TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Zündorf, Albert
T1  - Cost-efficient quality assurance of natural language processing tools through continuous monitoring with continuous integration
T2  - 3rd International Workshop on Software Engineering Research and Industrial Practice
Y1  - 2016
U6  - http://dx.doi.org/10.1145/2897022.2897029
N1  - SER&IP’16, May 17 2016, Austin, TX, USA
SP  - 46
EP  - 52
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Zündorf, Albert
T1  - Metrics Driven Research Collaboration: Focusing on Common Project Goals Continuously
T2  - 39th International Conference on Software Engineering, May 20-28, 2017 - Buenos Aires, Argentina
N2  - Research collaborations provide opportunities for both practitioners and researchers: practitioners need solutions for difficult business challenges and researchers are looking for hard problems to solve and publish. Nevertheless, research collaborations carry the risk that practitioners focus on quick solutions too much and that researchers tackle theoretical problems, resulting in products which do not fulfill the project requirements.
In this paper we introduce an approach extending the ideas of agile and lean software development. It helps practitioners and researchers keep track of their common research collaboration goal: a scientifically enriched software product which fulfills the needs of the practitioner’s business model.
This approach gives first-class status to application-oriented metrics that measure progress and success of a research collaboration continuously. Those metrics are derived from the collaboration requirements and help to focus on a commonly defined goal.
An appropriate tool set evaluates and visualizes those metrics with minimal effort, and all participants will be pushed to focus on their tasks with appropriate effort. Thus project status, challenges and progress are transparent to all research collaboration members at any time.
Y1  - 2017
N1  - Software Engineering in Practice (SEIP).
ICSE2017
Vorabversion der Autoren
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Zündorf, Albert
ED  - Bilof, Randall
T1  - Metrics driven research collaboration: focusing on common project goals continuously
T2  - Proceedings : 2017 IEEE/ACM 4th International Workshop on Software Engineering Research and Industrial Practice : SER&IP 2017 : 21 May 2017 Buenos Aires, Argentina
Y1  - 2017
SN  - 978-1-5386-2797-6
U6  - http://dx.doi.org/10.1109/SER-IP.2017..6
SP  - 41
EP  - 47
PB  - IEEE Press
CY  - Piscataway, NJ
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Zündorf, Albert
T1  - NLP Lean Programming Framework: Developing NLP Applications More Effectively
T2  - Proceedings of NAACL-HLT 2018: Demonstrations, New Orleans, Louisiana, June 2 - 4, 2018
N2  - This paper presents NLP Lean Programming
framework (NLPf), a new framework
for creating custom natural language processing
(NLP) models and pipelines by utilizing
common software development build systems.
This approach allows developers to train and
integrate domain-specific NLP pipelines into
their applications seamlessly. Additionally,
NLPf provides an annotation tool which improves
the annotation process significantly by
providing a well-designed GUI and sophisticated
way of using input devices. Due to
NLPf’s properties developers and domain experts
are able to build domain-specific NLP
applications more efficiently. NLPf is Opensource
software and available at https://
gitlab.com/schrieveslaach/NLPf.
Y1  - 2018
U6  - http://dx.doi.org/10.18653/v1/N18-5001 
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Hirtbach, Stefan
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Steinmetzler, Andreas
ED  - Kowalewski, Stefan
T1  - Software in the city: visual guidance through large scale software projects
T2  - Software Engineering 2013 : Fachtagung des GI-Fachbereichs Softwaretechnik, 26. Februar-1. März 2013 in Aachen. (GI-Edition ; 213)
Y1  - 2013
SN  - 978-3-88579-607-7 ; 978-3-88579-609-1
SP  - 213
EP  - 224
PB  - Ges. für Informatik
CY  - Bonn
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schreiber, Marc
A1  - Barkschat, Kai
A1  - Kraft, Bodo
T1  - Using Continuous Integration to organize and monitor the annotation process of domain specific corpora
T2  - 5th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS) : 1-3 April 2014, Irbid, Jordanien
Y1  - 2014
SN  - 978-1-4799-3022-7
U6  - http://dx.doi.org/10.1109/IACS.2014.6841958
SP  - 1
EP  - 6
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Schreiber, Marc
T1  - Mit Maximum-Entropie das Parsing natürlicher Sprache erlernen
N2  - Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
Y1  - 2016
N1  - Aufsatz zu einem Seminar (Theoretische Informatik) an der FH Aachen, 2016.
PB  - FH Aachen
CY  - Aachen
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schmidts, Oliver
A1  - Boltes, Maik
A1  - Kraft, Bodo
A1  - Schreiber, Marc
T1  - Multi-pedestrian tracking by moving Bluetooth-LE beacons and stationary receivers
T2  - 2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 18-21 September 2017, Sapporo, Japan
Y1  - 2017
N1  - International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation <8, 2017, Sapporo, Japan>
SP  - 1
EP  - 4
ER  -