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Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
Die Dissertation "Schreibprozesse in der Wikipedia" untersucht auf Basis einer linguistischen Textanalyse individuelle und gemeinschaftliche Schreibhandlungen in der Wikipedia. An Beispiel ausgewählter Artikel werden Artikelinitiationen, Handlungsmuster beim Er- und Überarbeiten der Texte, Prozesse des Planens, Gliederns und Bewertens sowie Kontroversen, Edit Wars und Vandalismus als grundlegende Aspekte des Schreibens in gemeinschaftlichen Online-Kontexten betrachtet. Dabei erscheinen vor allem Kontroversen als ein in der Schreibforschung bisher vernachlässigter Einflussfaktor, der nicht nur Auswirkungen auf die Schreibprozesse in der Wikipedia, sondern auch auf die gesamte Abbildung, Genese und vor allem Aushandlung von Wissen hat.
Früher wurden in Museen den Besuchern meist gesicherte Wissensbestände präsentiert. Heute ist das vielfach anders: Nicht nur fraglos geltendes Wissen, sondern auch der Prozess dorthin wird aufgezeigt. Die dargebotene Information ist teilweise nicht mehr konsistent und widerspruchsfrei sondern konfligierend. Wie aber reagieren die Besucher auf konfligierende Information? Wie unterstützen ihre persönlichen Vorrausetzungen eine differenziertere Betrachtung? Wie können Museen " obwohl ihre Information doch freiwillig, selbstbestimmt, ohne Zwang und Pression rezipiert wird - die Informationsverarbeitung ihrer Besucher durch eine bestimmte räumliche Informationsanordnung beeinflussen? Diese Fragen wurden mittels vier Feldstudien vor Ort untersucht:
Studie 1 charakterisiert Museumsbesucher durch Persönlichkeitsprofile, die aus den für die Verarbeitung konfligierender Information als relevant betrachteten Personenmerkmalen (epistemologischen Überzeugungen, Ambiguitätstoleranz, Selbstwirksamkeitsannahmen) erstellt sind.
Studie 2 untersucht den Einfluss dieser Personenmerkmale und des situationalen Interesses auf die Tendenz zur Konfliktverarbeitung, ohne Fähigkeiten und Fassungskraft des Besuchers zu berücksichtigen.
Studie 3 überprüft die Effekte von situationalem Interesse, epistemologischen Überzeugungen, Ambiguitätstoleranz und Selbstwirksamkeitsannahmen auf die Konfliktverarbeitungsleistung.
In Studie 4 wird schließlich die Wirkung räumlich naher Informationspräsentation untersucht.
Museumsbesucher können durch die Persönlichkeitsprofile "selbstzweifelnd skeptisch", "selbstbewusst vertrauensvoll" und "stabilitätsgläubig" charakterisiert werden. Eine überwältigende Mehrheit zeigt die Bereitschaft, Konflikte wahrzunehmen und ein großer Teil ist darüber hinaus bereit, konfligierende Informationen auf tieferer Ebene zu verarbeiten. Eine räumlich nahe (thematisch kontinuierliche) Präsentation unterstützt die Tendenz, tief zu verarbeiten. Etwa drei Viertel der Besucher konnten erkennen, wann konfligierende Information logisch widersprüchlich ist und konnten überzufällig gut bei konsistenter und konfligierender Information Kohärenz bilden. Positive Selbstwirksamkeitsannahmen unterstützen vermittelt über hohes situationales Interesse die Tendenz, Information tiefer zu verarbeiten und steigern die Fähigkeit, Kohärenz zu bilden. Reifere epistemologische Überzeugungen der Dimension "Sicherheit" und "Veränderlichkeit" fördern Kohärenzbildung.
