Semantische Suche

Eine automatisierte Korrektur erweist sich aufgrund des unregelmäßigen Aufbaus der Disfluenzen als schwierig. Deshalb wird in dieser Bachelorarbeit die Erkennung und Korrektur von Disfluenzen in natürlichsprachlichen Äußerungen untersucht. Hierzu wird mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens ein Klassifikator entwickelt, der Disfluenzen erkennt und korrigiert. Der Klassifikator wird dabei als Agent für die Rahmenarchitektur PARSE umgesetzt. Die Funktionalität des entworfenen Werkzeugs wird anhand von händischen Transkriptionen sowie einem Testdatensatz des Switchboard-Korpus evaluiert. Auf diesen beiden Datensätzen wird entsprechend ein F1-Wert von 0,710 beziehungsweise 0,792 erreicht.

For automated consistency preservation, model transformations can be used to specify how elements from one model correspond to those of another and define consistency preservation operations to fix inconsistencies. In this specification, it is not always possible to determine one generally correct way of preserving consistency without insight into the intentions of the developer responsible for making the changes. To be able to factor in underlying intentions, user interactions used to clarify the course of consistency preservation in ambiguous cases are needed. Existing approaches either do not consider user interactions during consistency preservation or provide an unstructured set of interaction options. In this thesis, we therefore identify a structured classification of user interaction types to employ during consistency preservation. By applying those types in preexisting case studies for consistency preservation between models in different application domains, we were able to show the applicability of these types in terms of completeness and appropriateness.

Furthermore, software projects are rarely developed by a single person, meaning that multiple developers may work on the same models in different development branches and combine their work at some point using a merge operation. One reasonable option to merge different development branches of models is to track model changes and merge the change sequences by applying one after another. Since the model state changed due to changes made in the one branch, the changes in the other branch can potentially lead to different user decisions being necessary for consistency preservation. Nevertheless, most necessary decisions will be the same, which is why it would be useful to reuse the previously applied choices if possible. To achieve this, we provide a concept for storing and reapplying decisions during consistency preservation in this thesis. Thus, we establish which information is necessary and reasonable to represent a user interaction and allow for its correct reuse. By applying the reuse mechanism to a change scenario with several user interactions in one of the case studies mentioned above, we were able to show the feasibility of our overall concept for correctly reusing changes.

Das Ziel der Arbeit ist die Anpassung von bestehenden interaktiven Lernverfahren auf Zeitreihen und die anschließende Evaluierung dieser Verfahren mit Fachexperten. Im Rahmen dieser Arbeit werden dafür zunächst die Zeitreihen auf statische Features abgebildet. Im Anschluss werden anhand eines Prototypen verschiedene interaktive Lernstrategien mit einem Nutzer evaluiert.

Voraussetzung ist eine verlässliche Grundlage von Beispieldaten aus der realen Steuerungskennzahl (key performance indicator, oder KPI) eines Jahresabschlussberichtes, um ein erfolgreiches Training der Modelle zu ermöglichen. Eine solche Datengrundlage bietet die SEC-Edgar-Datenbank. Ab dem Jahr 1994 uber die Edgar-Datenbank (Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval) sind alle Dokumente zugänglich. Eine SEC-Filling ist ein formales und standardisiertes Dokument, welches amerikanische Unternehmen seit dem Securities Exchange Act von 1934 bei der SEC einreichen mussen. Laut dem Steuerexperte werden die KPIs durch Python-Skript in der uber mehrerer Jahre (2012-2016) hinweg extrahiert. Wegen der fehlenden Kenntnisse von der Hochladen des Unternehmen sind die 10-K Reporte sehr dunn (mehr als 60% Daten sind fehlende). Zufällige dunne Besetzung (random sparsity) entsteht bei nicht regelmäßiger bzw. schwer vorhersehbarer Belegung.

Ein bewährter Ansatz fur die fehlende Werte ist Online Spärlichkeit Lineare Regression (OSLR). OSLR stellt einerseits eine Art der Ausfullen der fehlenden Werte dar und dienen andererseits der Beseitigung der Datenqualitätsmängel.

Die Untersuchung der Anwendbarkeit Multipler lineare Regression, der Zeitreihenanalyse (ARIMA) und kunstlicher neuronaler Netze (KNN) im Bereich der Finanzberichterstattung. Es wird dabei die ETR berucksichtigt. Danach werden diese Methode aus den Bereich Data-Mining verwendet, um die ETR aus Steuerungsgröße vorherzusagen.

