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Digitale Kuratierungstechnologien – Beispiele aus ausgewählten Branchen

Felix Sasaki and Georg Rehm. Digitale Kuratierungstechnologien: Beispiele aus ausgewählten Branchen. #DKT15 - Digitale Kuratierungstechnologien, Berlin, Germany, October 2015. October 06, 2015

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Felix Sasaki und Georg Rehm
Mockups von Jan Nehring
DFKI GmbH – Forschungsbereich Sprachtechnologie, Berlin
Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“
Humboldtuniversität, Oktober 2015
Digitale Kuratierungstechnologien
Beispiele aus ausgewählten Branchen
Branchen
Input Prozesse Software Output
Tweet Analysieren Textverarbeitung Zeitungsartikel
Zeitungsartikel Auswählen Präsentationen Multimedia-Website
Agenturmeldung Fokussieren Tabellenkalkulation TV-Beitrag
Facebook-Meldung Überarbeiten Email Ausstellungskatalog
Suchergebnis Einlesen Browser Mobile Applikation
Email Schreiben Groupware Mashup (z.B. Karte)
SMS Gestalten Branchenapplikationen Textbeitrag
Konzept Recherchieren CMS Konzept
Textdateien Bewerten ECMS Zeitstrahl
Video Evaluieren CRM Fachartikel
Karte Ordnen Unternehmens-Software Studie
Stockfotos Sortieren Grafik-/Layout-Software Präsentation
In-house Datenbank Strukturieren Telefonie Faktensammlung
Kalendereintrag Zusammenfassen etc. Exponatsartikel
Spreadsheets Kürzen Analysen
Archiv Übersetzen etc.
etc. Informieren
Kombinieren
Abstrahieren
Einordnen
Visualisieren
Generieren
Annotieren
Referenzieren
etc.
Enthalten, in jeweils unterschiedlichen Verhältnissen, Text, Daten, Metadaten, Bild, Video, Ton,
Visualisierungen, sonstige interaktive Elemente, Multimedia-Bausteine, spezifische Textstrukturen etc.
Branchen
Input Prozesse Software Output
Tweet Analysieren Textverarbeitung Zeitungsartikel
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etc.
Enthalten, in jeweils unterschiedlichen Verhältnissen, Text, Daten, Metadaten, Bild, Video, Ton,
Visualisierungen, sonstige interaktive Elemente, Multimedia-Bausteine, spezifische Textstrukturen etc.
Sprach- und Wissenstechnologien:
•  Semantische Analyse (AP1)
•  Mehrsprachigkeit (AP2)
•  Semantische Generierung (AP3)
Drei Funktionsbereiche
•  Semantische Textanalyse:
–  Anreicherung von Informationen mit Metadaten (z.B. zu Eigennamen)
–  Automatisches Textzusammenfassen
–  Integration von Informationen aus externen Datenquellen inkl.
Provenance-Information, etwa LOD (z.B. DBpedia, Wikidata)
•  Semantische Generierung:
–  Hypertextualisierung und Aufbereitung von Informationssammlungen
zu Texten und Hypertexten (Semantic Story Telling)
–  Nutzung von Markup-Sprachen für thematische, räumliche, temporale
Annotation und Darstellung
•  Internationalisierung und Mehrsprachigkeit:
–  Anwendung von W3C-Standards (z.B. ITS 2.0), Verknüpfung mit LOD
–  Integration und Adaptation von maschineller Übersetzung (MT)
4Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
Semantische Analyse
•  Geringe Präzision
•  Keine Adaptierbarkeit
•  „Nur Text“ Verarbeitung – erschwerte Einbindung in Workflows
5
State of the Art
“The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in
Brazil.” ✖
✖
✖ Nicht analysiert
Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
Semantische Analyse
6
DKT Innovation
•  Hohe Präzision mit tiefer Verarbeitung
•  Adaption zu Nutzer spezifischen Domänen
•  Dokumentstruktur spezifische Abdeckung zahlreicher Inhaltsformate / -
workflows
“The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in
Brazil.” ✔
✔
✔ Analysiert
✔
“The
chancellor
…”
Eingabe: Text, HTML, Word, ...
