Themen für Diplom- und Projektarbeiten
Ich beschäftige mich mit Wissensverarbeitung, insbesondere mit Wissensnavigation. Aus diesem Umfeld kann ich folgende Themen für Diplom- und Projektarbeiten anbieten. Weitere Themen sind nach Absprache natürlich möglich.
Bei Interesse: Mail an oder einfach vorbeikommen bei Julien Tane, Raum 0445/A, Tel. 0561-804-6253.
Semantisches Browsing
Das Web der nächsten Generation wird sich auf semantisch angereichten Daten basieren. Es ist ein wichtigen Forschungsthema zu wissen, wie Browser und sonstigen benutzerfreundlichen Anwendungen mit semantischen Daten überhaupt umzugehen haben. Dabei sollten verschiedenen Dartellungsformen (Webseiten, Graphen, Geordnete Strukturen) so wie Informationquellen (Datenbanken, Dokumentensammlungen, Wissensbasen...) untersucht werden.
Die Aufgabe, die in diese Projekt- oder Diplomarbeit gelöst werden soll, ist ein besonderen Teil eines Browsingmechanismen zu erweitern. Dazu werden verschieden Wekrzeuge zu verfügung gestellt:
- Ontologie Basierte Framework:
- KAON oder OWL
- Funktionierenden Framework
- KAON Workbench oder ToscanaJ oder Conexp
Eine genauere Beschreibung der Arbeit hängt von den Vorkenntnissen des Studenten ab. Um mehr Information zu erhalten, schicken Sie eine Mail an oder kommen Sie einfach vorbeikommen bei Julien Tane, Raum 0445/A, Tel. 0561-804-6253.
Ontology-Learning-Experimente
Die Herstellung eine korrekten, nutzlichen Ontologie zur Representation sematischer Daten bleibt eine Aktivität, die mit hohen kosten verbunden ist. Deshalb sind alle Techniken oder Methoden, die das (semi-)automatische Lernen von Ontologien vereinfachen von wichtigen Bedeutung.
Die Aufgabe eine Diplom- oder Projektarbeit im Bereich Ontologielernen wäre bereit angewendete Techniken zur Erzeugung von Ontologien aus Texten oder semi-strukturierten Daten zu implementieren. Dafür werden bereit existierenden Werkzeuge angewendet:
- Texttoonto
- Gate
- Weka
Informations-Extraktions-Experimente
Die Techniken oder Methoden der Informations-Extraktion nützen in den Daten oft vorkommender Mustern, um hochrelevanten und prezise Informationen aus Texten zu extrahieren. Da Wissen hauptsächlich in Texten abgespeichert wird, spielt deswegen Informations Extraktion eine bedeutende Rolle in der Bereich der Wissensverarbeitung.
Die Aufgaben, die wir vorschlagen, haben den Ziel bereits existerende Informations-Extraktions-Algorithmen oder Techniken zu verbessern. Dafür wird es versucht diese Algorithmen Hintergrundwissen hinzuzufügen. Diese Hintergrundwissen kann aus verschiedenen Quellen kommen:
- Ontologien
- Natürliche Sprachen Ressourcen
- Partinionierung un Labelisierung der Dokumente