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doi:10.22028/D291-25392
Titel: | Architektur für ein System zur Dokumentanalyse im Unternehmenskontext - Integration von Datenbeständen, Aufbau- und Ablauforganisation |
VerfasserIn: | Baumann, Stephan Lichter, Jürgen Malburg, Michael Maus, Heiko Meyer auf´m Hofe, Harald Wenzel, Claudia |
Sprache: | Deutsch |
Erscheinungsjahr: | 1998 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
Freie Schlagwörter: | artificial intelligence |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | Workflowmanagementsysteme werden im Bürobereich verstärkt zur effizienten Geschäftsprozeßabwicklung eingesetzt. Das bereits Mitte der 70er Jahre propagierte papierlose Büro bleibt jedoch gegenwärtig immer noch Utopie. Dieser Widerspruch liegt darin begründet, daß die Handhabung von papierintensiven Vorgängen in hohem Maße abhängig ist von einer Identifkation und Aufbereitung der in den Dokumenten enthaltenen Informationen. Allerdings müssen solche Daten z.B. bei eingehender Post immer noch von Hand eingegeben werden. In diesem Dokument wird die Architektur eines System vorgestellt, das diesen Medienbruch überwinden soll. Techniken aus dem Gebiet der Dokumentanalyse und des Dokumentverstehens werden in den Workftowkontext integriert und nutzen das dort verfügbare Wissen zur Steigerung der Erkennungsqualität. Das Architekturdokument beruht auf einer ebenfalls dokumentierten Anforderungsanalyse (DFKI Dokument D-97-05). Es enthält eine statische und eine dynamische Beschreibung der benötigten Klassenkategorien und erklärt deren Funktionalität anhand eines umfassenden Beispiels. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-56829 hdl:20.500.11880/25448 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25392 |
Schriftenreihe: | Document / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz : D [ISSN 0946-0098] |
Band: | 98-01 |
Datum des Eintrags: | 14-Mär-2014 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
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