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Maschinelle Identifikation der Wortwiederholbarkeit in Textinhalten von Deutsch-Lernplattform DAZonline mit Vorschlaggenerierung zur Füllung der Lücken.
DAZonline, Natural Language Processing (NLP), Graphen, PHP, TypeScript, Python, Docker
Mittels dieser Lernbilder sollen Personen, bisher hauptsächlich Kinder, deutsche Wörter und Redewendungen als Fremdsprache auf assoziative, natürliche Weise erlernen. Das funktioniert, indem das (sprach)lernende Kind die dargestellte Situation aus dem Weltwissen heraus versteht. Wiederholungen von sprachlichen Formen (Wörter und Phrasen) in mehreren unterschiedlichen Lernbildern ermöglichen das situationsübergreifende Lernen. Editoren, beispielsweise Kindergartenlehrpersonen, legen Lernbilder primär in Eigenregie nach den aktuellen Bedürfnissen der Sprachlernenden an.
Editoren sollen Informationen über die wichtige Metrik der Wortwiederholbarkeit zur Verfügung haben. Deshalb sollen die Wortüberlappungen zwischen den einzelnen Lerneinheiten maschinell identifiziert werden, so dass Editoren Bereiche mit fehlenden Überlappungen identifizieren können.
Des Weiteren sollen maschinell Vorschläge für spezifische textliche Inhalte von neuen Lernbildern generiert werden.
Diese Vorschläge sollen so gestaltet sein, dass sie Lernpunkte mit fehlenden Wortüberlappungen und selten vorkommende Wörter ergänzen.
Fragestellungen:
Die Genauigkeit der Sprachverarbeitung ist mit 97% ausreichend, kann aber verbessert werden, etwa durch den Einsatz eines leistungsfähigeren Tools wie spaCy. Die Identifikation der bestehenden Wortüberlappungen hat eine Präzision von 94% erzielt, ebenfalls ein zufriedenstellendes Ergebnis. Daten zur linguistischen Struktur der Textinhalte (Abhängigkeitsanalyse) werden maschinell generiert aber weder für die Auswertung der Wortüberlappungen noch zur Vorschlaggenerierung verwendet. Das Einbeziehen dieser zusätzlichen Dimension bietet Potential zur Verbesserung der Zielerreichung.
Bachelor Thesis
Projektdauer: September 2020 bis März 2021
Aufwand: 360 Personenstunden
Teamgrösse: 1
Susanne Grassmann, <email-pii>
Verein Lernbild
Dimitri Vranken, <email-pii>