Die zweitgrößte Teilgruppe der Chrysomelidae sind die Galerucinae Latreille, 1802. Zu diesen gehört das Taxon Ootheca, das Chevrolat 1837 festlegte und das ursprünglich nur eine beschriebene Art enthielt. In den nachfolgenden Jahrhunderten wurden in der Gattung Ootheca alle Galerucinae von "kompakter" Körpergestalt, mit breitem Pronotum, stark konvexem Dorsum, kurzen Antennen und kurzen Beinen beschrieben. Zu Beginn meiner Revision umfasste die Gruppe 38 Arten. Durch Vergleich charakteristischer morphologischer Eigenschaften des Ektoskeletts in Kombination mit den morphologischen Strukturen des männlichen Genitals - dargestellt in detaillierten Zeichnungen und Beschreibungen - konnten einzelne Arten von Ootheca beschrieben werden und gegenüber anderen Taxa der Galerucinae abgegrenzt werden. Nach der Revision blieben in der Gattung Ootheca 9 Arten als valide zurück, 4 Arten wurden neu beschrieben, 13 Arten wurden in andere revidierte Gattungen transferiert, und 10 Arten wurden noch nicht bearbeitet, weil sie bisher nicht zugeordnet werden konnten. Weiterhin wurden drei neue monophyletische Gruppen, Schwestertaxa, zu Ootheca beschrieben: Oothecoides (6 Arten), Ootibia (5 Arten ) und Oosagitta (6 Arten).
English prepositions take only a small proportion of the language but play a substantial role. Although prepositions are of course also frequently used in English textbooks for secondary school, students fail to incidentally acquire them and often show low achievements in using prepositions correctly. The strategy commonly employed by language instructors is teaching the multiple senses of prepositions by rote which fails to help the students to draw links between the different meanings in usage. New findings in Cognitive Linguistics (CL) suggest a different approach to teaching prepositions and thus might have a strong impact on the methodologies of foreign language teaching and learning on the aspects of meaningful learning. Based on the Theory of Domains (Langacker, 1987), the notions of image schemas (Johnson, 1987) as well as the Conceptual Metaphor Theory (Lakoff & Johnson, 1980), the present study developed a CL-inspired approach to teaching prepositions, which was compared to the traditional teaching method by an empirical study conducted in a German school setting. Referring to the participants from the higher track and the medium track, who are at different proficiency levels, the results indicate that the CL-inspired teaching approach improved students" performance significantly more than the traditional approach in all the cases for the higher track and in some cases for the medium track. Thus, these findings open up a new perspective of the CL-inspired meaningful learning approach on language teaching. In addition, the CL-inspired approach demonstrates the unification of the integrated model of text and picture comprehension (the ITPC model) in integrating the new knowledge with related prior knowledge in the cognitive structure. According to the learning procedure of the ITPC model, the image schema as visual image is first perceived through the sensory register, then is processed in the working memory by conceptual metaphor, and finally it is integrated with cognitive schemata in the long term memory. Moreover, deep-seated factors, such as transfer of mother tongue, the difficulty of teaching materials, and the influence of prior knowledge, have strong effects on the acquisition of English prepositions.
In Studien zur Toxizität von Chemikaliengemischen wurde festgestellt, dass Gemische aus Komponenten in Konzentrationen ohne erkennbare Wirkung als Einzelstoff (NOECs) als Resultat der gemeinsamen Wirkung der Substanzen Toxizität verursachen können. Die Risikobewertung von Chemikalien konzentriert sich jedoch häufig auf einzelne chemische Substanzen, obwohl die meisten lebenden Organismen im Wesentlichen chemischen Gemischen anstatt einzelnen Substanzen ausgesetzt sind. Die Konzepte der additiven Toxizität, Konzentrationsadditivität (CA) und der unabhängigen Wirkung (IA), werden häufig angewendet, um die Mischungstoxizität von Gemischen ähnlich wirkender und unähnlich