<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>1389</id>
    <completedYear>2024</completedYear>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>3</pageFirst>
    <pageLast>15</pageLast>
    <pageNumber>15</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>report</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation>Technische Hochschule Nürnberg</creatingCorporation>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>1</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">GeCCo 1.0 - Erstellung eines öffentlichen Datensatzes für die KI-basierte Inhaltsanalyse in der Online-Beratung</title>
    <abstract language="deu">Ein Einsatzfeld Künstlicher Intelligenz im Bereich der Sozialen Arbeit ist die automatische Inhaltsanalyse von Konversationen aus der psychosozialen Onlineberatung. Mögliche Anwendungen sind die statistische Untersuchung von Wirkzusammenhängen sowie die Entwicklung KI-basierter Dialog-und Unterstützungssysteme. Die Grundlage für das Training entsprechender Modelle sind aussagekräftige und realistische Trainingsdaten. Im Rahmen des Projektes GeCCo (German e-Counseling Conversation Dataset) wurde ein erster deutschsprachiger Datensatz für die Analyse psychosozialer Beratungskonversationen erstellt und veröffentlicht. Wesentlicher Bestandteil ist ein neu entwickeltes Kategoriensystem, das eine feingranulare inhaltliche Klassifikation in 40 Berater-und 28 Klienten-Kategorien ermöglicht. Basierend auf dem Datensatz konnten erfolgreich verschiedene Modelle mithilfe maschineller Lernverfahren trainiert und für die wissenschaftliche Nutzung bereitgestellt werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Schriftenreihe der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:92-opus4-13894</identifier>
    <identifier type="doi">10.34646/thn/ohmdok-1389</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-02-07T18:43:08+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">opus_importer</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Deutsches Urheberrecht gilt</licence>
    <author>Jens Albrecht</author>
    <author>Robert Lehmann</author>
    <author>Aleksandra Poltermann</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Online-Beratung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KI</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Datensatz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>automatische Inhaltsanalyse</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="">Institut für e-Beratung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät Informatik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Zentrum für Künstliche Intelligenz (KIZ)</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-ohm/files/1389/231130_Abschlussbericht_GeCCo_final.pdf</file>
  </doc>
</export-example>
