Kai Labusch und Zitiert - Info zur Person

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Lecture Notes in Computer Science 5629CERIST

biblio.cerist.dz

von JC Príncipe · Zitiert von: 19 — Kai Labusch, Erhardt Barth, and Thomas Martinetz. Career-Path Analysis Using Optimal Matching and Self-Organizing. Maps .

Qualität in der InhaltserschließungOAPEN

library.oapen.org

von M Franke-Maier · · Zitiert von: 1 — Clemens Neudecker, Kai Labusch, Elena Leitner, Georg Rehm. Named Entity Linking mit Wikidata und GND – Das Potenzial handkuratierter.

Explainable Publication Year Prediction of Eighteenth ...helsinki.fi

researchportal.helsinki.fi

von I Rastas · Zitiert von: 5 — Kai Labusch, Clemens Neudecker, and David Zellhöfer Bert for named entity recognition in contem- porary and historic german.

Learning Data Representations with Sparse Coding Neural ...European Symposium on Artificial Neural Networks

www.esann.org

von K Labusch · Zitiert von: 23 — Kai Labusch and Erhardt Barth and Thomas Martinetz. University of Lübeck - Institute for Neuro- and Bioinformatics. Ratzeburger Alle Lübeck

Sparse Coding Neural Gas: Learning of overcomplete data ...ScienceDirect

www.sciencedirect.com

von K Labusch · · Zitiert von: 76 — Kai Labusch studied computer science at the University of Lübeck, where he graduated He now works as a research assistant at the Institute for Neuro von K Labusch · · Zitiert von: 9 — Kai Labusch studied computer science at the University of Lübeck, where he graduated in He now works as research assistant at the Institute for Neuro- ...

Transferring Modern Named Entity Recognition to the ...Archive ouverte HAL

hal.science

von B Baptiste · Zitiert von: 5 — Kai Labusch, Clemens Neudecker, and David Zellhöfer Bert for named entity recognition in contem- porary and historic german.

Simple Incremental One-Class Support Vector ClassificationSpringer

link.springer.com

von K Labusch · · Zitiert von: 9 — Simple Incremental One-Class Support Vector Classification. Kai Labusch,; Fabian Timm &; Thomas Martinetz. Conference paper Accesses. 4 Citations.

Evaluating Document Representations for Content-based ...GippLab.org

gipplab.org

von M Ostendorff · Zitiert von: 15 — Clemens Neudecker, Mike Gerber, Kai Labusch, Vahid Rezanezhad, Robin Schae- fer, David Zellhofer, Daniel Siewert, Patrick Bunk, Julia Katharina Schlichting,.

Alle Infos zum Namen "Kai Labusch"

Adapting vs. Pre-Training Language Models for Historical ...Episciences

jdmdh.episciences.org

von L Fonteyn · · Zitiert von: 2 — Kai Labusch, Clemens Neudecker, and David Zellhöfer. Bert for named entity recognition in contemporary and historical german. In Proceedings of the 15th ...

MacBERTh: Development and Evaluation of a Historically ...ACL Anthology

aclanthology.org

von E Manjavacas · · Zitiert von: 15 — Kai Labusch, Clemens Neudecker, and David Zellhöfer Bert for named entity recognition in contem- porary and historical german. In Proceedings of the.

Qualität in der Inhaltserschließung - RefubiumFreie Universität Berlin

refubium.fu-berlin.de

von M Franke-Maier · · Zitiert von: 1 — Clemens Neudecker, Kai Labusch, Elena Leitner, Georg Rehm. Named Entity Linking mit Wikidata und GND – Das Potenzial handkuratierter.

perceptron-like training of support vector machinesNational Institutes of Health (.gov)

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

von T Martinetz · · Zitiert von: 14 — Authors. Thomas Martinetz , Kai Labusch, Daniel Schneegass. Affiliation. 1 Institute for Neuro- and Bioinformatics, University of Lübeck, Lübeck D , ...

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