Übersicht
Geben Sie einen Suchbegriff ein oder verwenden Sie die Erweiterte Suche um nach Autor, Erscheinungsjahr oder Dokumenttyp zu filtern.
-
(2019): Deep learning for detecting integrity risks in text documents. Masterarbeit Information and Data Management. Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Chur, Chur. Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII).
Abstract: Deep Learning has become a widely used method in the field of Natural Language Processing including the field of text classification. It has been shown to perform better than conventional classification solutions in many cases. The focus of this thesis is to research and develop methods, which automatically identify discussions on integrity related issues in news articles using Deep Neural Networks. A literature review is presented with a focus on the state of the art in Deep Learning for text classification. Further model architectures were identified, as well as frameworks to implement the models. The Deep Neural Networks were implemented, trained and evaluated. In an iterative process the networks were improved. Finally, based on the evaluation, recommendations for the implementation of Deep Learning methods for the detection of integrity risks were made.
-
(2019): Deep learning for detecting integrity risks in text documents. Chur (Churer Schriften zur Informationswissenschaft. Arbeitsbereich Informationswissenschaft). Online verfügbar unter https://www.fhgr.ch/fhgr/angewandte-zukunftstechnologien/schweizerisches-institut-fuer-informationswissenschaft-sii/publikationen/churer-schriften/, zuletzt geprüft am 16.01.2020
Abstract: Deep Learninghas become a widely used method in the field of Natural Language Processing including the field of text classification. It has been shown to perform better than conventional classification solutions in many cases. The focus of this thesis is to research and develop methods, which automatically identify discussions on integrity related issues in news articles using Deep Neural Networks. A literature review is presented with a focus on the state of the art in Deep Learning for text classification. Further model architectures were identified, as well as frameworks to implement the models. The Deep Neural Networks were implemented, trained and evaluated. In an iterative process the networks were improved. Finally, based on the evaluation, recommendations for the implementation of Deep Learning methods for the detection of integrity risks were made.
-
(2016): Entwicklung von E-Learning Einheiten für das Schweizer Portal für die Recherche im Internet (SPRINT). Bachelorarbeit Informationswissenschaft. Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Chur, Chur. Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII).
Abstract: Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung von mobilen E-Learning Einheiten für das Schweizer Portal für die Recherche im Internet. SPRINT ist ein Portal mit Informationen und Lerneinheiten rund um die Internetsuche sowohl allgemein als auch im wissenschaftlichen Bereich. Die Umsetzung für mobile Geräte ist zentral um ein möglichst grosses Publikum zu erreichen. Damit ein möglichst grosser Lernerfolg erreicht werden kann, müssen sowohl lerntheoretische Grundlagen als auch bekannte Modelle des Instruktionsdesigns berücksichtigt werden. Der Systems Approach von Dick und Carey sowie das 4CID Modell sind Instruktionsmodelle, welche für die Konzeption verwendet wurden. Als Endprodukt entstand ein Prototyp in Form einer Web-Applikation. Als Tools zur Erstellung des Prototyps wurden das Adapt Framework sowie das Adapt Authoring Tool verwendet.