Jahresbericht der Research Academy Leipzig 2007

Jahresbericht der Research Academy Leipzig 2007:Inhalt - Die Research Academy Leipzig - Rede zum einjährigen Jubiläum der Gründung der Research Academy Leipzig - Die Vorteile von Promotionsschulen Eine Betreuerperspektive - Fächerübergreifende Qualifikationsmaßnahmen: Die Veranstaltungen der Research Academy Leipzig 2007 - Präsentation in der Öffentlichkeit - Kleinkindbetreuung für Kinder der Doktorandinnen und Doktoranden - Das Graduiertenzentrum Mathematik/Informatik und Naturwissenschaften - Graduiertenschule Leipzig School of Natural Sciences – Building with Molecules and Nano-objects BuildMoNa - Deutsch-Französisches Doktorandenkollegium Statistical Physics of Complex Systems - International Max Planck Research School Mathematics in the Sciences - International Research Training Group Diffusion in Porous Materials - Graduiertenkolleg Analysis, Geometrie und ihre Verbindung zu den Naturwissenschaften - Graduiertenkolleg Wissensrepräsentation - Graduiertenkolleg Mechanistische und Anwendungsaspekte nichtkonventioneller Oxidationsreaktionen - Internationales Promotionsprogramm Forschung in Grenzgebieten der Chemie - Das Graduiertenzentrum Lebenswissenschaften - Graduiertenkolleg Interdisziplinäre Ansätze in den Neurowissenschaften InterNeuro - Graduiertenkolleg Funktion von Aufmerksamkeit bei kognitiven Prozessen - Internationales Promotionsprogramm Von der Signalverarbeitung zum Verhalten IPP Signal - International Max Planck Research School The Leipzig School of Human Origins - MD-PhD-Programm der Universität Leipzig - Graduiertenkolleg Universalität und Diversität: Sprachliche Strukturen und Prozesse - Das Graduiertenzentrum Geistes- und Sozialwissenschaften - Internationales Promotionsprogramm Transnationalisierung und Regionalisierung vom 18. Jahrhundert bis zur Gegenwart - Graduiertenkolleg Bruchzonen der Globalisierung - Deutsch als Fremdsprache Transcultural German Studies - Kultureller Austausch Altertumswissenschaftliche, historische und ethnologische Perspektiven - Praktiken gesellschaftlicher Raumproduktionen in Europa Geographische, historische und soziologische Perspektiven - Bildnachweise - Impressu

Graphdatenbanken für die textorientierten e-Humanities

Vor dem Hintergrund zahlreicher Digitalisierungsinitiativen befinden sich weite Teile der Geistes- und Sozialwissenschaften derzeit in einer Transition hin zur großflächigen Anwendung digitaler Methoden. Zwischen den Fachdisziplinen und der Informatik zeigen sich große Differenzen in der Methodik und bei der gemeinsamen Kommunikation. Diese durch interdisziplinäre Projektarbeit zu überbrücken, ist das zentrale Anliegen der sogenannten e-Humanities. Da Text der häufigste Untersuchungsgegenstand in diesem Feld ist, wurden bereits viele Verfahren des Text Mining auf Problemstellungen der Fächer angepasst und angewendet. Während sich langsam generelle Arbeitsabläufe und Best Practices etablieren, zeigt sich, dass generische Lösungen für spezifische Teilprobleme oftmals nicht geeignet sind. Um für diese Anwendungsfälle maßgeschneiderte digitale Werkzeuge erstellen zu können, ist eines der Kernprobleme die adäquate digitale Repräsentation von Text sowie seinen vielen Kontexten und Bezügen. In dieser Arbeit wird eine neue Form der Textrepräsentation vorgestellt, die auf Property-Graph-Datenbanken beruht – einer aktuellen Technologie für die Speicherung und Abfrage hochverknüpfter Daten. Darauf aufbauend wird das Textrecherchesystem „Kadmos“ vorgestellt, mit welchem nutzerdefinierte asynchrone Webservices erstellt werden können. Es bietet flexible Möglichkeiten zur Erweiterung des Datenmodells und der Programmfunktionalität und kann Textsammlungen mit mehreren hundert Millionen Wörtern auf einzelnen Rechnern und weitaus größere in Rechnerclustern speichern. Es wird gezeigt, wie verschiedene Text-Mining-Verfahren über diese Graphrepräsentation realisiert und an sie angepasst werden können. Die feine Granularität der Zugriffsebene erlaubt die Erstellung passender Werkzeuge für spezifische fachwissenschaftliche Anwendungen. Zusätzlich wird demonstriert, wie die graphbasierte Modellierung auch über die rein textorientierte Forschung hinaus gewinnbringend eingesetzt werden kann.In light of the recent massive digitization efforts, most of the humanities disciplines are currently undergoing a fundamental transition towards the widespread application of digital methods. In between those traditional scholarly fields and computer science exists a methodological and communicational gap, that the so-called \\\"e-Humanities\\\" aim to bridge systematically, via interdisciplinary project work. With text being the most common object of study in this field, many approaches from the area of Text Mining have been adapted to problems of the disciplines. While common workflows and best practices slowly emerge, it is evident that generic solutions are no ultimate fit for many specific application scenarios. To be able to create custom-tailored digital tools, one of the central issues is to digitally represent the text, as well as its many contexts and related objects of interest in an adequate manner. This thesis introduces a novel form of text representation that is based on Property Graph databases – an emerging technology that is used to store and query highly interconnected data sets. Based on this modeling paradigm, a new text research system called \\\"Kadmos\\\" is introduced. It provides user-definable asynchronous web services and is built to allow for a flexible extension of the data model and system functionality within a prototype-driven development process. With Kadmos it is possible to easily scale up to text collections containing hundreds of millions of words on a single device and even further when using a machine cluster. It is shown how various methods of Text Mining can be implemented with and adapted for the graph representation at a very fine granularity level, allowing the creation of fitting digital tools for different aspects of scholarly work. In extended usage scenarios it is demonstrated how the graph-based modeling of domain data can be beneficial even in research scenarios that go beyond a purely text-based study