wirkender Chemikalien vorherzusagen. Allerdings können lebende Organismen, ebenso wie die Umwelt, beiden Chemikalienarten zur gleichen Zeit und am gleichen Ort ausgesetzt sein. Darüber hinaus wäre es nahezu unmöglich, auf experimentellem Wege Toxizitätsdaten für jede denkbare Mischung zu gewinnen, da die Anzahl der Möglichkeiten beinahe unendlich groß ist. Aus diesem Grund muss ein integriertes Modell zur Vorhersage der Mischungstoxizität, welches auf einzelnen Mischungskomponenten mit verschiedenen Arten toxischer Wirkung (MoAs) basiert, entwickelt werden. Die Ziele der vorliegenden Studie sind, die Problematik der Vorhersage der Mischungstoxizität in der Umwelt zu analysieren und integrierte Modelle zu entwickeln, die die Beschränkungen der vorhandenen Vorhersagemodelle zur Abschätzung der Toxizität nicht-interaktiver Mischungen mittels computergestützter Modelle überwinden. Für diese Zielsetzung wurden in dieser Studie vier Unterthemen bearbeitet. Als Erstes wurden Anwendungsbereiche und Beschränkungen bereits bestehender Modelle analysiert und in die drei Kategorien dieser Studie eingruppiert. Aktuelle Ansätze zur Einschätzung der Mischungstoxizität und die Notwendigkeit eines neuen Forschungskonzepts zur Überwindung bestehender Einschränkungen, die aus neueren Studien hervorgehen, wurden diskutiert. Insbesondere diejenigen, die computergestützte Ansätze einbeziehen um die Toxizität chemischer Gemische, basierend auf den toxikologischen Daten einzelner Chemikalien, vorherzusagen. Als Zweites wurde anhand einer Fallstudie und mittels computergestützter Simulation festgestellt, dass die Key Critical Component (KCC) und die Composite Reciprocal (CR) methods, die im Entwurf des Technischen Leitfadens der Europäischen Union (EU) zu Berechnung der Predicted No Effect Concentration (PNEC) und des Derived No Effect Level (DNEL) von Gemischen beschrieben wurden, signifikant abweichende Ergebnisse hervorbringen. Als dritter und vierter Schritt dieser Studie wurden die zwei folgenden integrierten Nebenmodelle entwickelt und erfolgreich angewandt, um die dem CA und IA Modell innewohnenden Beschränkungen zu überwinden, welche theoretisch sowohl für Chemikalien mit ähnlichen, als auch mit abweichenden Reaktionen existieren: 1) Partial Least Squares-based Integrated Addition Model (PLS-IAM) und 2) Quantitative Structure-Activity Relationship-based Two-Stage Prediction (QSAR-TSP) Modell. In dieser Studie wurde gezeigt, dass das PLS-IAM angewandt werden könnte, wenn die toxikologischen Daten ähnlicher Gemische mit gleicher Zusammensetzung zur Verfügung stehen. Das QSAR-TSP Modell zeigt eine Möglichkeit zur Überwindung der kritischen Einschränkungen des herkömmlichen TSP Modells auf, bei der Kenntnisse der MoAs aller Chemikalien erforderlich sind. Diese Studie zeigt das hohe Potential der erweiterten integrierten Modelle, z.B. PLS-IAM und QSAR-TSP, die durch Berücksichtigung verschiedener nicht-interaktiver Komponenten mit unterschiedlichen MoA Gruppen, die Verlässlichkeit konventioneller Modelle erhöhen und das Verfahren der Risikobewertung von Gemischen aus wissenschaftlicher Sicht vereinfachen.
Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
Vor dem Hintergrund der Individualisierung von Lernwegen beschäftigt sich die Arbeit mit dem Konzept des Didaktischen Laien, welches begrifflich und inhaltlich bestimmt wird. Weiterhin werden methodische Ansätze gesammelt, wie Didaktische Laien in die Gestaltung schulischer Lehr-Lern-Prozesse eingebunden werden können. In einem letzten Teil werden diese Ansätze kategorienbasiert systematisch geordnet.
Die Suche nach wissenschaftlicher Literatur ist eine Forschungsherausforderung für das Information Retrieval im besonderen Umfeld der digitalen Bibliotheken. Aktuelle Nutzerstudien zeigen, dass im klassischen IR-Modell zwei typische Schwächen auszumachen sind: das Ranking der gefundenen Dokumente und Probleme bei der Formulierung von Suchanfragen. Gleichzeitig ist zu sehen, dass traditionelle Retrievalsysteme, die primär textuelle Dokument- und Anfragemerkmale nutzen, bei IR-Evaluationskampagnen wie TREC und CLEF in ihrer Leistung seit Jahren stagnieren.
