TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Angemessenheit eines Nachtarbeitszuschlags bei dauerhafter Nachtarbeit
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2018
SN  - 1868-1816
N1  - Anm. zu BAG: Entscheidungsbesprechung zum Urteil v. 09.12.2015 - 10 AZR 423/14
SP  - 151
EP  - 151
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Ohrtmann, Jan-Peter
A1  - Golland, Alexander
T1  - Daten- und Privatsphäreschutz im Wandel der 2020er-Jahre
Y1  - 2020
SP  - 33
EP  - 38
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Jung, Alexander
A1  - Müller, Wolfram
A1  - Staat, Manfred
T1  - Corrigendum to “Wind and fairness in ski jumping: A computer modelling analysis” [J. Biomech. 75 (2018) 147–153]
T2  - Journal of Biomechanics
Y1  - 2021
U6  - https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2021.110690
SN  - 0021-9290
N1  - Refers to: Alexander Jung, Wolfram Müller, Manfred Staat: Wind and fairness in ski jumping: A computer modelling analysis. Journal of Biomechanics, Volume 75. 25 June 2018. Pages 147-153. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2018.05.001
VL  - 128
IS  - Article number: 110690
PB  - Elsevier
CY  - Amsterdam
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Sozialversicherungspflicht eines Minderheitsgesellschafter-Geschäftsführers einer Familiengesellschaft
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Beschluss des LSG Niedersachsen-Bremen v. 20.12.2018 – L 12 BA 23/18 B ER
IS  - 3
SP  - 48
EP  - 48
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Kein Anspruch des Arbeitnehmers auf Verzugspauschale bei Lohnverzug des Arbeitgebers
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Urteil des BAG v. 25.09.2018 – 8 AZR 26/18
IS  - 4
SP  - 75
EP  - 75
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Kirchenmitgliedschaft als Einstellungskriterium
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Urteil des BAG v. 25.10.2018 – 8 AZR 501/14
IS  - 6
SP  - 111
EP  - 111
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Zuordnung von befristet versetzten Arbeitnehmern zu einem übergehenden Betriebsteil
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Urteil des LAG Köln v. 04.12.2018 – 4 Sa 962/17
IS  - 7
SP  - 132
EP  - 132
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Keine sachgrundlose Befristung bei acht Jahre zurückliegender Vorbeschäftigung
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Urteil des BAG v. 23.01.2019 – 7 AZR 733/16
IS  - 11
SP  - 201
EP  - 201
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Olbertz, Klaus
T1  - Vorlagebeschluss – Kopftuchverbot erneut vor dem EuGH
T2  - Gesellschafts- und Wirtschaftsrecht : GWR
Y1  - 2019
SN  - 1868-1816
N1  - Anmerkung zum Beschluss des BAG v. 30.01.2019 – 10 AZR 299/18
IS  - 11
SP  - 203
EP  - 203
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Schreiber, Marc
T1  - Mit Maximum-Entropie das Parsing natürlicher Sprache erlernen
N2  - Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
Y1  - 2016
N1  - Aufsatz zu einem Seminar (Theoretische Informatik) an der FH Aachen, 2016.
PB  - FH Aachen
CY  - Aachen
ER  -