This Bachelor’s thesis aims to support the creation of an architecture model and simulation for parts of the WLCG infrastructure with the goal of accurately being able to simulate and predict changes in the infrastructure such as the replacement of the load balancing strategies used to distribute the workload between available nodes.

its success or failure. In traditional software engineering, these characteristics can only be determined when parts of the system are already implemented and past the design process. Computer simulations allow to determine estimations of quality characteristics of software systems already during the design process. Simulations are build to analyse certain aspects of systems. The representation of the system is specialised for the specific analysis. This specialisation often results in a monolithic design of the simulation. Monolithic structures, however, can induce reduced maintainability of the simulation and decreased understandability and reusability of the representations of the system. The drawbacks of monolithic structures can be encountered by the concept of modularisation, where one problem is divided into several smaller sub-problems. This approach allows an easier understanding and handling of the sub-problems. In this thesis an approach is provided to describe the coupling of newly developed and already existing simulations to a modular simulation. This approach consists of a Domain-Specific Language (DSL) developed with model-driven technologies. The DSL is applied in a case-study to describe the coupling of two simulations. The coupling of these simulations with an existing coupling approach is implemented according to the created description. An evaluation of the DSL is conducted regarding its completeness to describe the coupling of several simulations to a modular simulation. Additionally, the modular simulation is examined regarding the accuracy of preserving the behaviour of the monolithic simulation. The results of the modular simulation and the monolithic version are compared for this purpose. The created modular simulation is additionally evaluated in regard to its scalability by analysis of the execution times when multiple simulations are coupled. Furthermore, the effect of the modularisation on the simulation execution times is evaluated. The obtained evaluation results show that the DSL can describe the coupling of the two simulations used in the case-study. Furthermore, the results of the accuracy evaluation suggest that problems in the interaction of the simulations with the coupling approach exist. However, the results also show that the overall behaviour of the monolithic simulation is preserved in its modular version. The analysis of the execution times suggest, that the modular simulation experiences an increase in execution time compared to the monolithic version. Also, the results regarding the scalability show that the execution time of the modular simulation does not increase exponentially with the number of coupled simulations.

lern das Schreiben von leistungsfähigen Anwendungen für moderne heterogene Systeme erleichtern können. In dieser Arbeit stellen wir einen parallelisierenden Compiler vor, der Parallelität in Programmen erkennen und parallelen Code für heterogene Systeme erzeu- gen kann. Außerdem verwendet der vorgestellte Compiler Auto-Tuning, um eine optimale Partitionierung der parallelisierten Codeabschnitte auf mehrere Plattformen zur Laufzeit zu finden, welche die Ausführungszeit minimiert. Anstatt jedoch die Parallelisierung ein- mal für jeden parallelen Abschnitt zu optimieren und die gefundenen Konfigurationen so lange zu behalten wie das Programm ausgeführt wird, sind Programme, die von unserem Compiler generiert wurden, in der Lage zwischen verschiedenen Anwendungskontexten zu unterscheiden, sodass Kontextänderungen erkannt und die aktuelle Konfiguration für je- den vorkommenden Kontext individuell angepasst werden kann. Zur Beschreibung von Kontexten verwenden wir sogenannte Indikatoren, die bestimmte Laufzeiteigenschaften des Codes ausdrücken und in den Programmcode eingefügt werden, damit sie bei der Aus- führung ausgewertet und vom Auto-Tuner verwendet werden können. Darüber hinaus speichern wir gefundene Konfigurationen und die zugehörigen Kontexte in einer Daten- bank, sodass wir Konfigurationen aus früheren Läufen wiederverwenden können, wenn die Anwendung erneut ausgeführt wird. Wir evaluieren unseren Ansatz mit der Polybench Benchmark-Sammlung. Die Ergeb- nisse zeigen, dass wir in der Lage sind, Kontextänderungen zur Laufzeit zu erkennen und die Konfiguration dem neuen Kontext entsprechend anzupassen, was im Allgemeinen zu niedrigeren Ausführungszeiten führt.

Die Bachelorarbeit setzt sich mit der Kombination von Informationstechnologien, in Form von Datenbanken, mit der Forschungsarbeit der Historiker auseinander. Ziel ist es Einflussfaktoren auf die Semantik von Wörtern zu identifizieren. Dabei liegt der Fokus auf einer vollständigen Abdeckung des Themenbereiches, sowie auf einer Strukturierung der einzelnen Informationsbedürfnisse.

Im Anschluss der Identifikation der Informationsbedürfnisse sollen einzelne Datenbankanfragen/Queries formuliert werden, die es ermöglichen sollen die entsprechenden Semantischen Entwicklungen der Wörter darzustellen, sowie deren Untersuchung zu vereinfachen.

Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25% (Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.

