Automatische Visualisierung von Gebäuden auf der Basis von sprachlichem Input
- Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Text automatisch darauf zu untersuchen, ob er Gebäude beschreibt, und diese gegebenenfalls zu visualisieren. Zu diesem Zweck wurde ein Prototyp entwickelt, der mithilfe von NLP-Software auf Basis einer UIMA-Pipeline einen Text auf Gebäudedaten untersucht und diese anschließend als 3D-Modelle auf einer Karte visualisiert. Um die Güte des Projekts zu bestimmen wurde eine Evaluation durchgeführt, in der die Aufgabe darin bestand, Paragraphen ihren zugehörigen 3D-Modellen zuzuordnen. Die Ergebnisse wiesen eine Erkennungsrate von 88.67\% auf. Jedoch wurden auch Schwächen im Standardisierungsverfahren der Parameter und in der einseitigen Art zu Visualisieren aufgezeigt. Zum Schluss wird vorgestellt, wie diese Schwachstellen mithilfe eines ontologischen Modells behoben werden können und wie mit dem Projekt weiterverfahren werden kann.
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| Verfasserangaben: | Lucas Bärenwald |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-554846 |
| Betreuer: | Giuseppe Abrami, Alexander Mehler |
| Dokumentart: | Bachelorarbeit |
| Sprache: | Deutsch |
| Jahr der Fertigstellung: | 2020 |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2020 |
| Veröffentlichende Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
| Titel verleihende Institution: | Johann Wolfgang Goethe-Universität |
| Datum der Abschlussprüfung: | 26.09.2019 |
| Datum der Freischaltung: | 09.09.2020 |
| Seitenzahl: | 42 |
| HeBIS-PPN: | 469734744 |
| Institute: | Informatik und Mathematik / Informatik |
| DDC-Klassifikation: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
| Sammlungen: | Universitätspublikationen |
| Lizenz (Deutsch): |  Deutsches Urheberrecht |
