OneTIPP Algorithmus

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Kurze Zusammenfassung:    OneTIPP Algorithmus Version: 23.11.2015 v3.0 Bearbeiter: Sebastian Enger Status: Geheim Die Vision von OneTIPP für das Jahr 2016 1. Ausgabe von strukturierten, veränderten Texten o für den Massenmarkt (=Wachstum, B2C) (Q1-2016) o von professionellen Texte für Journalisten, Techniker und technische Dokumentationen (=B2B) (Q2-2016) 3. Verbesserung von Schreibfehlern (Q2-2016) und Grammatik (Q4-2016) 6. Automatische Übersetzungen (Q1-2016 Deutsch Englisch) 8. http://tensorflow.org/ https://github.com/tensorflow/tensorflow 10. Intern: speichern der Eingabetexte für spätere Bearbeitung und zur Nutzung zur Verbesserung der Algorithmen von OneTIPP 3. Verarbeitung durch den OneTIPP Algorithmus 4. Ausgabe des Textes auf der OneTIPP Webseite oder mittels Web Service a. Die exportierte Version wird internen Datenbank gespeichert 5. Nachanalyse durch das OneTIPP Team zur Verbesserung des Algorithmus Anmerkungen zur Entwicklung von OneTIPP 1. Gegenargumente: i. Funktionalität erstellen und Prototyp entwickeln iii. Kurz, knapp, funktional: i. Die Vision soll umgesetzt werden ii. Reduktion von komplexen Sätzen, Satzkombinationen oder Textblöcken in einfach strukturierte, vereinfachte Satzmuster 2. Maschinen Learning bzw. Lege ein Autorenprofil an a. Benutze dazu Hidden Markov Modelle i. Speicherung der Wahrscheinlichkeiten der auftretenden Wortketten als Autorenprofilfingerabdruck b. Führe eine Stimmungsanalyse durch (Heyer G. , 2012), S. Was sind bekannte und beliebte positive oder negative Schlagwörter des Autors? (Speichere den POS-TAG Fingerabdruck des Autors Welche Satzbaustrukturen werden gern verwendet?) d. Berechnung der Wahrscheinlichkeiten eines Eingabesatzes n-Gramme und Bestimmung der Maximum Likehood Estimation (MLE) (Heyer, Quasthoff, & Wittig, 2012), S. Berechne die Lesbarkeitsstatistiken des Eingabetextes 2. Definiere Logiken von STTS Tags, die nicht ausgetauscht werden dürfen a. Zum Beispiel: Ich [aß Eis] (PP-VV-NN) i. Nomen nur mit Nomen tauschen ii. Frage: Wie kann man bedeutungstragende Wortformen bzw. Wortgruppen automatisch finden? normalisierten Termfrequenz (Heyer, Quasthoff, & Wittig, 2012), S. Kernelemente sind Sinn-tragende Hauptelemente i. Zum Beispiel: Verb Nomen, Verb Adjektiv, Verb Adjektiv Nomen e. Nimm ein Verb aus der Synonym Datenbank und bringe es in die Zeitform, Person aus (Punkt 5. Bestimme die semantische Relation zwischen signifikanten Kookurenzen beim Austausch von Synonymen, Akronymen, Füllwörtern i. Mehrdeutigkeiten begrenzen auf das passende Tauschelement 6. Speichere das Autorenprofil des OneTIPP Ausgabetextes für spätere Analysen d. Berechne Lesbarkeitsstatistiken vom Ausgabetext dies sollte mit dem Eingabetext konform gehen (aus einem Bild.de Text soll kein wissenschaftlicher Text gemacht werden - zumindest nicht in der ersten Version - in den folgenden Versionen ist dies als aufwertendes Feature durchaus denkbar) e. Der Pos-getaggte Ausgabesatz muss sich an den definierten Logiken für Sinnhafte Kernelemente halten Literaturverzeichnis Heyer, G. Text Mining: Wissensrohstoff Text. Abgerufen am 16. Witten: W3L-Verlag. Zeitaufwand: 5 h b. Zeitaufwand: 1h

Auszug aus dem Inhalt:    OneTIPP Algorithmus Version: 23.11.2015 v3.0 Bearbeiter: Sebastian Enger Status: Geheim Die Vision von OneTIPP für das Jahr 2016 1. Verbesserung von Schreibfehlern (Q2-2016) und Grammatik (Q4-2016) 6. Intern: speichern der Eingabetexte für spätere Bearbeitung und zur Nutzung zur Verbesserung der Algorithmen von OneTIPP 3. Verarbeitung durch den OneTIPP Algorithmus 4. Ausgabe des Textes auf der OneTIPP Webseite oder mittels Web Service a. Maschinen Learning bzw. Lege ein Autorenprofil an a. Benutze dazu Hidden Markov Modelle i. Speicherung der Wahrscheinlichkeiten der auftretenden Wortketten als Autorenprofilfingerabdruck b. , 2012), S. Was sind bekannte und beliebte positive oder negative Schlagwörter des Autors? (Speichere den POS-TAG Fingerabdruck des Autors Welche Satzbaustrukturen werden gern verwendet?) d. Berechne die Lesbarkeitsstatistiken des Eingabetextes 2. Zum Beispiel: Ich [aß Eis] (PP-VV-NN) i. Frage: Wie kann man bedeutungstragende Wortformen bzw. Logiken für Kernelemente bestimmen: 1. Zum Beispiel: Verb Nomen, Verb Adjektiv, Verb Adjektiv Nomen e. Nimm ein Verb aus der Synonym Datenbank und bringe es in die Zeitform, Person aus (Punkt 5. Wie kann man die Grammatik anpassen und umformen, jedoch basierend auf den Vorgaben des Autorenprofils des Eingabetextes und eventuellen Daten aus der Datenbank zu diesem Autorenprofil? Text Mining: Wissensrohstoff Text.

Bildbeschreibung: OneTIPP Algorithmus Version: 23.11.2015 v3.0 Bearbeiter: Sebastian Enger Status: Geheim Die Vision von OneTIPP für das Jahr 2016 1. Ziel: Pr...

Datum der Veröffentlichung:

2025-05-02T22:38:08

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