Dipl.-Informatiker Thomas Bohne

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Lehre

HT 10 Seminar	Seminar Data Recovery and Information Visualization [Borghoff]
HT 10 Übung	Einführung in die Informatik I [Schmitz]
WT 11 Übung	Einführung in die Informatik II [Schmitz]
HT 11 Seminar	Text Data Mining [Borghoff]
HT 11 Übung	Einführung in die Informatik I [Schmitz]

Studentische Arbeiten

Dipl. Inf. Thomas Bohne

» Bachelor- und Masterarbeiten
» Kompetenztraining
» Allgemeine Hinweise

Zu vergebende Bachelor- und Masterarbeiten

Schlüsselwort Extraktion in Twitter Feeds

In Twitter können Nutzer Nachrichten bis zu 140 Zeichen verfassen und veröffentlichen. Ziel dieser Arbeit ist die Anwendung eines schnellen Schlüsselwort Extraktionsalgorithmus auf Twitter-Feeds. Dabei soll die Länge des betrachteten Textstücks variiert werden und Zusatzinformationen wie HashTags und Weblinks in die Extraktion mit einfließen.

Schlüsselwort-Extraktionsalgorithmen

Automatische Schlüsselwort Extraktion wird dem Forschungsgebiet Text Data Mining zugeordnet. Extrahierte Schlüsselworte können dem Leser einen Abriss des Inhaltes eines Dokumentes vermitteln sowie bei der Kategorisierung von Dokumenten hilfreich sein. In Ihrer Arbeit beschreiben Sie die Grundlagen des Forschungsgebietes Information Retrieval und gehen dabei auf Textextraktionsverfahren ein. Sie implementieren einen gegebenen Schlüsselwortextraktionsalgorithmus in Java sowie in Haskell. Bei der Implementierung nutzen Sie die für die jeweilige Sprache typischen Sprachkonstrukte. Anschließend führen Sie einen Laufzeittest mit beiden Anwendungen durch und werten die Ergebnisse aus.

Voraussetzungen: gute Java/Haskell Kenntnisse

Schlüsselwort-Extraktion im Browser

Um Texte von Webseiten schnell zu erfassen oder Tagging von Inhalten zu unterstützen, sollen beim Betrachten einer Webseite Schlüsselworte eingeblendet werden. Sie beschreiben die Grundlagen von Textextraktion sowie die Anwendung und Bedeutung von Tags im Web. Ziel Ihrer Arbeit ist die Implementierung einer JavaScript-Anwendung zur Schlüsselwortextraktion in Webbrowsern. Anschließend messen Sie die Laufzeit Ihrer Anwendung für verschiedene Szenarios und werten das Ergebnis aus.

Voraussetzungen: gute JavaScript Kenntnisse

Realisierung einer Tag Cloud auf dem IPad

Tag Clouds haben im Web 2.0 eine große Verbreitung gefunden, jedoch beschränken sich ihre Einsatzgebiete nicht nur auf das Web. Im Text Data Mining können Tag Clouds die Schlagwörter eines Dokumentes visualisieren und dabei dem Betrachten den Rückschluss auf den Inhalt des betrachteten Textabschnitts ermöglichen. Sie sollen in dieser Arbeit eine App auf dem IPad entwickeln, die Schlüsselworte zu einem Abschnitt eines Dokumentes visualisiert. Ein Extraktionsalgorithmus für die Schlüsselworte wird dabei bereitgestellt.

Voraussetzungen: Kenntnisse IPad App Programmierung

Arbeiten im Rahmen des Kompetenztrainings

Arbeiten für ein Kompetenztraining werden auf Nachfrage vergeben.

Allgemeine Hinweise

Die Prüfungsordnung sowie die Modulhandbücher finden Sie auf der Seite des Instituts.

Forschung

Dipl. Inf. Thomas Bohne

Forschung

Keyword Extraction and Burst Detection
Heuristic Measures for Text Analysis
Visualization Techniques for Textual Data

Konferenzen:

Bohne, T., Borghoff, U. M.
Detecting Information Structures in Texts
In: Lecture Notes in Computer Science; LNCS'2013; status: submitted
Bohne, T., Borghoff, U. M.
Data Fusion: Boosting Performance in Keyword Extraction.
In: Proc. 20th Annual IEEE International Conference and Workshops on the Engineering of Computer Based Systems (ECBS), 2013. Phoenix, AZ, pp. 166-173
Bohne, T., Borghoff, U. M.
Beyond  Frequency:  Structural  Analysis  of  Texts
In: Proc. 14th Int. Conf. on Computer-Aided System Theory (Eurocast 2013)
Bohne, T., Rönnau, S., Borghoff, U. M.
Efficient Keyword Extraction for Meaningful Document Perception.
In: Hardy, M. (ed.): Proc. 11th ACM Symp. on Document Engineering (DocEng 2011), Mountain View, CA, USA, September 19-22, 2011. New York: ACM, ISBN 978-1-4506-0863-2, pp. 185-194