Analyse (Domäne:
Politik,
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Domäne“)
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  • 1. Felix Sasaki und Georg Rehm Mockups von Jan Nehring DFKI GmbH – Forschungsbereich Sprachtechnologie, Berlin Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ Humboldtuniversität, Oktober 2015 Digitale Kuratierungstechnologien Beispiele aus ausgewählten Branchen
  • 2. Branchen Input Prozesse Software Output Tweet Analysieren Textverarbeitung Zeitungsartikel Zeitungsartikel Auswählen Präsentationen Multimedia-Website Agenturmeldung Fokussieren Tabellenkalkulation TV-Beitrag Facebook-Meldung Überarbeiten Email Ausstellungskatalog Suchergebnis Einlesen Browser Mobile Applikation Email Schreiben Groupware Mashup (z.B. Karte) SMS Gestalten Branchenapplikationen Textbeitrag Konzept Recherchieren CMS Konzept Textdateien Bewerten ECMS Zeitstrahl Video Evaluieren CRM Fachartikel Karte Ordnen Unternehmens-Software Studie Stockfotos Sortieren Grafik-/Layout-Software Präsentation In-house Datenbank Strukturieren Telefonie Faktensammlung Kalendereintrag Zusammenfassen etc. Exponatsartikel Spreadsheets Kürzen Analysen Archiv Übersetzen etc. etc. Informieren Kombinieren Abstrahieren Einordnen Visualisieren Generieren Annotieren Referenzieren etc. Enthalten, in jeweils unterschiedlichen Verhältnissen, Text, Daten, Metadaten, Bild, Video, Ton, Visualisierungen, sonstige interaktive Elemente, Multimedia-Bausteine, spezifische Textstrukturen etc.
  • 3. Branchen Input Prozesse Software Output Tweet Analysieren Textverarbeitung Zeitungsartikel Zeitungsartikel Auswählen Präsentationen Multimedia-Website Agenturmeldung Fokussieren Tabellenkalkulation TV-Beitrag Facebook-Meldung Überarbeiten Email Ausstellungskatalog Suchergebnis Einlesen Browser Mobile Applikation Email Schreiben Groupware Mashup (z.B. Karte) SMS Gestalten Branchenapplikationen Textbeitrag Konzept Recherchieren CMS Konzept Textdateien Bewerten ECMS Zeitstrahl Video Evaluieren CRM Fachartikel Karte Ordnen Unternehmens-Software Studie Stockfotos Sortieren Grafik-/Layout-Software Präsentation In-house Datenbank Strukturieren Telefonie Faktensammlung Kalendereintrag Zusammenfassen etc. Exponatsartikel Spreadsheets Kürzen Analysen Archiv Übersetzen etc. etc. Informieren Kombinieren Abstrahieren Einordnen Visualisieren Generieren Annotieren Referenzieren etc. Enthalten, in jeweils unterschiedlichen Verhältnissen, Text, Daten, Metadaten, Bild, Video, Ton, Visualisierungen, sonstige interaktive Elemente, Multimedia-Bausteine, spezifische Textstrukturen etc. Sprach- und Wissenstechnologien: •  Semantische Analyse (AP1) •  Mehrsprachigkeit (AP2) •  Semantische Generierung (AP3)
  • 4. Drei Funktionsbereiche •  Semantische Textanalyse: –  Anreicherung von Informationen mit Metadaten (z.B. zu Eigennamen) –  Automatisches Textzusammenfassen –  Integration von Informationen aus externen Datenquellen inkl. Provenance-Information, etwa LOD (z.B. DBpedia, Wikidata) •  Semantische Generierung: –  Hypertextualisierung und Aufbereitung von Informationssammlungen zu Texten und Hypertexten (Semantic Story Telling) –  Nutzung von Markup-Sprachen für thematische, räumliche, temporale Annotation und Darstellung •  Internationalisierung und Mehrsprachigkeit: –  Anwendung von W3C-Standards (z.B. ITS 2.0), Verknüpfung mit LOD –  Integration und Adaptation von maschineller Übersetzung (MT) 4Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 5. Semantische Analyse •  Geringe Präzision •  Keine Adaptierbarkeit •  „Nur Text“ Verarbeitung – erschwerte Einbindung in Workflows 5 State of the Art “The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in Brazil.” ✖ ✖ ✖ Nicht analysiert Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 6. Semantische Analyse 6 DKT Innovation •  Hohe Präzision mit tiefer Verarbeitung •  Adaption zu Nutzer spezifischen Domänen •  Dokumentstruktur spezifische Abdeckung zahlreicher Inhaltsformate / - workflows “The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in Brazil.” ✔ ✔ ✔ Analysiert ✔ “The chancellor …” Eingabe: Text, HTML, Word, ... Analyse (Domäne: Politik, Wirtschaft, ... „Meine In-House Domäne“) Weitere Kuratierungs- prozesse ✔ identisch Teil von Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 7. Mehrsprachigkeit •  Verbreitet: Maschinelle Übersetzung (MT) mit geringer Qualität (Inbound Translation) •  Wünschenswert: Hoch qualitative MT (HQMT) 7 State of the Art „Der Kanzler von Deutschland werden mehrere Länder besuchen. Frau Merkel in Brasilien zu starten.“ “The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in Brazil.” Maschinelle Übersetzung ✖ ✖✖ ✖ Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 8. Mehrsprachigkeit 8 DKT Innovation •  Einfache Schnittstellen für Inbound Translation •  In Richtung HQMT: Adaption von MT durch externe Wissensquellen •  In Richtung HQMT: Verbesserung des MT Workflows durch standardisierte Metadaten „Der Kanzler von Deutschland wird mehrere Länder besuchen. Frau Merkel in Brasilien starten.