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In the last years, much effort went into the design of robust anaphor resolution algorithms. Many algorithms are based on antecedent filtering and preference strategies that are manually designed. Along a different line of research, corpus-based approaches have been investigated that employ machine-learning techniques for deriving strategies automatically. Since the knowledge-engineering effort for designing and optimizing the strategies is reduced, the latter approaches are considered particularly attractive. Since, however, the hand-coding of robust antecedent filtering strategies such as syntactic disjoint reference and agreement in person, number, and gender constitutes a once-for-all effort, the question arises whether at all they should be derived automatically. In this paper, it is investigated what might be gained by combining the best of two worlds: designing the universally valid antecedent filtering strategies manually, in a once-for-all fashion, and deriving the (potentially genre-specific) antecedent selection strategies automatically by applying machine-learning techniques. An anaphor resolution system ROSANA-ML, which follows this paradigm, is designed and implemented. Through a series of formal evaluations, it is shown that, while exhibiting additional advantages, ROSANAML reaches a performance level that compares with the performance of its manually designed ancestor ROSANA.
Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer haptischen 3D-Benutzungsoberfläche für die Virtual-Glove-Box. Eine „Glove Box“ ist ein Apparat, in welchem chemische Versuche in abgeschlossener Atmosphäre durchgeführt werden können. Die „Virtual Glove Box“ setzt dieses Konzept für Virtual Reality Anwendungen um. Die Oberflächenelemente waren als wiederverwendbare Komponenten auszuführen. Die Bedienung erfolgt unter Einsatz zweier virtueller Hände mit an den Händen getragenen Exoskeletten zur Vermittlung des haptischen Feedbacks. Es enstand EASY, ein System zur einfachen und individuellen Gestaltung von Benutzungsberflächenelementen. Diese können in ein bereitgestelltes Framework einfügt und ohne Wissen über die zugrundeliegende Hardware benutzt werden. Die Entwicklung konnte nicht abgeschlossen werden, da die zur Verfügung stehenden Hardware-Komponenten nicht in Betrieb zu nehmen waren.