Automatische Extraktion von Objektlokalitäten aus unstrukturierten Webdaten

Titelangaben

Spangenberg, Michael:
Automatische Extraktion von Objektlokalitäten aus unstrukturierten Webdaten.
Bayreuth , 2013
(Masterarbeit, 2013, Universität Bayreuth, Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik)

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Abstract

Das Internet stellt für uns Menschen eine wichtige Plattform zur Kommunikation und Informationsgewinnung dar. Im Wesentlichen handelt es sich beim Web um eine Ansammlung von großteils unstrukturierten Daten. Diese Eigenschaft stellt ein Problem dar, falls eine Maschine das Internet als Informationsquelle verwenden soll, da diese strukturierte Daten bevorzugt. Im Rahmen dieser Ausarbeitung wird ein Robotersystem beschrieben, welches in der Lage ist, seine Umgebung sensorisch zu Erfassen, bekannte Objekte zu erkennen, Information aus dem Web zu extrahieren und Objekte zu manipulieren. Die aus dem Web zu extrahierende Information wird in Form von Tripeln wie Tastatur im Büro oder Kaffee in Küche dargestellt. Um diese Information zu ermitteln, wird die Suchmaschine Google verwendet und Anfragestrategien entworfen, bewertet, implementiert und experimentell untersucht. Diese Zusammenhänge können genutzt werden, falls das Robotersystem Anweisungen mit unvollständigen Informationen verarbeiten soll. Beispiel sei das Kommando Bring mir Kaffee, hier muss zunächst der Auffindeort für das Objekt Kaffee bestimmt werden.

Abstract in weiterer Sprache

The internet is a fundamental platform for communication and information retrieval. Generally, the web consists of a amount of unstructured data. Understanding this type of data is a challenging problem in computer science, since machines prefer structured data. In this thesis, we describe a robot system, which can detect known objects within its environment by using sensoric information, extract information from unstructured web data and manipulate objects. The extracted data are local relations between a pair of objects, represented in tripels like keyboard in office or coffee in kitchen. For this task we are proposing strategies for information extraction using the Google search engine. This strategies will be analyzed, evaluated and implemented. Furthermore the results of the information extraction will be presented and discussed. This relations can be used if the robot system receives a command with partial missing information. For example the robot receives the command bring me some coffee. The information about the locality of the object coffee is missing. This can be retrieved using information from unstructured web data.