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Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network.
In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.
Schema information about resources in the Linked Open Data (LOD) cloud can be provided in a twofold way: it can be explicitly defined by attaching RDF types to the resources. Or it is provided implicitly via the definition of the resources´ properties.
In this paper, we analyze the correlation between the two sources of schema information. To this end, we have extracted schema information regarding the types and properties defined in two datasets of different size. One dataset is a LOD crawl from TimBL- FOAF profile (11 Mio. triple) and the second is an extract from the Billion Triples Challenge 2011 dataset (500 Mio. triple). We have conducted an in depth analysis and have computed various entropy measures as well as the mutual information encoded in this two manifestations of schema information.
Our analysis provides insights into the information encoded in the different schema characteristics. It shows that a schema based on either types or properties alone will capture only about 75% of the information contained in the data. From these observations, we derive conclusions about the design of future schemas for LOD.
Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Kameras nimmt die Anzahl der aufgenommen Fotos drastisch zu. Fotos werden sowohl für den privaten Gebrauch aufgenommen und auf eigenen Festplatten gespeichert, als auch im Internet verbreitet. Die Verwaltung dieser großen Datenmengen stellt eine Herausforderung dar, bei der Benutzer zunehmend unterstützt werden müssen. Die automatische Analyse von Bildinhalten anhand von Algorithmen ist ein ungelöstes Problem und kann kaum die Bedürfnisse menschlicher Nutzer erfüllen. Daher werden häufig Metainformationen genutzt, um z.B. abgebildete Szenen textuell zu beschreiben oder Bewertungen zu Fotos zu speichern. Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie diese Metainformationen ohne zusätzlichen Aufwand für Benutzer generiert werden können. Dazu werden Augenbewegungen von Benutzern mit einem Eyetrackinggerät erfasst und die daraus abgeleitete visuelle Aufmerksamkeit als Informationsquelle genutzt.
Aufgrund von fallenden Hardwarepreisen bei gleichzeitig zunehmender Konkurrenz sind die Preise für Eyetracker in den letzten Jahren stark gefallen und ihre Bedienbarkeit wurde vereinfacht. Es wird angenommen, dass die Erfassung von Blickdaten bald mit alltäglichen Geräten wie Laptops möglich sein wird, während Benutzer z.B. verschiedenen Beschäftigungen mit digitalen Bildern nachgehen. Die Auswertung dieser Blickinformationen erlaubt es, Informationen ohne zusätzlichen Aufwand für den Menschen bereitzustellen.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Auswertung von Blickinformationen, Schlagworte Bildregionen zugewiesen werden können, mit dem Ziel abgebildete Szenen zu beschreiben. Insgesamt wurden drei Experimente durchgeführt um die Qualität der Beschreibungen zu untersuchen. Im ersten Experiment entschieden Teilnehmer durch das Drücken bestimmter Tasten, ob ein gegebenes Objekt auf einem Foto zu sehen war. In der zweiten Studie suchten Benutzer mit einer simulierten Bildersuche nach Fotos von bestimmten Objekten. Im dritten Experiment klassifizierten Benutzer Fotos bezüglich gegebener Objektnamen in einem eyetracking-gesteuerten Spiel. In jedem Experiment wurden die Augenbewegungen aufgezeichnet und die Objektnamen bzw. Suchbegriffe entsprechenden Bildregionen zugeordnet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den verschiedenen Anwendungen Bildinhalte durch Blickpfadanalysen sinnvoll beschrieben werden können. Im zweiten Teil wird die Identifizierung von interessanten Fotos in einer Sammlung von Fotos anhand von Blickbewegungen erforscht, mit dem Ziel, Benutzern individuelle Fotoauswahlen anzubieten, nachdem sie Fotos in einer Sammlung betrachtet haben. Durch den Vergleich der unter Einbeziehung der visuellen Aufmerksamkeit automatisch erstellten Auswahlen mit manuell von den Benutzer erstellten Auswahlen, wird das Potential von Blickinformation in der Erkennung wichtiger Fotos deutlich.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen das große und bisher ungenutzte Potential der impliziten Nutzung von Blickdaten. Es kann von menschlichen Fähigkeiten profitiert werden, besonders dort, wo Algorithmen die menschliche Wahrnehmung noch lange nicht simulieren können.