In dieser Arbeit wird der bestehende Ansatz zur Modellierung und Simulation von wiederverwendbaren Subsystemen in Palladio bzw. PerOpteryx um einen neuen Inklusionsmechanismus erweitert, der eine flexible, feingranulare Modellierung und anschließende automatisierte Qualitätsoptimierung der Platzierung von wiederverwendbaren Subsystemen ermöglicht. Dazu wird eine domänenspezifische Sprache definiert, die eine deklarativen Beschreibung der Einwebepunkte in einem Architekturmodell durch aspektorientierte Semantiken erlaubt. Mithilfe eines Modellwebers werden die wiederverwendbaren Subsysteme in eine annotierte Zielarchitektur eingewebt. Schließlich wird der Ansatz in die automatisierte Qualitätsoptimierung von PerOpteryx integriert, sodass der Architekt bei seinen Entwurfsentscheidungen bezüglich dieser Freiheitsgrade unterstützt wird. Das vorgestellte Verfahren wurde durch eine simulationsbasierte Fallstudie anhand von realen Applikationsmodellen evaluiert. Es hat sich gezeigt, dass der Ansatz geeignet ist, um eine Vielzahl von Architekturkandidaten automatisiert generieren bzw. evaluieren und somit einen Architekten bei seinen Entwurfsentscheidungen unterstützen zu können.

Im Gegensatz dazu führen aktuelle gesetzliche Änderungen wie die "General Data Protection Regulations" der EU dazu, dass es für Softwareentwickler immer wichtiger wird sicherzustellen, dass die Datenflüsse ihrer Software gesetzliche Beschränkungen einhalten. Um dies trotz der stetig wachsenden Komplexität von Softwaresystemen zu ermöglichen, wurden verschiedenste modellbasierte Ansätze vorgeschlagen. Ein Nachteil der meisten Ansätze ist jedoch, dass sie oftmals keine voll automatisierte Analyse bezüglich der Verletzung Datenflussbeschränkungen ermöglichen. Aus diesem Grund schlagen wir ein neues Metamodell zur Beschreibung von Datenflüssen von Softwaresystemen vor. Diese Metamodell ist so entworfen, dass eine automatisierte Übersetzung von Instanzen in ein Programm der logischen Programmiersprache Prolog ermöglicht wird. Dieses Programm erlaubt dann die einfache Formulierung von Regeln zur automatisierten Prüfung der Einhaltung von Datenflussbeschränkungen. Ein wichtiger Aspekt für den Entwurf und die Implementierung unseres Ansatzes war die Skalierbarkeit: Ziel war es, sicherzustellen dass unser Ansatz effizient einsetzbar ist. Hierbei haben wir insbesondere Techniken zur Optimierung von Prolog Programmen entwickelt, deren Einsatzmöglichkeiten nicht nur auf unseren Ansatz beschränkt sind.

Während unserer Tests ließen sich in mit Aphes kompilierten Programmen mit Reduktionen in Schleifen Beschleunigungen von bis zu Faktor 50 gegenüber mit Clang kompilierten Programmen beobachten. Von Aphes transformierter Code mit rekursiven Funktionen erzielte Beschleunigungswerte von 3,15 gegenüber herkömmlich mit GCC und Clang generierten ausführbaren Dateien des gleichen Programms. In allen Fällen war der Autotuner in der Lage, innerhalb der ersten 50 Ausführungsiterationen des zu optimierenden Kernels zu konvergieren. Allerdings wiesen die konvergierten Ausführungszeiten teils erhebliche Unterschiede zwischen den Testläufen auf.

In diesem Bereich benötigt es zur Zeit viel manuelle Arbeit zur Modellierung von Beispielfragen. Diese Beispielfragen werden benötigt, um natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und in Datenbankanfragen umsetzen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, welcher die manuelle Arbeit reduziert. Dazu wird mittels der Daten aus der Datenbank und Formulierungen, inklusive Synonymen, aus Dialogflow (ein intelligenter Assistent von Google) eine Aktive Ontologie erzeugt. Diese Ontologie verarbeitet anschließend die natürlichsprachlichen Anfragen und extrahiert die Parameter, welche für die Anfrage an die Datenbank benötigt werden. Die Ergebnisse der Aktiven Ontologie werden mit den Ergebnissen aus Dialogflow verglichen. Bei der Evaluation fällt auf, dass die Aktiven Ontologien fehleranfällig sind. Es werden zusätzliche, unerwünschte Parameter extrahiert, welche das Ergebnis verschlechtern. Die Übereinstimmungsrate bei einem Eins-zu-Eins-Vergleich mit Dialogflow liegt bei etwa 40%. Zukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden.