Fachstudie

Dipl.-Inf. Andre Burkovski

Prof. Dr. G. Heidemann

Vergleich von Textvisualisierungen zur Koreferenzerkennung Survey of Textvisualization Methods for Coreference Resolution

DocuBurst [1] als Textvisualisierung

¨ Ubersicht: ¨ Im Rahmen eines DFG-Projekts wird ein Konzept einer semi-uberwachten Koreferenzerkennung realisiert. Ein wesentlicher Bestandteil ist eine effiziente Annotation von großen Datenmengen durch den Benutzer. ¨ Mit Hilfe geeigneter Textvisualisierung soll es dem Benutzer ermoglicht werden Korefrenzen einfacher zu erkennen. In dieser Fachstudie sollen mehere Methoden zur Textvisualisierung untersucht werden.

Aufgabenstellung: ¨ Zur Textvisualisierung gibt es mehere veroffentlichte (siehe Literatur) Methoden. Diese und evtl. weitere ¨ die Darstellung der Koreferenzen im Text geeigMethoden sollen verglichen werden, in wie weit diese fur net sind. ¨ Das Textmodell steht bereits als relationales Datenbankmodell zur Verfugung. Dieses Modell sollte zum Vergleich von Visualisierungen hinzugezogen werden. ¨ ¨ Um die Visualisierungen moglichst objektiv beurteilen zu konnen, sollte im Rahmen der Fachstudie eine ¨ Benutzerstudie durchgefuhrt werden. Die Arbeit gliedert sich grob in folgende Teilaufgaben: ¨ • Literaturrecherche zu bestehenden Visualisierungsmoglichkeiten • Erstellen eines Kriterienkatalogs und Entwurf einer Benutzerstudie • Integration des Textmodells in die Visualisierungen ¨ • Durchfuhrung der Benutzerstudie • Analyse und Bewertung der eingesetzten Methoden und erzielten Resultate . http://www.vis.uni-stuttgart.de/∼burkovae/docs/sukre survey002 textvisualization.pdf [email protected]

Fachstudie Vergleich von Textvisualisierungen zur Koreferenzerkennung Survey of Textvisualization Methods for Coreference Resolution

Ansprechpartner: Prof. Dr. G. Heidemann Dipl.-Inf. A. Burkovski ([email protected])

Literatur [1] Gerald Penn Christopher Collins, Sheelagh Carpendale, Docuburst: Visualizing document content using language structure, Proceedings of Eurographics, IEEE-VGTC Symposium on Visualization (EuroVis 2009), 2009. [2] M. Dimitrov, Light-weight approach to coreference resolution for named entities in text, Master’s thesis, University of Sofia, 2002. ¨ [3] Christoph Muller and Michael Strube, Multi-level annotation of linguistic data with MMAX2, Corpus Technology and Language Pedagogy: New Resources, New Tools, New Methods (Sabine Braun, Kurt Kohn, and Joybrato Mukherjee, eds.), Peter Lang, Frankfurt a.M., Germany, 2006, pp. 197–214. [4] Veselin Stoyanov, Nathan Gilbert, Claire Cardie, and Ellen Riloff, Conundrums in noun phrase coreference resolution: Making sense of the state-of-the-art, Proceedings of the ACL, 2009. [5] Ren´e Witte and Ting Tang, Task-Dependent Visualization of Coreference Resolution Results, International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2007) (Borovets, Bulgaria), September 27–29 2007.