We examine the systematic underrecognition of female scientists (Matilda effect) by exploring the citation network of papers published in the American Physical Society (APS) journals. Our analysis shows that articles written by men (first author, last author and dominant gender of authors) receive more citations than similar articles written by women (first author, last author and dominant gender of authors) after controlling for the journal of publication, year of publication and content of the publication. Statistical significance of the overlap between the lists of references was considered as the measure of similarity between articles in our analysis. In addition, we found that men are less likely to cite articles written by women and women are less likely to cite articles written by men. This pattern leads to receiving more citations by articles written by men than similar articles written by women because the majority of authors who published in APS journals are male (85%). We also observed Matilda effect reduces when articles are published in journals with the highest impact factors. In other words, people’s evaluation of articles published in these journals is not affected by the gender of authors significantly. Finally, we suggested a method that can be applied by editors in academic journals to reduce the evaluation bias to some extent. Editors can identify missing citations using our proposed method to complete bibliographies. This policy can reduce the evaluation bias because we observed papers written by female scholars (first author, last author, the dominant gender of authors) miss more citations than articles written by male scholars (first author, last author, the dominant gender of authors).
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.
Expert-driven business process management is an established means for improving efficiency of organizational knowledge work. Implicit procedural knowledge in the organization is made explicit by defining processes. This approach is not applicable to individual knowledge work due to its high complexity and variability. However, without explicitly described processes there is no analysis and efficient communication of best practices of individual knowledge work within the organization. In addition, the activities of the individual knowledge work cannot be synchronized with the activities in the organizational knowledge work.rnrnSolution to this problem is the semantic integration of individual knowledgernwork and organizational knowledge work by means of the patternbased core ontology strukt. The ontology allows for defining and managing the dynamic tasks of individual knowledge work in a formal way and to synchronize them with organizational business processes. Using the strukt ontology, we have implemented a prototype application for knowledge workers and have evaluated it at the use case of an architectural fifirm conducting construction projects.
Most social media platforms allow users to freely express their opinions, feelings, and beliefs. However, in recent years the growing propagation of hate speech, offensive language, racism and sexism on the social media outlets have drawn attention from individuals, companies, and researchers. Today, sexism both online and offline with different forms, including blatant, covert, and subtle lan- guage, is a common phenomenon in society. A notable amount of work has been done over identifying sexist content and computationally detecting sexism which exists online. Although previous efforts have mostly used peoples’ activities on social media platforms such as Twitter as a public and helpful source for collecting data, they neglect the fact that the method of gathering sexist tweets could be biased towards the initial search terms. Moreover, some forms of sexism could be missed since some tweets which contain offensive language could be misclassified as hate speech. Further, in existing hate speech corpora, sexist tweets mostly express hostile sexism, and to some degree, the other forms of sexism which also appear online was disregarded. Besides, the creation of labeled datasets with manual exertion, relying on users to report offensive comments with a tremendous effort by human annotators is not only a costly and time-consuming process, but it also raises the risk of involving discrimination under biased judgment.
This thesis generates a novel sexist and non-sexist dataset which is constructed via "UnSexistifyIt", an online web-based game that incentivizes the players to make minimal modifications to a sexist statement with the goal of turning it into a non-sexist statement and convincing other players that the modified statement is non-sexist. The game applies the methodology of "Game With A Purpose" to generate data as a side-effect of playing the game and also employs the gamification and crowdsourcing techniques to enhance non-game contexts. When voluntary participants play the game, they help to produce non-sexist statements which can reduce the cost of generating new corpus. This work explores how diverse individual beliefs concerning sexism are. Further, the result of this work highlights the impact of various linguistic features and content attributes regarding sexist language detection. Finally, this thesis could help to expand our understanding regarding the syntactic and semantic structure of sexist and non-sexist content and also provides insights to build a probabilistic classifier for single sentences into sexist or non-sexist classes and lastly find a potential ground truth for such a classifier.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
Our work finds the fine grained edits in context of neighbouring tokens in Wikipedia articles. We cluster those edits according to similar neighbouring context. We encode neighbouring context into vector space using word vectors. We evaluate clusters returned by our algorithm on extrinsic and intrinsic metric and compare it with previous work. We analyse the relation between extrinsic and intrinsic measurements of fine grained edit tokens.