From the Eclipse of Reason to Communicative Rationality

Also CSST Working Paper #114.http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/51305/1/541.pd

Building a National Literature

Building a National Literature boldly takes issue with traditional literary criticism for its failure to explain how literature as a body is created and shaped by institutional forces. Peter Uwe Hohendahl approaches literary history by focusing on the material and ideological structures that determine the canonical status of writers and works. He examines important elements in the making of a national literature, including the political and literary public sphere, the theory and practice of literary criticism, and the emergence of academic criticism as literary history. Hohendahl considers such key aspects of the process in Germany as the rise of liberalism and nationalism, the delineation of the borders of German literature, the idea of its history, the understanding of its cultural function, and the notion of a canon of major and minor authors. </p

On the Reception of GDR Literature: Introduction

Introduction to issue with articles from a November 1988 workshop in Washington, D.C. sponsored by the American Institute for Contemporary German Studies and the Goethe House New York

CARBON FIBER REINFORCED POLYMER - THE FABRIC OF THE FUTURE?

This Article is about chances for carbon fiber reinforced polymers, following shortened CFRP, concerning its efficient, powerful, ecosensitive, sustainably and new technical inventions in several areas. It discusses this innovative new material concerning previous history, its production, its pros and cons and new possibilities, as well as the recycling in all its perspectives. Also, biodegradable alternatives of CFRP, like green composites and biocomposites are discussed

Werner Mittenzwei, ed.: Dialog und Kontroverse mit Georg Lukacs

Leipzig: Reclam, 1975. 475 p

Algoritmos eficientes para detección temprana de errores y clasificación idiomática para uso en procesamiento de lenguaje natural y texto

La temprana clasificación de idiomas y detección de errores gramaticales, juegan un rol fundamental tanto en el procesamiento de texto en lenguaje natural (Natural Language Processing - NLP) como en procesadores de texto convencionales. Para procesar una palabra gramaticalmente se requiere primero clasificarla, lo cual implica búsquedas en varios diccionarios para el caso de texto multilingual. Esto implica el uso de recursos importantes, en especial cuando las palabras no se encuentran, por tener errores de algún tipo. Se ha sintetizado un conjunto de algoritmos sencillos, que utilizan las propiedades de las distribuciones de pares de letras de cada idioma. Logramos simultáneamente tanto la clasificación estadística como la detección temprana de errores gramaticales, ahorrando recursos en etapas posteriores. Estos mecanismos proveen un rechazo estadístico de errores y poseen la ventaja de requerir escasos recursos de procesamiento, datos y memoria. El sistema es apto para ser aplicado en las etapas iniciales de procesamiento de texto, mitigando la pesada tarea de búsquedas innecesarias y clasificaciones estériles, en etapas posteriores.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Lematizador morfosintáctico y semántico robusto con flexionador y estimador idiomático, usando algoritmos eficientes y compactos para idiomas muy ricos en formas como el español

Se presenta un sistema de reconocimiento y flexión de palabras en lenguaje natural orientado a interfase hombre-máquina. Presentamos algoritmos robustos, eficientes y con poca impronta de memoria, capaces de realizar identificación idiomática, etiquetado lingüístico, extracción semántica, estimación morfológica y acústica (por similitud). Usa reglas simples capaces de expresar sofisticados cambios morfológicos reversibles. Tolera, detecta y corrige errores, estando principalmente orientado a textos provenientes de reconocimiento automático de voz y texto escrito, mensajes de teclados restringidos como terminales móviles “sms/mms/wap”, PDA’s etc.., “chat” y/o e-mail. Es apropiado para asistencia y corrección interactiva en procesamiento de texto, tiene baja impronta de memoria y alta velocidad de proceso, siendo adecuado para ordenadores personales, portátiles, móviles y productos embebidos. Para el español, requiere 200Kb para 50k lemas y 4500 reglas, equivalentes a 1.2M palabras exactas y >300M estimables. Puede inferir por similitud morfológica y tónica, en forma similar a la de un hablante natural. Como flexionador posee además capacidad de expresión semántica.We present a word recognition and generation system for multilingual natural language processing, intended for human-machine interface. Presenting robust, low memory footprint and efficient algorithms, it is capable of: language identification, linguistic word-tagging, semantic extraction, automatic error recognition and correction with morphologic and sound-like estimation capability. It uses simple rules to express sophisticated and reversible morphological changes. Tolerates, detects and corrects spelling errors, primarily intended for text generated by automatic natural speech and writing recognition; constrained inputs like mobile phone keyboards or PDA’s, chat and/or e-mails. Useful for interactive text correction & assistance in word processing, it yields a low memory footprint and high processing speed, being adequate for personal computers, portables, palms, mobiles & embedded solutions. For spanish, it needs 200Kb for 50k lemmas and 4500 rules, equivalent to 1.2M exact words and >300M guessable. Capable of morphological and sound-like inference, in a similar way as a natural language human hearer would perform. As flexion generator, it has added semantic expression capabilityRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Lematizador morfosintáctico y semántico robusto con flexionador y estimador idiomático, usando algoritmos eficientes y compactos para idiomas muy ricos en formas como el español

