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In dieser Arbeit soll anhand eines alltäglichen Beispiels (einem Roboter, der verschiedene Mahlzeiten zubereiten soll), Wissen verbunden werden. Aufbauend auf vorherigen Arbeiten und bestehenden Ontologien, die verschiedene Informationen enthalten, sollen Rezeptinstruktion per NLP tools untersucht werden, ob die Art der Zubereitung deutlich wird (z.B. backen, frittieren etc.). Diese Zubereitungsart soll mit einer bestehenden Ontologie zu Substituten für Zutaten verbunden werden. Die Ergebnisse sollen in einer Anwendung auf einer website visualisiert werden.

Die Aufgaben dazu sind:

• Einarbeitung in Wissensrepräsentation und die Verbindung von Ontologien (entity matching)
• Einarbeitung in python und die Bibliotheken CoreNLP, owlready zur Bearbeitung der Ontologien
• Erstellung einer website, die auf die Ontologien zugreift

Contact: Michaela Kümpel

In dieser Arbeit soll anhand eines alltäglichen Beispiels (einem Roboter, der verschiedene Mahlzeiten zubereiten soll), die Eignung von property graphs zur Speicherung und Darstellung von Erfahrungen untersucht werden. Dabei sollen verschiedene Aspekte betrachtet werden.

Die Aufgaben dazu sind:

• Einarbeitung in Wissensrepräsentation und property graphs zur Speicherung von Erfahrungen/ Experimenten
• Einarbeitung in Graphendatenbanken, Vergleich zu Abfrageverhalten, Anwortzeiten und Skalierbarkeit
• Beleuchtung der Frage, ob property graphs auch “Lernen” (Optimierung von Parametern) zulassen - und wie das umgesetzt werden könnte

Contact: Michaela Kümpel