Refine
Year of publication
- 2014 (3) (remove)
Document Type
- Bachelor Thesis (1)
- Doctoral Thesis (1)
- Master's Thesis (1)
Has Fulltext
- yes (3)
Is part of the Bibliography
- no (3)
Institute
- Informatik (3)
In dieser Bachelorarbeit werden Modelle, mit einer hohen Anzahl an Vertices, mittels CPU und GPU geclustered und die Performance der hierzu verwendeten Algorithmen miteinander verglichen. Die Nutzung der GPU findet hierbei unter Verwendung von OpenGL statt. Zunächst werden Grundlagen von Clustering, die für die später implementierten Algorithmen wichtig sind, geklärt. Zusätzlich werden Prozesse erkärt mit denen die Ergebnisse der, auf der GPU ausgeführten, Algorithmen, auf die CPU zurückgeführt werden können. Anschließend erfolgt eine Beschreibung der implementierten Algorithmen sowie eine Erklärung ihrer Funktionsweise. Abschließend wurde ein Benchmarking der Algorithmen vorgenommen, um ihre Laufzeiten miteinander zu vergleichen.
Lernmodule wie Web Based Trainings (WBT) sind eine Methode um eLearning Inhalte anzubieten. Web Based Trainings basieren per Definition auf dem Word Wide Web (WWW). Durch die Entwicklung des Web zum Web 2.0 sind für Benutzer neue Möglichkeiten entstanden am Web teilzunehmen. Dadurch wurde auch das eLearning beeinflusst. In dieser Arbeit werden die Innovationen für den Autorenprozess von Web Based Trainings betrachtet. Ihre Nützlichkeit soll anhand dem Autorensystem LernBar deutlich gemacht werden. Die Analyse weiterer Autorensysteme verdeutlicht den aktuellen Stand. Die Stärken und Schwächen der untersuchten Autorensysteme werden für die Anforderungsanalyse einer web-basierten LernBar verwendet. Das Konzept für Web 2.0 Based Training beschreibt den neuen Autorenprozess in der LernBar. Das neue Konzept ermöglicht Flexibilität, die zu neuen Einsatzszenarien führt. Schwierigkeiten in der Umsetzung werden diskutiert.
The number of multilingual texts in the World Wide Web (WWW) is increasing dramatically and a multilingual economic zone like the European Union (EU) requires the availability of multilingual Natural Language Processing (NLP) tools. Due to a rapid development of NLP tools, many lexical, syntactic, semantic and other linguistic features have been used in different NLP applications. However, there are some situations where these features can not be used due the application type or unavailability of NLP resources for some of the languages. That is why an application that is intended to handle multilingual texts must have features that are not dependent on a particular language and specific linguistic tools. In this thesis, we will focus on two such applications: text readability and source and translation classification.
In this thesis, we provide 18 features that are not only suitable for both applications, but are also language and linguistic tools independent. In order to build a readability classifier, we use texts from three different languages: English, German and Bangla. Our proposed features achieve a classification accuracy that is comparable with a classifier using 40 linguistic features. The readability classifier achieves a classification F-score of 74.21% on the English Wikipedia corpus, an F-score of 75.47% on the English textbook corpus, an F-score of 86.46% on the Bangla textbook corpus and an F-score of 86.26% on the German GEO/GEOLino corpus.
We used more than two million sentence pairs from 21 European languages in order to build the source and translation classifier. The classifier using the same eighteen features achieves a classification accuracy of 86.63%. We also used the same features to build a classifier that classifies translated texts based on their origin. The classifier achieves classification accuracy of 75% for texts from 10 European languages. In this thesis, we also provide four different corpora, three for text readability analysis and one for corpus based translation studies.