Se presenta un sistema de reconocimiento y flexión de palabras en lenguaje natural orientado a interfase hombre-máquina. Presentamos algoritmos robustos, eficientes y con poca impronta de memoria, capaces de realizar identificación idiomática, etiquetado lingüístico, extracción semántica, estimación morfológica y acústica (por similitud). Usa reglas simples capaces de expresar sofisticados cambios morfológicos reversibles. Tolera, detecta y corrige errores, estando principalmente orientado a textos provenientes de reconocimiento automático de voz y texto escrito, mensajes de teclados restringidos como terminales móviles “sms/mms/wap”, PDA’s etc.., “chat” y/o e-mail. Es apropiado para asistencia y corrección interactiva en procesamiento de texto, tiene baja impronta de memoria y alta velocidad de proceso, siendo adecuado para ordenadores personales, portátiles, móviles y productos embebidos. Para el español, requiere 200Kb para 50k lemas y 4500 reglas, equivalentes a 1.2M palabras exactas y >300M estimables. Puede inferir por similitud morfológica y tónica, en forma similar a la de un hablante natural. Como flexionador posee además capacidad de expresión semántica.We present a word recognition and generation system for multilingual natural language processing, intended for human-machine interface. Presenting robust, low memory footprint and efficient algorithms, it is capable of: language identification, linguistic word-tagging, semantic extraction, automatic error recognition and correction with morphologic and sound-like estimation capability. It uses simple rules to express sophisticated and reversible morphological changes. Tolerates, detects and corrects spelling errors, primarily intended for text generated by automatic natural speech and writing recognition; constrained inputs like mobile phone keyboards or PDA’s, chat and/or e-mails. Useful for interactive text correction & assistance in word processing, it yields a low memory footprint and high processing speed, being adequate for personal computers, portables, palms, mobiles & embedded solutions. For spanish, it needs 200Kb for 50k lemmas and 4500 rules, equivalent to 1.2M exact words and >300M guessable. Capable of morphological and sound-like inference, in a similar way as a natural language human hearer would perform. As flexion generator, it has added semantic expression capabilityRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos eficientes para detección temprana de errores y clasificación idiomática para uso en procesamiento de lenguaje natural y texto

La temprana clasificación de idiomas y detección de errores gramaticales, juegan un rol fundamental tanto en el procesamiento de texto en lenguaje natural (Natural Language Processing - NLP) como en procesadores de texto convencionales. Para procesar una palabra gramaticalmente se requiere primero clasificarla, lo cual implica búsquedas en varios diccionarios para el caso de texto multilingual. Esto implica el uso de recursos importantes, en especial cuando las palabras no se encuentran, por tener errores de algún tipo. Se ha sintetizado un conjunto de algoritmos sencillos, que utilizan las propiedades de las distribuciones de pares de letras de cada idioma. Logramos simultáneamente tanto la clasificación estadística como la detección temprana de errores gramaticales, ahorrando recursos en etapas posteriores. Estos mecanismos proveen un rechazo estadístico de errores y poseen la ventaja de requerir escasos recursos de procesamiento, datos y memoria. El sistema es apto para ser aplicado en las etapas iniciales de procesamiento de texto, mitigando la pesada tarea de búsquedas innecesarias y clasificaciones estériles, en etapas posteriores.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos eficientes para detección temprana de errores y clasificación idiomática para uso en procesamiento de lenguaje natural y texto

La temprana clasificación de idiomas y detección de errores gramaticales, juegan un rol fundamental tanto en el procesamiento de texto en lenguaje natural (Natural Language Processing - NLP) como en procesadores de texto convencionales. Para procesar una palabra gramaticalmente se requiere primero clasificarla, lo cual implica búsquedas en varios diccionarios para el caso de texto multilingual. Esto implica el uso de recursos importantes, en especial cuando las palabras no se encuentran, por tener errores de algún tipo. Se ha sintetizado un conjunto de algoritmos sencillos, que utilizan las propiedades de las distribuciones de pares de letras de cada idioma. Logramos simultáneamente tanto la clasificación estadística como la detección temprana de errores gramaticales, ahorrando recursos en etapas posteriores. Estos mecanismos proveen un rechazo estadístico de errores y poseen la ventaja de requerir escasos recursos de procesamiento, datos y memoria. El sistema es apto para ser aplicado en las etapas iniciales de procesamiento de texto, mitigando la pesada tarea de búsquedas innecesarias y clasificaciones estériles, en etapas posteriores.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI