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Bei der Bekleidungsmodellierung geht es um den Entwurf von Bekleidung von Personen, die beispielsweise in Szenen dargestellt werden können. Dabei stützt sich der Entwurf auf Informationen aus einer Datengrundlage. Die Darstellung von Szenen, in denen Personen dargestellt werden, stellt sich grundsätzlich als Zusammenspiel komplexer Teilaspekte dar. Dabei wird die Nachvollziehbarkeit einer modellierten Szene oder modellierter Avatare im Auge des Betrachters ganz wesentlich durch den Faktor passend gewählter Kleidung bestimmt.
In dieser Arbeit werden Ansätze und Verfahren vorgestellt, die zur Bekleidungsmodellierung auf Grundlage von Textdokumenten basieren. Dafür werden Möglichkeiten erörtert, die es erlauben Informationen aus Texten zu extrahieren und für die Modellierung einzusetzen.
Zur Bearbeitung der Aufgabenstellung wird zunächst ein aus dem Machine Learning bekanntes kontextuelles Modell hinsichtlich einer Mehrklassen-Klassifizierung trainiert und angewendet. Daraufhin wird die Erstellung einer eigenen Wissensressource, die sich auf textlicher Ebene mit dem Thema der Bekleidung auseinandersetzt, aufgebaut und mit zahlreichen Informationen aus bereits bestehenden Ressourcen popularisiert. Die neue Ressource wird in Form einer Graphdatenbank entworfen. Dabei werden Relationen zwischen den einzelnen Elementen mithilfe von statischen Modellen sowie einem kontextuellen Modell, dem BERT-Modell, erstellt. Schließlich wird auf Grundlage der entwickelten Graphdatenbank ein in der Programmiersprache Python entwickeltes Programm vorgestellt, dass Eingabetexte unter Hinzunahme der Informationen und Relationen innerhalb der Graphdatenbank verarbeitet und Kleidungsstücke detektiert.
Nach der theoretischen Aufarbeitung der entwickelten Ansätze werden die daraus resultierenden Ergebnisse diskutiert und bestehende Problematiken bei der Bearbeitung der Aufgabenstellung angesprochen. Abschließend wird die Arbeit zusammengefasst und Anregungen für die weitere Bearbeitung dieser Thematik vorgestellt.
Reproducible annotations
(2022)
This bachelor thesis presents a software solution which implements reproducible annotations in the context of the UIMA framework. This is achieved by creating an automated containerization of arbitrary analysis engines and annotating every analysis engine configuration in the processed CAS document. Any CAS document created by this solution is self sufficient and able to reproduce the exact environment under which it was created.
A review of the state-of-the art software in the field of UIMA reveals that there are many implementations trying to increase reproducibility for a given application relying on UIMA, but no publication trying to increase the reproducibility of UIMA itself. This thesis improves upon that technological gap and provides a throughout analysis at the end which shows a negligible overhead in memory consumption, but a significant performance regression depending on the complexity of the analysis engine which was examined.
Die folgende Arbeit handelt von einer Text2Scene Anwendung, welche in der Virtual Reality (VR) umgesetzt wurde. Das System ermöglicht es den Usern aus einer Beschreibung einer Szene, diese virtuell nachzustellen. Dies bietet eine neue Art der Interaktion mit einem Text, die die visuelle Komponente hervorhebt und somit eine Geschichte auf neue Wege erfahrbar macht.
Dazu kann der User einen fertigen Text entweder vom Server zu laden oder einen eigenen erstellen, der dann automatisch verarbeitet wird. Dabei werden die vorhanden physischen Objekte im Text automatisch erkannt und dem User als 3D-Objekte in der virtuellen Umgebung zur Verfügung gestellt. Diese können dann manuell platziert werden und erzeugen dadurch die Szene, die im Ausgangstext beschrieben wurde. Das Ziel der Textverarbeitung ist eine möglichst genaue Beschreibung der Objekte, damit diese zielgerichtet in der Objektdatenbank gesucht werden können.
Bei der Textverarbeitung wird besonderer Wert auf das Erkennen von Teil-Ganz Beziehungen gelegt. Sodass Objekte, die im Text vorkommen und ein Holonym besitzen, automatisch mit diesem verknüpft werden. Gleichzeitig wird die Teil-Ganz Beziehung aber auch in die andere Richtung genauer betrachtet. Die Textverarbeitung soll ferner dazu in der Lage sein, Objekte genauer zu spezifizieren und an den Kontext des Textes anzupassen. Weiterhin wurde das Natural Language Processing (NLP) so ausgebaut, dass der Kontext des Textes erkannt wird und die Objekte entsprechend kategorisiert werden. Die Textverarbeitung wird mithilfe eines Neuronalen Netzes implementiert. Die verwendeten Tools zur Erkennung von Teil-Ganz Beziehungen, Kontext und Spezifikation von Objekten wurden anhand von Texteingaben nach der Genauigkeit der Ausgabe evaluiert.
Zur Nutzung der Textverarbeitung wurde eine virtuelle Szene entwickelt, die das Erstellen von eigenen Szenen aus vorher geladenen beziehungsweise eingegebenen Texten ermöglicht.
Dazu kann der Nutzer manuell oder automatisch Objekte laden lassen, die er dann platzieren kann.
Der Inhalt dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluation einer mobilen Webanwendung für die Annotation von Texten. Dem Benutzer ist es durch diese Webanwendung, im folgenden auch MobileAnnotator genannt, möglich Wörter und Textausschnitte zu kategorisieren oder auch mit Wissensquellen, zum Beispiel Wikipedia, zu verknüpfen. Der MobileAnnotator ist dabei für mobile Endgeräte ausgelegt und insbesondere für Smartphones optimiert worden.
Für die Funktionalität verwendet der MobileAnnotator die Architektur des bereits existierenden und etablierten TextAnnotators. Dieser stellt bereits eine Vielzahl von Annotations Werkzeugen bereit, von denen zwei auf den MobileAnnotator übertragen wurden. Da der TextAnnotator vollständig für einen Desktopbetrieb ausgelegt wurde, ist es jedoch nicht möglich diese Werkzeuge ohne Anpassungen für ein mobiles Gerät umzubauen. Der MobileAnnotator beschränkt sich somit auf ein Mindestmaß an Funktionen dieser Werkzeuge um sie dem Benutzer in geeigneter Art und Weise verfügbar zu machen.
Für die Evaluation der Benutzerfreundlichkeit des MobileAnnotator und dessen Werkzeuge wurde anschließend eine Studie durchgeführt. Den Probanten war es innerhalb der Studie möglich Aussagen über die Bedienbarkeit des MobileAnnotators zu treffen und einen Vergleich zwischen dem Mobile- und TextAnnotator zu ziehen.