedback und Support Chat (Bots), sondern auch offene Antworten in Umfragen bis hin zu automatisierten Text2Speechgestützten Audiointerviews sorgen für steigenden Bedarf, Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen.”
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:78319 |
Date | 10 March 2022 |
Creators | Lang, André, Egger, Marc |
Contributors | Technische Universität Dresden |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German |
Detected Language | German |
Type | doc-type:bookPart, info:eu-repo/semantics/bookPart, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 978-3-9815106-8-3, 2750-2775, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-765365, qucosa:76536 |
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