Project image
Big-Data als physische Repräsentation (Foto: Unsplash)
HUBBLE - HUman Behaviour-Based-explainable machine LEarning, Teilvorhaben: Auswahl, Bewertung und Entwicklung von Visualisierungsverfahren und -Algorithmen aus Sicht des Anwenders und des Interface-Entwurfs
Drittmittelprojekt mit Industriebeteiligung

Prof. Dr.-Ing. Dietrich Kammer

Elena Stoll

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Technologie zur Machine Learning basierten TextEXTRAKTION aus digitalen Quellen (Webseiten, Social Media etc.) und – darauf aufbauend – eine multilinguale TextKLASSIFIKATION zur Kategorisierung der extrahierten Inhalte.
HBBO ("human behavior-based optimization") soll genutzt werden, um die Übertragung von Featuren (Wörter und Sequenzen wie Wortgruppen, Sätze, Absätze etc., auf deren Basis die Klassifikation durchgeführt wird), aus einer Sprache in eine andere zu ermöglichen. Um die Pipeline in der Tiefe (auf Algorithmen- bzw. Feature-Ebene) analysieren zu können, sollen Elemente aus dem Bereich "Explainable Machine Learning" (insbesondere: Visual Analytics) von Anfang an berücksichtigt und integriert werden.


BMWi (ZIM)

deecoob Technology GmbH Dresden, Hochschule Mittweida

01.12.2019 bis 30.11.2021