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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Produkte zum Begriff Woodstock-Interviews-and-Recollections:
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Power of Stay Interviews for Engagement and Retention, Fachbücher von Richard P. FinneganEin aktualisierter Klassiker zur Reduzierung der Fluktuation und Verbesserung des Engagements. Seit Jahrzehnten kämpfen Organisationen darum, ihre besten Mitarbeiter besser zu engagieren und zu halten. Der Retention-Experte Richard Finnegan schlägt einen bewährten und proaktiven Ansatz vor: das Stay Interview. Ein einfach zu verwendendes Werkzeug, um Probleme und Bedenken zu erkennen, vorherzusehen und zu lösen, bevor Ihre besten Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Stay Interviews leisten drei Dinge, die Mitarbeiterumfragen nicht tun: Sie liefern Informationen, die sofort genutzt werden können, sie bieten praktische Einblicke zur Einbindung und Bindung von Spitzenkräften und sie geben Managern einen verlässlichen Prozess zur Entwicklung individueller Verbleibspläne. Eines der meistverkauften Bücher von SHRM, "The Power of Stay Interviews", wurde nun überarbeitet und aktualisiert, um die Generationen am Arbeitsplatz zu reflektieren, einschliesslich Millennials und älterer Arbeitnehmer, brandneue Stay Interview-Fragen einzuführen und "Finnegans Pfeil" vorzustellen – eine wirkungsvolle, geschäftsorientierte Strategie für Stay Interviews.43,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Woodstock: Interviews and Recollections, Fachbücher von Dale Bell"Woodstock: Interviews and Recollections" bietet einen tiefen Einblick in die kulturellen und sozialen Aspekte des legendären Woodstock-Festivals. Dieses Fachbuch vereint eine Vielzahl von Interviews und persönlichen Erinnerungen, die die Atmosphäre und den Einfluss des Festivals auf die Musik- und Kunstszene der 1960er Jahre beleuchten. Der Autor Dale Bell hat sorgfältig ausgewählte Beiträge zusammengestellt, die sowohl die Herausforderungen als auch die Triumphe der Teilnehmer und Künstler dokumentieren. Die Erzählungen sind nicht nur informativ, sondern auch emotional und fangen die Essenz eines Ereignisses ein, das Generationen geprägt hat. Mit einem Fokus auf Kunst, Musik und Design wird das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich für die kulturelle Geschichte dieser Zeit interessieren.25,96 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Woodstock and Altamont, Belletristik von Brian Ireland"Woodstock und Altamont" von Brian Ireland ist eine umfassende Analyse der beiden legendären Musikfestivals, die 1969 stattfanden und die kulturelle Landschaft der Vereinigten Staaten prägten. Anlässlich des 50. Jubiläums dieser Ereignisse untersucht das Buch deren historische Bedeutung und den Einfluss auf die Gesellschaft und die Popkultur. Ireland beleuchtet die sozialen und politischen Veränderungen der 1960er Jahre, die den Kontext für diese Festivals bildeten, und thematisiert die Herausforderungen, mit denen die junge Generation konfrontiert war, darunter Fragen zu Bürgerrechten, Geschlechtergleichheit und dem Vietnamkrieg. Durch die Betrachtung der Organisation und Durchführung der Festivals wird deutlich, wie sie als Katalysatoren für eine breitere soziale Agenda fungierten, die das Selbstverständnis der Amerikaner nachhaltig veränderte. Das Buch bietet nicht nur einen Rückblick auf die Festivals selbst, sondern auch auf die kulturellen Strömungen, die sie umgaben, und die Ideale, für die die Teilnehmer eintraten.26,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Power of Stay Interviews for Engagement and Retention, Fachbücher von Richard P. FinneganEin aktualisierter Klassiker zur Reduzierung der Fluktuation und Verbesserung des Engagements. Seit Jahrzehnten kämpfen Organisationen darum, ihre besten Mitarbeiter besser zu engagieren und zu halten. Der Retention-Experte Richard Finnegan schlägt einen bewährten und proaktiven Ansatz vor: das Stay Interview. Ein einfach zu verwendendes Werkzeug, um Probleme und Bedenken zu erkennen, vorherzusehen und zu lösen, bevor Ihre besten Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Stay Interviews leisten drei Dinge, die Mitarbeiterumfragen nicht tun: Sie liefern Informationen, die sofort genutzt werden können, sie bieten praktische Einblicke zur Einbindung und Bindung von Spitzenkräften und sie geben Managern einen verlässlichen Prozess zur Entwicklung individueller Verbleibspläne. Eines der meistverkauften Bücher von SHRM, "The Power of Stay Interviews", wurde nun überarbeitet und aktualisiert, um die Generationen am Arbeitsplatz zu reflektieren, einschliesslich Millennials und älterer