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Vorträge
| Vortragende(r)
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Marcel Groß
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| Titel
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Creating Study Plans by Generating Workflow Models from Constraints in Temporal Logic
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Jutta Mülle
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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Students are confronted with a huge amount of regulations when planning their studies at a university. It is challenging for them to create a personalized study plan while still complying to all official rules. The STUDYplan software aims to overcome the difficulties by enabling an intuitive and individual modeling of study plans. A study plan can be interpreted as a sequence of business process tasks that indicate courses to make use of existing work in the business process domain. This thesis focuses on the idea of synthesizing business process models from declarative specifications that indicate official and user-defined regulations for a study plan. We provide an elaborated approach for the modeling of study plan constraints and a generation concept specialized to study plans. This work motivates, discusses, partially implements and evaluates the proposed approach.
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| Vortragende(r)
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Jan Keim
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| Titel
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Themenextraktion zur Domänenauswahl für Programmierung in natürlicher Sprache
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Sebastian Weigelt
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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Für den Menschen sind Kontexte von Anweisungen für die Programmierung in natürlicher Sprache einfach ersichtlich, für den Rechner ist dies nicht der Fall.
Eine Art des Kontextwissens ist das Verständnis der Themen.
Hierfür wird im Rahmen des PARSE-Projekts zur Programmierung in natürlicher Sprache ein Ansatz zur Themenextraktion vorgestellt.
Dafür wird eine Auflösung von mehrdeutigen Nomen benötigt, weshalb in dieser Arbeit ebenfalls ein Werkzeug dafür entwickelt wurde.
Als einen Anwendungsfall für die extrahierten Themen wird die Auswahl von passenden Ontologien angegangen.
Durch diese Auswahl wird ermöglicht, statt einer großen Ontologie mehrere kleine domänenspezifische Ontologien einzusetzen.
Für die Evaluation der Themenextraktion wurde eine Umfrage durchgeführt, die ergab, dass das erste extrahierte Thema in bis zu 63,6% der Fälle treffend war.
In 91% der Fälle ist mindestens eines der ersten vier extrahierten Themen passend.
Die Evaluation der Ontologieauswahl ergab ein F1-Maß von 90,67% und ein F2-Maß von 89,94%.
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