Konnektionistische Methoden zur Eigennamenklassifikation

Ein wichtiges Einsatzgebiet k?nstlicher neuronaler Netze (KNN) ist die Erkennung von Mustern. Das Hintergrundwissen des Menschen ?ber die Zusammenh?e einer zu untersuchenden Dom? kann als ein Muster von Merkmalen gesehen werden. Auch die nat?rliche Sprache unterliegt typischen Regelm?gkeiten. Da die Erkennung von Mustern ein wichtiges Einsatzgebiet k?nstlicher neuronaler Netze ist, stellt sich daher die Frage, inwieweit k?nstliche neuronale Netze eingesetzt werden k?nnen, um Sprachmuster innerhalb von Textmustern zu erkennen. Das World Wide Web bietet eine fast unersch?pfliche Quelle an Informationsangeboten. Eine gezielte Suche sowie eine Filterung und Klassifikation von bestimmten Informationen in dem weitgehend unstrukturierten und dynamischen Informationsraum des World Wide Webs ist mit Schwierigkeiten verbunden. Auch das Erstellen einzelner Regeln zur maschinellen Erkennung von Eigennamen gestaltet sich sehr aufwendig. Daher soll in dieser Arbeit ein Ansatz aufgezeigt und bewertet werden, mit dem Regeln zur Eigennamenerkennung erlernt werden k?nnen.