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DESCRIPTION:<a href="https://livd-potsdam.muchdemo.com/event/ki-experiment-
 mustererkennung-in-verwaltungsdokumenten-31">KI-Experiment: Mustererkennun
 g in Verwaltungsdokumenten</a>\nKann KI Verwaltungsdokumente zuverlässig 
 klassifizieren? In diesem KI-Experiment testet das LIDF den Einsatz von Ma
 chine-Learning-Verfahren zur automatischen Erkennung\, Klassifizierung und
  Extraktion relevanter Inhalte aus gängigen Verwaltungsdokumenten. Experi
 mentaufbau Benchmark: 7 KI-Modelle (OCR-basiert\, LLM-basiert\, hybrid) im
  Vergleich Testkorpus: Antragsformulare\, Bescheide\, Widersprüche\, Vert
 räge (anonymisiert) Qualitätsmetriken: Precision\, Recall\, F1\; manuell
 e Nachprüfung durch Sachbearbeitende Bewertung von Fehlertypen und Grenzf
 ällen für die Praxistauglichkeit Mitwirkung von Behörden Behörden\, di
 e anonymisierte Dokumentenkorpora bereitstellen\, werden als Forschungspar
 tner anerkannt und erhalten die Benchmark-Ergebnisse für ihre Systeme vor
 ab. Datenschutzvertrag erforderlich. Kontakt: ki-dokumente@lidf-potsdam.de
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LOCATION:Leibniz-Institut für Digitalisierungsforschung gGmbH\, Hegelallee
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 t: Mustererkennung in Verwaltungsdokumenten</a>\nKann KI Verwaltungsdokume
 nte zuverlässig klassifizieren? In diesem KI-Experiment testet das LIDF d
 en Einsatz von Machine-Learning-Verfahren zur automatischen Erkennung\, Kl
 assifizierung und Extraktion relevanter Inhalte aus gängigen Verwaltungsd
 okumenten. Experimentaufbau Benchmark: 7 KI-Modelle (OCR-basiert\, LLM-bas
 iert\, hybrid) im Vergleich Testkorpus: Antragsformulare\, Bescheide\, Wid
 ersprüche\, Verträge (anonymisiert) Qualitätsmetriken: Precision\, Reca
 ll\, F1\; manuelle Nachprüfung durch Sachbearbeitende Bewertung von Fehle
 rtypen und Grenzfällen für die Praxistauglichkeit Mitwirkung von Behörd
 en Behörden\, die anonymisierte Dokumentenkorpora bereitstellen\, werden 
 als Forschungspartner anerkannt und erhalten die Benchmark-Ergebnisse für
  ihre Systeme vorab. Datenschutzvertrag erforderlich. Kontakt: ki-dokument
 e@lidf-potsdam.de
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