Tesla - ein virtuelles Labor für experimentelle Computer- und Korpuslinguistik

Linguistisch motivierte Komponentensysteme bieten die Möglichkeit, Prozessketten zur maschinellen Annotation natürlichsprachlicher Daten zu definieren und auszuführen. Bisherige Ansätze unterliegen dabei verschiedenen Einschränkungen: So werden i.d.R. datenorientierte Austauschformate verwendet, die eine Abbildung generierter Daten auf proprietäre Metaformate erfordern, wodurch die Flexibilität bei der Implementation neuer Komponenten reduziert wird. Zudem wird der Reproduzierbarkeit von Ergebnissen nur eine niedrige Priorität eingeräumt, was die Nachvollziehbarkeit und Adaption neuer Verfahren erschwert. In dieser Arbeit wird mit Tesla (Text Engineering Software Laboratory) ein alternatives Komponentensystem vorgestellt, das die skizzierten Kritikpunkte ebenso wie weitere Nachteile und Einschränkungen derartiger Systeme vermeidet. Anhand eines Verfahrens zur automatischen Extraktion syntaktischer Strukturen, das auf die distributionelle Analyse nach Harris zurückgeführt werden kann, werden zunächst die Anforderungen, denen ein computerlinguistisches Komponentensystem genügen muss, konkretisiert und diskutiert. Im Anschluss daran werden verschiedene Frameworks hinsichtlich dieser Anforderungen evaluiert, um schließlich Konzept, Design und Implementation von Tesla vorzustellen und dadurch zu verdeutlichen, dass das beschriebene Strukturierungsverfahren in Form verschiedener experimenteller Versuchsaufbauten analysiert, erweitert und auf neue Untersuchungsgegenstände angewendet wird

Semantic Model Alignment for Business Process Integration

Business process models describe an enterprise’s way of conducting business and in this form the basis for shaping the organization and engineering the appropriate supporting or even enabling IT. Thereby, a major task in working with models is their analysis and comparison for the purpose of aligning them. As models can differ semantically not only concerning the modeling languages used, but even more so in the way in which the natural language for labeling the model elements has been applied, the correct identification of the intended meaning of a legacy model is a non-trivial task that thus far has only been solved by humans. In particular at the time of reorganizations, the set-up of B2B-collaborations or mergers and acquisitions the semantic analysis of models of different origin that need to be consolidated is a manual effort that is not only tedious and error-prone but also time consuming and costly and often even repetitive. For facilitating automation of this task by means of IT, in this thesis the new method of Semantic Model Alignment is presented. Its application enables to extract and formalize the semantics of models for relating them based on the modeling language used and determining similarities based on the natural language used in model element labels. The resulting alignment supports model-based semantic business process integration. The research conducted is based on a design-science oriented approach and the method developed has been created together with all its enabling artifacts. These results have been published as the research progressed and are presented here in this thesis based on a selection of peer reviewed publications comprehensively describing the various aspects

Computergestützte Film- und Videoanalyse

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