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Rechnernetze

Abgeschlossenes Referenzprojekt

Projekt:

Modelspace - Hierarchische Modellräume für effiziente Organisations-übergreifende Datenextraktion aus Geschäftsdokumenten

  • Information Extraction
  • Business Document Processing
  • Machine Learning

Übersicht:

Im Projekt Modelspace wird eine hochgradig verteilte Lösung für die Kooperation von Indexierungsdiensten zur automatischen Indexierung von Geschäftsdokumenten entwickelt. Die Arbeiten bauen auf den im Projekt Intellix entwickelten Indexierungsdienst auf und behandeln vor allem die Fragen der kooperativen Datenextraktion in flexibel erstellbaren Hierarchien. Ziel ist die Verringerung der manuellen Indexierungsarbeit jedes einzelnen Nutzers sowie insbesondere die Verbesserung des Starterlebnisses neuer Nutzer im System, die noch keine große Anzahl von Dokumenten hinterlegt haben. Dabei werden Fragen der geeigneten Granularität von Modellräumen für maschinelles Lernen, Kooperation von Modellräumen über mehrere Hierarchiestufen, Aufteilen und Zusammenführen von Modellräumen, Monitoring und Performance-Optimierung eines Extraktionsverbunds sowie intuitive Nutzerinterfaces für Feedback, Training und Administration betrachtet. Das Projekt wird gemeinsam mit der DocuWare GmbH München durchgeführt und läuft von Juli 2012 bis Juni 2014.


Projektförderung:

Bundesministerium für Bildung und Forschung
01IS12017B


Projektleiter:

Prof. Dr. rer. nat. habil. Dr. h. c. Alexander Schill


Projektmitarbeiter:

Dr.-Ing. Daniel Esser
Dipl.-Inf. Marcel Hanke
Dr.-Ing. Klemens Muthmann
Dr.-Ing. Daniel Schuster


Ressourcen:


aktuelle Veröffentlichungen:


Studentische Arbeiten:


Stand: 16.1.2018, 10:24 Uhr
Autor: Webmaster