Zwei informetrisch-motivierte Verfahren zur Suchunterstützung werden vorgestellt und mittels einer Laborevaluation mit den beiden IR-Testkollektionen GIRT und iSearch sowie 150 und 65 Topics evaluiert. Die Verfahren sind: (1) eine auf der Kookkurrenz von Dokumentattributen basierende Anfrageerweiterung und (2) ein Rankingansatz, der informetrische Beobachtungen zur Produktivität von Informationserzeugern ausnutzt. Beide Verfahren wurden mit einer Referenzimplementation auf Basis der Suchmaschine Solr verglichen. Beide Verfahren zeigen positive Effekte beim Einsatz von zusätzlichen Dokumentattributen wie Autorennamen, ISSN-Codes und kontrollierten Schlagwörtern. Bei der Anfrageerweiterung konnte ein positiver Effekt in Form einer Verbesserung der Precision (bpref +12%) und des Recall (R +22%) erzielt werden. Die alternativen Rankingansätze konnten beim Ansatz von Autorennamen und ISSN-Codes die Baseline erreichen bzw. diese beim Einsatz der kontrollierten Schlagwörter über- treffen (MAP +14%). Einen negativen Einfluss auf das Ranking hatten allerdings die Einbeziehung von Faktoren wie Verlagsnamen oder Erscheinungsorten. Für beide Verfahren konnte eine substantiell andere Sortierung der Ergebnismenge, gemessen anhand von Kendalls, beobachtet werden. Zusätzlich zu der verbesserten Relevanz der Ergebnisliste kann der Nutzer so eine neue Sicht auf die Dokumentenmenge gewinnen.
Die Anfrageerweiterung mit Autorennamen, ISSN-Codes und Thesaurustermen zeigt das bisher ungenutzte Potential, das sich in digitalen Bibliotheken durch die Datenfülle und -qualität ergibt. Die Rankingverfahren konnten die Leistung des Baseline-Systems übertreffen, nachdem eine Überprüfung auf Vorliegen einer Power Law-Verteilung und eine anschließende Filterung durchgeführt wurde. Dies zeigt, dass die Rankingverfahren nicht universell für alle Suchanfragen anwendbar sind, sondern ein Vorhandensein bestimmter Häufigkeitsverteilungen voraussetzen. So wird die enge Verbindung der Verfahren zu informetrischen Gesetzmäßigkeiten wie Bradfords, Lotkas oder Zipfs Gesetz deutlich. Die beiden in der Arbeit evaluierten Verfahren sind als interaktive Suchunterstützungsdienste in der sozialwissenschaftlichen digitalen Bibliothek Sowiport implementiert. Die Verfahren lassen sich über entsprechende Web- Schnittstellen auch in anderen Anwendungskontexten einsetzen.
Interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web
(2013)
Die Informationsmenge im Web nimmt stetig zu und auch die Art und Vielfalt von Informationen wird immer größer. Es stehen die unterschiedlichsten Informationen wie Nachrichten, Artikel, Statistiken, Umfragedaten, Börsendaten, Veranstaltungen, Literaturnachweise usw. zur Verfügung. Die Informationen zeichnen sich durch Heterogenität in Aspekten wie Informationsart, Modalität, Strukturiertheit, Granularität, Qualität und ihre Verteiltheit aus. Die zwei Haupttechniken, mit denen Nutzer im Web nach diesen Informationen suchen, sind die Suche mit Websuchmaschinen und das Browsing über Links zwischen Informationseinheiten. Die vorherrschende Art der Informationsdarstellung ist dabei weitgehend statisch in Form von Text, Bildern und Grafiken. Interaktive Visualisierungen bieten eine Reihe von Vorteilen für die Aufbereitung und Exploration von heterogenen Informationen im Web: (1) Sie bieten verschiedene Darstellungsformen für unterschiedliche, sehr große und auch komplexe Informationsarten und (2) große Datenmengen können interaktiv anhand ihrer Eigenschaften exploriert werden und damit den Denkprozess des Nutzers unterstützen und erweitern. Bisher sind interaktive Visualisierungen aber noch kein integraler Bestandteil des Suchprozesses im Web. Die technischen Standards und Interaktionsparadigmen, um interaktive Visualisierungen als Massentechnik im Web nutzbar zu machen, werden erst langsam durch Standardisierungsgremien eingeführt. Diese Arbeit untersucht, wie interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web eingesetzt werden können. Basierend auf Grundlagen in den Bereichen Informationssuche, Informationsvisualisierung und Informationsverarbeitung wird ein Modell gebildet, das bestehende Strukturmodelle der Informationsvisualisierung um zwei neue Prozesse erweitert: (1) das Linking von Informationen in Visualisierungen und (2) das Glyphenbasierte Suchen, Browsen und Filtern. Das Vizgr-Toolkit implementiert das entwickelte Modell in einer Webanwendung. In vier verschiedenen Anwendungsszenarien werden Teilaspekte des Modells instanziiert und in Nutzertests evaluiert oder anhand von Beispielen untersucht.