Semantische Suche
Freitag, 19. Januar 2018, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Florian Pieper |
|---|---|
| Titel | Neural-Based Outlier Detection in Data Streams |
| Vortragstyp | Proposal |
| Betreuer(in) | Edouard Fouché |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Outlier detection often needs to be done unsupervised with high dimensional data in data streams. “Deep structured energy-based models” (DSEBM) and “Variational Denoising Autoencoder” (VDA) are two promising approaches for outlier detection. They will be implemented and adapted for usage in data streams. Finally, their performance will be shown in experiments including the comparison with state of the art approaches. |
Freitag, 26. Januar 2018, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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(Keine Vorträge)
Freitag, 2. Februar 2018, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Sophie Schulz |
|---|---|
| Titel | Erweiterung der Sprachdomäne durch das Erlernen von Synonymen basierend auf dem Dialogsystem JustLingo |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Alexander Wachtel |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob und inwieweit das Verständnis natürlichsprachlicher Systeme durch das Erlernen von Synonymen gefördert werden kann. Als Grundlage und Benutzerschnittstelle wurde das Dialogsystem JustLingo, ein System zur natürlichsprachlichen Programmierung, verwendet. In vorangegangenen Arbeiten wurde JustLingo als Excel Add-in umgesetzt, mithilfe dessen man u.a. komplexe Algorithmen beschreiben kann. Darauf aufbauend wird in der vorliegenden Arbeit die Umsetzung eines Synonymmoduls beschrieben. Diesem liegen verschiedene Wortnetze zugrunde, die als Quellen dienen und aus denen anschließend relevante Synonyme extrahiert werden. Hierbei achtet das Modul auf den dem System bekannten Wortschatz. Bestätigt der Nutzer ein im Wortschatz vorkommendes Synonym, wird dieses erlernt und kann im Anschluss verwendet werden. Damit ist das in dieser Arbeit entwickelte Modell dem überwachten Lernen unterzuordnen. Um die Effektivität des Synonym-Lernens abzuschätzen, wurden abschließend sowohl Performanz, als auch die, durch Eingaben einer Nutzerstudie, erfasste Qualität geprüft. Hierbei zeigte sich eine enorme Verbesserung des Systems durch das Synonymmodul. Statt bisherigen 59% konnten 82% der Nutzereingaben interpretiert werden. |
Freitag, 9. Februar 2018, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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(Keine Vorträge)
Freitag, 16. Februar 2018, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Dennis Weigelt |
|---|---|
| Titel | Komplexe Abbildungen von Formularelementen zur Generierung von aktiven Ontologien |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Martin Blersch |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Unser heutiges Leben wird zunehmend von Assistenzsystemen erleichtert. Hierzu gehören auch die immer häufiger verwendeten intelligenten Sprachassistenten wie Apple's Siri. Statt lästigem Flüge vergleichen auf diversen Internetportalen können Sprachassistenten dieselbe Arbeit tun.
Um Informationen verarbeiten und an den passenden Webdienst weiterleiten zu können, muss das Assistenzsystem natürliche Sprache verstehen und formal repräsentieren können. Hierfür werden bei Siri aktive Ontologien (AOs) verwendet, die derzeit mit großem manuellem Aufwand manuell erstell werden müssen. Die am KIT entwickelte Rahmenarchitektur EASIER beschäftigt sich mit der automatischen Generierung von aktiven Ontologien aus Webformularen. Eine Herausforderung bei der Erstellung von AOs aus Webformularen ist die Zuordnung unterschiedlich ausgeprägter Formularelemente mit gleicher Semantik, da semantisch gleiche aber unterschiedlich realisierte Konzepte zu einem AO-Knoten zusammengefasst werden sollen. Es ist daher nötig, semantisch ähnliche Formularelemente identifizieren zu können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Identifikation solcher Ähnlichkeiten und der Konstruktion von Abbildungen zwischen Formularelementen. |