Arbeitnehmer, brandneue Stay Interview-Fragen einzuführen und "Finnegans Pfeil" vorzustellen – eine wirkungsvolle, geschäftsorientierte Strategie für Stay Interviews.43,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Stardust InterviewsStardust Interviews , Ich glaube nicht, dass irgendetwas von dem, was ich in meinem Leben gesagt habe, zitierwürdig ist', hat David Bowie einmal behauptet. Zu Unrecht, wie dieses Buch zeigt, in dem Bowie die Stationen seines Lebens besichtigt, die vielen Rollen, die er in Vollendung verkörpert hat. Ob als Major Tom, als Ziggy Stardust oder im Frank-Sinatra-Look als Young American - von niemandem ließ Bowie sich vereinnahmen, den Mainstream mied er wie der Teufel das Weihwasser.Er erzählt von seiner Zeit in London, in New York und den Berliner Jahren, in denen er zu neuen musikalischen Ufern aufbrach und endlich seine Kokainsucht überwand, davon, was das Tragen eines Anzugs für das Selbstverständnis des Trägers bedeutet, und von seiner Leidenschaft für die bildende Kunst - er war ein besessener Sammler und selbst ein begabter Maler.Als er 2003 geadelt werden sollte, lehnte Bowie ab: 'Ich sehe nicht, was das bringen soll. Dafür habe ich weiß Gott nicht mein Leben lang gearbeitet.' Mit David Bowies Tod 2016 ging eine Ära zu Ende, die in dieser Interviewsammlung noch einmal zum Leben erweckt wird. , Dichtungen & Dichtungsringe > Motorkühlung , Erscheinungsjahr: 20181106, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Kampa Salon / Gespräche##~Kampa Salon##, Seitenzahl/Blattzahl: 182, Keyword: Berlin; London; Major Tom; New York; Young American; Ziggy Stardust, Fachschema: Rock (Musik)~Schauspieler - Schauspielkunst, Fachkategorie: einzelne Schauspieler und Darsteller, Style: Rock, Thema: Auseinandersetzen, Warengruppe: HC/Musik/Biographien/Monographien, Fachkategorie: Biografien: Kunst und Unterhaltung, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kampa Verlag, Verlag: Kampa Verlag, Verlag: Kampa Verlag AG, Länge: 211, Breite: 134, Höhe: 20, Gewicht: 301, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0030, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 239343922,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Thiele, Christian: Interviews führenInterviews führen , Ein gutes Interview informiert, unterhält und gibt etwas über die befragte Person preis. Kein anderes Genre stellt höhere Anforderungen an Journalist*innen: Im Interview müssen sie einen genau festgelegten - und zwar fast immer zu knapp bemessenen - Zeitrahmen optimal nutzen. Eine zweite Chance haben sie nicht, anders etwa als bei der Reportage. Sie müssen schlagfertig sein und sich etwas trauen, sie müssen aber auch streicheln und - dies vor allem - zuhören können. Sie sollten sich gründlich vorbereiten und sie müssen gelernt haben, wie man aus einem mündlichen Gespräch mit vielen "Ähs" ein elegantes, flüssig zu lesendes Interview schnitzt. Es gibt also Einiges zu wissen und zu beherrschen, um vom Termin mit dem Bürgermeister, der Schauspielerin oder dem Fußballer ein wirklich informatives und geistreiches Interview in die Redaktion mitbringen zu können. Was man beachten sollte und was vermeiden, welche Kleidung man tragen und welche Tische man wählen sollte bei einem Gespräch: Der Autor weiß dies aus eigener Erfahrung als regelmäßiger Interviewer. In seinem Buch gibt er sein Wissen weiter - so lehrreich wie nötig und so unterhaltsam wie möglich. Die 3. Auflage wurde aktualisiert und um neue Beispiele ergänzt. , Audio-Komplettsets > Audio, Kommunikation & Navigation , Auflage: 3., komplett überarbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 20240724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Wegweiser Journalismus#6#, Autoren: Thiele, Christian, Edition: REV, Auflage: 24003, Auflage/Ausgabe: 3., komplett überarbeitete Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 188, Keyword: Autorisierung; Darstellungsform; Fragetechnik; Interview; Journalismus, Fachschema: Interview~Journalismus - Journalist~Publizistik / Journalismus~Kommunikationswissenschaft~Medienwirtschaft~Medientheorie~Medienwissenschaft, Fachkategorie: Kommunikationswissenschaft~Medien, Kommunikation, Unterhaltung und Informationsindustrie, Warengruppe: HC/Journalistik/Presse/Film/Funk/TV, Fachkategorie: Medienwissenschaften, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Herbert von Halem Verlag, Verlag: Herbert von Halem Verlag, Verlag: Halem, Herbert von, Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG, Länge: 191, Breite: 124, Höhe: 14, Gewicht: 207, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 6590640,22,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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