“ “The chancellor of Germany will visit several countries. Mrs. Merkel will start in Brazil.” Maschinelle Übersetzung Externe Wissens- quellen Metadaten ✔✖ ✖ „wird“ fehlt Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 9. Semantische Generierung •  Verbreitet: Template-basierte Ansätze •  Geringe Sprach- und Domänenabdeckung 9 State of the Art „In @@@@ scheint die Sonne. Es ist zur Zeit @@@@ Grad.“ „In Rio de Janeiro scheint die Sonne. Es ist zur Zeit 28 Grad.“ Generierung Wetterberichte Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 10. Semantische Generierung 10 DKT Innovation •  Enge Verknüpfung mit semantischer Analyse und Mehrsprachigkeit •  Adaption von Stil, Grammatik etc. durch Textstrukturgrammatiken -> Basis für Storytemplates “The chancellor of Germany … will start in Brazil.” http://www.dbpedia.org/resource/Brazil „Brasilien hat über 200 Millionen Einwohner. Bekannte Städte sind: Rio de Janeiro, ...“ Externe, sprachübergreifend e Wissensquellen Textstruktur- grammatiken -> Story-templates Semantische Generierung Ergebnis semantische Analyse Sprach- und Medien übergreifende Generierung – „Den Nutzer berühren“ Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 11. Wichtig: Nutzerperspektiven In vier Branchen ... 1.  ART&COM: Kommunikationslösungen für Museen, Showrooms, Events etc. 2.  Condat: Redaktionen im Medienbereich, z.B. von TV/ Radio-Sendern 3.  3pc: Websites und mobile Anwendungen für Kunden aus Wirtschaft, Wissenschaft und Kultur 4.  kreuzwerker: Gestaltung von Transformationsprozessen im IT-Bereich 11Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 12. Wichtig: Nutzerperspektiven ... mit verschiedenen Personas – exemplarische, typische Nutzern und exemplarischen Herausforderungen in der jeweiligen Branche 1.  Projektleiter für Ausstellungsentwurf –  Herausforderung „Kooperative Erstellung von Inhalten“ 2.  Medienredakteur –  Berücksichtigung mehrsprachiger Inhalte 3.  Anwendungsentwickler für digitale Archive –  Anpassung von Navigationsstrukturen in kuratierten Inhalten 4.  Softwareintegrator für Kuratierungs-Workflows –  Flexible Verknüpfung bestehender Softwareschnittstellen 12Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 13. MOCKUPS FÜR DIE NUTZER 13Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 14. Beispiele ... ... für einige Personas 1.  Projektleiter für Ausstellungsentwurf –  Herausforderung „Kooperative Erstellung von Inhalten“ 2.  Medienredakteur –  Berücksichtigung mehrsprachiger Inhalte Die Entwicklung der Sprach- und Wissenstechnologien durch die Anforderungen der Kuratierungsbranchen leiten 14Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 15. Projektleiter für Ausstellungsentwurf •  „Ich muss Materialien sammeln ... tausende von Dateien in unterschiedlichen Formaten, Textschnipseln ... Wie bewahre ich den Überblick?“ •  Digitale Kuratierung: Wahrung der Provenienz –  Jede Kuratierungseinheit hat einen eindeutigen Identifikator – eine Webadresse –  Der Workflow erlaubt beim Einbinden der Ressourcen die URIs zu speichern –  Beispiel dkt-demo/provenienz.html •  Hochladen einer HTML-Datei in den Workflow •  Analysieren von relevanten Textstücken, z.B. Personennamen •  URIs für die Daten als ganzes und für alle Entitäten 15Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 16. Medienredakteur •  „Ich muss bis morgen einen Artikel über ... schreiben. Wie finde ich relevante Quellen über Sprachgrenzen hinweg?“ •  Digitale Kuratierung: sprachübergreifender Zugang –  Beispiel dkt-demo/medienredakteur.html •  Redakteur gibt Satz mit verschiedenen Namen ein •  Alle Namen werden automatisch identifiziert •  Sprachübergreifende Schreibweisen werden aus Webquellen gesucht •  Eine Websuche mit den Schreibweisen wird ausgeführt •  Die ersten Treffer werden automatisch übersetzt •  Der Redakteur kann entscheiden ob er die Artikel manuell übersetzen lässt 16Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 17. Nächste Schritte •  Nutzung der Kuratierungstechnologien analysieren –  Durch die Entwickler der Kuratierungstechnologien vorangetrieben •  Sprach- und Wissenstechnologien den Anforderungen entsprechend entwickeln –  Keine Black Box Technologien mehr – den Nutzern das geben, was sie brauchen 17Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ 2015
  • 18. Felix Sasaki und Georg Rehm Mockups von Jan Nehring DFKI GmbH – Forschungsbereich Sprachtechnologie, Berlin Fachtagung „Digitale Kuratierungstechnologien“ Humboldtuniversität, Oktober 2015 Digitale Kuratierungstechnologien Beispiele aus ausgewählten Branchen