Title: Themenfindung
Course: Projekt Abschlussarbeiten

Hier ist eine beispielhafte Auswahl zu Themen, die mit Sprache, Semantik und Sprachtechnologie zu tun haben:

- Semantic Web

- Maschinelle Übersetzung, z.B.:

- Nutzung der Maschinellen Übersetzung für die Übersetzung in Leichte Sprache
- automatisches Preediting

- Technische Dokumentation, z.B.:

- Erstellung einer Struktur für eine modulare und flexible technische Dokumentation des Industrie-4.0-Labors der h_da

- Opinion Mining, z.B.

- Anpassung der Wortlisten auf eine neue Domäne oder Social Media
- neue Ideen für Negationsskopus und den Skopus von Verstärkern
- Implementierung der aspektbasierten Sentimentanalyse
- automatische Entdeckung von Opinion Spam

- Sprachverarbeitung, z.B.

- automatische Morphologieanalyse des Deutschen
- Komposita-Analyse
- Chunk-Parsing für das Deutsche

- Informationsextraktion: z.B. automatische Erkennung und Verknüpfung von Namen in Zeitungstexten oder in Social Media  (Implementierungen, z.B. in Sprout oder Python)

- Information Retrieval, z.B. Nutzung eines Thesaurus, Implementierung einer spezifischen Suche z.B. für unser Intranet

- automatisches Indexieren, z.B.

- Experimente mit verschiedenen Methoden und Vergleich
- Erprobung weiterer Methoden zur Extraktion von Terminologie und zur Indexierung
- Vergleich der extrahierten Terminologie und Implementierung des automatischen Findens von Termvarianten
- mehrsprachige Terminologie-Extraktion

- Ontologien, z.B.:

- automatischer Ontologie-Aufbau aus Wikipedia, mit dem WikipediaMiner (http://www.cs.waikato.ac.nz/~ihw/papers/12-DM-IHW-OStoolkit-wikimining.pdf)
- Aufbau einer Ontologie in der Domäne "Geschäftsberichte", mit der dann eine Informationsextraktion arbeiten kann
- Ontologie für Social Media

- WordNet, z.B.:

- Einen Themenbereich in Odenet (deutschen WordNet) aussuchen und umfassend überarbeiten
- Visualisierung des Netzwerks
- Einen Editor bauen, mit dem man das Netzwerk komfortabel erweitern kann
- automatische Prüfungen der Einträge
- Erweiterung mit Sentiment-Informationen

- Plagiate, z.B. automatische Erkennung von Plagiaten

- wissenschaftliche Sprache, z.B.

- Implementierung von Regeln für die automatische Prüfung auf Wissenschaftlichkeit in der Sprache in LanguageTool (oder auch einem anderen Werkzeug)
- Erstellung einer Leitlinie für die wissenschaftliche Sprache, angelehnt an die Leitlinie technisches Deutsch der tekom

- Leichte Sprache, z.B.

- Umsetzung von Leichter Sprache für die Webseiten einer sozialen Organisation
- Umsetzung von Regeln im LanguageTool

Über aktuelle Diskussionen zu diesen Themen können Sie sich z. B. in den Tagungsbänden dieser Konferenzen informieren, die online zur Verfügung stehen:

Coling

LREC

TREC

tekom

ACL

Konvens

Oft ergibt sich ein Thema aus dem Studium oder dem Praktikum. Konkretisieren Sie Ihre Themenvorstellung anhand der Fragen in Bertram, J. (2019), Anhang A.