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Thema3869: Unterschied zwischen den Versionen

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|Beschreibung DE=Trotz „intelligenter“ Verfahren zur maschinellen Verarbeitung und Wissensextraktion aus Textdokumenten ist die automatische Erkennung von Trends basierend auf Text bisher nur sehr eingeschränkt möglich. Als Trend werden hierbei nachweisbare und „nennenswerte“ Veränderungen in der Zukunft aufgefasst. Denkbar ist, sich auf bestimmte Events/Ergebnisse zu fokussieren, die in der Zukunft passieren könnten bzw. erwartet werden.
 
|Beschreibung DE=Trotz „intelligenter“ Verfahren zur maschinellen Verarbeitung und Wissensextraktion aus Textdokumenten ist die automatische Erkennung von Trends basierend auf Text bisher nur sehr eingeschränkt möglich. Als Trend werden hierbei nachweisbare und „nennenswerte“ Veränderungen in der Zukunft aufgefasst. Denkbar ist, sich auf bestimmte Events/Ergebnisse zu fokussieren, die in der Zukunft passieren könnten bzw. erwartet werden.
  
 
Im Rahmen der Abschlussarbeit sind zunächst wichtige Begriffe wie „Trend“, „Ereignis“, „Aussage“ und „Event“ zu definieren. Anschließend sollen mögliche Verfahren für die binäre und ggf. semantisch angereicherte Erkennung von Trends aus der Literatur gewonnen und implementiert werden, wobei man sich auf eine bestimmte Art von zu erkennenden Ereignissen festlegt (z.B. Events oder einfache Aussagen).  
 
Im Rahmen der Abschlussarbeit sind zunächst wichtige Begriffe wie „Trend“, „Ereignis“, „Aussage“ und „Event“ zu definieren. Anschließend sollen mögliche Verfahren für die binäre und ggf. semantisch angereicherte Erkennung von Trends aus der Literatur gewonnen und implementiert werden, wobei man sich auf eine bestimmte Art von zu erkennenden Ereignissen festlegt (z.B. Events oder einfache Aussagen).  
Hierbei können auch eigene Ideen zur Detektion von Trends eingebracht werden. Anwendbar sind etwa Signalwörter-Listen („expect“,…) als naiver Ansatz, neben komplexeren Verfahren, die etwa auf Semantic Role Labeling (SRL) und Discourse Representation Format (DRT) basieren. Hierzu stehen Tools bereit.  
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Hierbei können auch eigene Ideen zur Detektion von Trends eingebracht werden. Anwendbar sind etwa Signalwörter-Listen („expect“,…) als naiver Ansatz, neben komplexeren Verfahren, die etwa auf Semantic Role Labeling (SRL) und Discourse Representation Format (DRT) basieren. Hierzu stehen Tools bereit.
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Version vom 15. November 2014, 16:30 Uhr



Trend Detection on Text




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master, Diplom
Betreuer: Michael Färber
Forschungsgruppe: unbekannt

Archivierungsnummer: 3869
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: unbekannt
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Trotz „intelligenter“ Verfahren zur maschinellen Verarbeitung und Wissensextraktion aus Textdokumenten ist die automatische Erkennung von Trends basierend auf Text bisher nur sehr eingeschränkt möglich. Als Trend werden hierbei nachweisbare und „nennenswerte“ Veränderungen in der Zukunft aufgefasst. Denkbar ist, sich auf bestimmte Events/Ergebnisse zu fokussieren, die in der Zukunft passieren könnten bzw. erwartet werden.

Im Rahmen der Abschlussarbeit sind zunächst wichtige Begriffe wie „Trend“, „Ereignis“, „Aussage“ und „Event“ zu definieren. Anschließend sollen mögliche Verfahren für die binäre und ggf. semantisch angereicherte Erkennung von Trends aus der Literatur gewonnen und implementiert werden, wobei man sich auf eine bestimmte Art von zu erkennenden Ereignissen festlegt (z.B. Events oder einfache Aussagen). Hierbei können auch eigene Ideen zur Detektion von Trends eingebracht werden. Anwendbar sind etwa Signalwörter-Listen („expect“,…) als naiver Ansatz, neben komplexeren Verfahren, die etwa auf Semantic Role Labeling (SRL) und Discourse Representation Format (DRT) basieren. Hierzu stehen Tools bereit.

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