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Aus IPD-Institutsseminar
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Das Institutsseminar des Instituts für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten am Institut zu informieren. Insbesondere soll Studierenden am Institut die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeiter/-innen des KIT sowie sonstigen Interessierten offen.

Ort Gebäude 50.34, Seminarraum 348
Zeit jeweils freitags, 11:30–13:00 Uhr

Die Vorträge müssen den folgenden zeitlichen Rahmen einhalten:

  • Diplomarbeit/Masterarbeit: 30 Minuten Redezeit + 15 Minuten Diskussion
  • Studienarbeit/Bachelorarbeit: 20 Minuten Redezeit + 10 Minuten Diskussion
  • Proposal: 12 Minuten Redezeit + 8 Minuten Diskussion

Weitere Informationen: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar. Bei Fragen und Anmerkungen können Sie eine E-Mail an das Institutsseminar-Team schreiben.

Nächste Vorträge

Freitag, 29. September 2017, Raum 348 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) Yauhen Makhotsin
Titel Wissensbasierte Identifikation von Wertebereichen einer aktiven Ontologie
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Martin Blersch
Kurzfassung Das Projekt EASIER befasst sich mit der semi-automatischen Erstellung von aktiven Ontologien (AO) aus einer Menge von Webformularen. Webformularelemente werden dafür auf AO-Knoten abgebildet. Dabei ist der Wertebereich der Textfelder nicht im Code des Webformulares enthalten, und eine Befragung von externen Datenquellen erforderlich, um den Wertebereich der AO-Knoten zu bestimmen.

Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit wird eine Software entwickelt, die diese Befragung durchführt. Hierfür werden die übermittelten Attributwerte der Webformularelemente im ersten Schritt als mögliche Eingabewerte oder Oberbegriffe der Eingabewerte klassifiziert. Folgend werden externe Datenquellen befragt, um weitere Eingabewerte und Oberbegriffe zu ermitteln. Als externe Datenquellen dienen Wikipedia, ResearchCyc und WordNet.