Wilangyman - Eine Google-Chrome Erweiterung die Wikipedia-Artikel um fremdsprachliche Inhalte ergänzt | TU Wien

Information

Publication Type: Bachelor Thesis
Workgroup(s)/Project(s):
- Visual Information Foraging on the Desktop
Date: April 2020
Date (Start): April 2019
Date (End): April 2020
Matrikelnummer: 08908802
First Supervisor: Manuela Waldner

Abstract

Wikipedia-Artikel unterscheiden sich in den unterschiedlichen Sprachversionen oft in Struktur und Inhalt. Manche Informationen sind nicht in allen Sprachen verfügbar. Das hat zur Folge, dass NutzerInnen wichtige Daten aus der Online Enzyklopädie entgehen, wenn sie sich auf eine Sprache beschränken. Ziel von Wilangyman ist es, diese Informationen zusammenzuführen und sie in übersichtlicher Art dem Nutzer oder der Nutzerin zu präsentieren. Die Artikel werden mittels Natural Language Processing (NLP) verglichen und und anhand ihrer Ähnlichkeiten miteinander verknüpft. Korrespondierende Passagen mit zusätzlichem Informationsgehalt werden absatzweise dargestellt. Inhaltliche Redundanzen sollen dabei vermieden werden.

Additional Files and Images

Additional images and videos

screenshot

Additional files

thesis

Weblinks

No further information available.

BibTeX

@bachelorsthesis{gundacker-2020-wlm,
  title =      "Wilangyman - Eine Google-Chrome Erweiterung die
               Wikipedia-Artikel um fremdsprachliche Inhalte erg\"{a}nzt",
  author =     "Wolfgang Gundacker",
  year =       "2020",
  abstract =   "Wikipedia-Artikel unterscheiden sich in den
               unterschiedlichen Sprachversionen oft in Struktur und
               Inhalt. Manche Informationen sind nicht in allen Sprachen
               verf\"{u}gbar. Das hat zur Folge, dass NutzerInnen wichtige
               Daten aus der Online Enzyklop\"{a}die entgehen, wenn sie
               sich auf eine Sprache beschr\"{a}nken. Ziel von Wilangyman
               ist es, diese Informationen zusammenzuf\"{u}hren und sie in
               \"{u}bersichtlicher Art dem Nutzer oder der Nutzerin zu
               pr\"{a}sentieren. Die Artikel werden mittels Natural
               Language Processing (NLP) verglichen und und anhand ihrer
               \"{A}hnlichkeiten miteinander verkn\"{u}pft.
               Korrespondierende Passagen mit zus\"{a}tzlichem
               Informationsgehalt werden absatzweise dargestellt.
               Inhaltliche Redundanzen sollen dabei vermieden werden.",
  month =      apr,
  address =    "Favoritenstrasse 9-11/E193-02, A-1040 Vienna, Austria",
  school =     "Research Unit of Computer Graphics, Institute of Visual
               Computing and Human-Centered Technology, Faculty of
               Informatics, TU Wien ",
  URL =        "https://www.cg.tuwien.ac.at/research/publications/2020/gundacker-2020-wlm/",
}