Textprozessierung - Design und Applikation

Die wissenschaftliche Kommunikation und der Austausch von Forschungsergebnissen beruhte lange Zeit einzig auf der Veröffentlichung und der Rezeption von Fachbüchern und -artikeln. Erst in der jüngeren Vergangenheit wurden auch Lösungen entworfen, wie die dem Forschungsprozess zugrundeliegenden sowie die aus diesem resultierenden Daten ausgetauscht werden können. Eine zentrale Rolle spielt dabei die beständig fortschreitende Entwicklung innerhalb der Informationstechnologie. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Software-System entwickelt, das es erlaubt, Experimente auszutauschen. Damit ist ein Wissenschaftler in der Lage, die Grundlage seiner empirischen Forschung direkt weiterzugeben. Dieses System ist das Text Engineering Software Laboratory, kurz Tesla. Es stellt eine Arbeitsumgebung für Wissenschaftler, die auf textuellen Daten arbeiten, bereit. Innerhalb dieser Arbeitsumgebung können in einem Client Experimente mithilfe eines graphischen Workflow-Editors sowie diverser Konfigurations-Editoren zusammengestellt werden. Diese werden auf einem Server ausgeführt und können dann wieder im Client auf unterschiedliche Arten visualisiert werden. Die Experimente werden dabei vollständig dokumentiert (Ausgangsdaten, angewendete Verfahren, Resultate). Diese Dokumentation kann exportiert und distribuiert werden, so dass die Experimente jederzeit von anderen Nutzern des Systems reproduziert werden können. Die Arbeit geht zunächst darauf ein, welche Bereiche der Wissenschaft in das Feld der Textprozessierung fallen. Daraus werden Anforderungen abgeleitet, welche von diesen Wissenschaften als Basis für Forschungen an ihrem Gegenstandsbereichen und deren Weitergabe gestellt werden. Auf dieser Grundlage wird das System Tesla vorgestellt, das den formulierten Ansprüchen gerecht wird. Dabei werden die wichtigsten Features behandelt, die Tesla dem Anwender bietet. Die Demonstration des Systems erfolgt am Beispiel einer Analyse des sogenannten Voynich-Manuskripts. Dieses Dokument wurde 1912 in Italien entdeckt wurde und stammt mutmaßlich aus dem 15. Jahrhundert. Das Manuskript enthält einen Text eines unbekannten Autors, dessen Inhalt bisher nicht entschlüsselt werden konnte. Bisher wurde auch noch kein Verschlüsselungsverfahren gefunden, das einen vergleichbaren Text erzeugt, was sich mit dieser Arbeit ändert

Methoden des Data-Minings zur Plagiatanalyse studentischer Abschlussarbeiten

Bestehende Ansätze der automatisierten Plagiatanalyse nutzen umfangreiche und pflegeaufwändige Referenzkorpora oder greifen ausschließlich auf die im Untersuchungsobjekt enthaltenen Informationen zurück. Die Nutzung externer Daten führt in der Regel zu besseren Analyseergebnissen (vgl. [Tschuggnall 2014, 8]). In der vorliegenden Arbeit wurde ein extrinsisches Verfahren zur Plagiatanalyse studentischer Abschlussarbeiten entwickelt und evaluiert, welches einen begrenzten Trainingsdatensatz als Referenzkorpus nutzt. Das genannte Verfahren greift hierbei auf die Methoden der Dokumenttypklassifikation und der Stilometrie zurück. Entspricht ein Abschnitt des Eingabedokuments nicht dem durchschnittlichen Schreibstil einer studentischen Abschlussarbeit, so wird dieser als potentielles Plagiat markiert. Anhand verschiedener Evaluationsschritte konnte gezeigt werden, dass das Verfahren prinzipiell für die Plagiatanalyse studentischer Abschlussarbeiten geeignet ist. Im simulierten Anwendungskontext konnten 71,03 % der Segmente aus Bachelor- und Masterarbeiten sowie 53,62 % der Segmente aus Fachbüchern, Fachartikeln und Wikipediaartikeln korrekt eingeordnet werden. Der erreichte F1-Wert entspricht der Performanz intrinsischer Verfahren. Der erzielte Recall-Wert ist hierbei wesentlich höher. Die aus den Trainingskorpora extrahierten features wurden als ARFF-Dateien zur Verfügung gestellt