Gesellschaftsspieler-gesucht

Entwicklung und Betrieb eines kostenlosen sozialen Netzwerkes zur Vermittlung von Offline-Kontakten für Gesellschaftsspiele, https://www.gesellschaftsspieler-gesucht.de

• Mehr als 12000 registrierte Mitglieder; durchschnittlich 120 aktive Benutzer pro Tag
• Full Stack Developer für das gesamte soziale Netzwerk
• Messeauftritt von Gesellschaftsspieler-gesucht auf der SPIEL’2013, der weltgrößten Publikumsveranstaltung für nicht-elektronische Spiele

Link:

• https://www.gesellschaftsspieler-gesucht.de

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Balkonblumenblog

Als Ausgleich zu meiner Arbeit am PC, habe ich auf meinem Balkon (technisch korrekt wäre Loggia) Balkonpflanzen, über die ich gerne blogge. Aktuell habe ich zwei Kiwis, einen Zitronenbaum und Erdbeeren.

Links:

• Blog: balkonblumenblog.wordpress.com

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Argument Mining

Automatisierte Extraktion von Argumentationsstrukturen aus Online-Partizipationsverfahren

• Entwicklung eines Argumentationsmodells
• Entwicklung eines Codebuchs
• Manuelle Annotation von Datensätzen
• Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens

Link:

• GitHub: Code

Publikationen:

• What to Do with an Airport? Mining Arguments in the German Online Participation Project Tempelhofer Feld
• Mining Arguments in Online Participation: Möglichkeiten und Grenzen manueller und automatisierter Inhaltsanalyse zur Erhebung von Argumentkomponenten
• Text Mining für Online-Partizipationsverfahren: Die Notwendigkeit einer maschinell unterstützten Auswertung

IWNLP

In Texten treten Wörter in verschiedensten Formen auf, beispielsweise im Plural und im Singular. Auch Verben und Adjektive können konjugiert bzw. dekliniert werden. Bei einer Textzusammenfassung ist es sinnvoll, dass Wörter auf ihre Grundform (z.B. Schwimmbäder ↦ Schwimmbad) zurückgeführt werden.

IWNLP ist ein wörterbuch-basiertes Programm zur Grundformreduktion deutscher Wörter mittels Wiktionary.

Links:

• GitHub: Python Port für IWNLP
• GitHub: IWNLP als Extension für die NLP-Pipeline spaCy
• GitHub: IWNLP
• GitHub: IWNLP.Lemmatizer
• Projektseite mit Benchmarks: www.iwnlp.com

Publikation:

• IWNLP: Inverse Wiktionary for Natural Language Processing

Pisco

Programm zur Vorhersage von Persönlichkeitstypen eines Programmierers anhand seines Java-Quellcodes

• Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens
• Berechnung auf dem Hochleistungs-Rechencluster HILBERT mit 1476 CPU-Kernen parallel

Links:

• GitHub: Machine Learning Code (Python)
• GitHub: Featureextraktion aus Java-Quellcode (Java)

Publikation:

• Pisco: A Computational Approach to Predict Personality Types from Java Source Code

Magic

Programm zur Vorhersage des Geschlechtes und des Alters vom Autor eines Textbeitrags

• Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens
• Entwicklung eines multilingualen Ansatzes
• Teilnahme an internationalen Wettbewerb (PAN @ CLEF 2016): zweiter Platz von 22 Teams, erster Platz für die Vorhersage des Geschlechts eines Autors von englischsprachigen Texten

Link:

• GitHub: Code

Publikation:

• Exploring the Effects of Cross-Genre Machine Learning for Author Profiling in PAN 2016

Cookbook

Im Rahmen meines Bachelor-Studiums an der Heinrich-Heine-Universität (HHU) in Düsseldorf habe ich im Kurs "Datenbanksysteme" eine Abschlussprojekt umsetzen müssen, um die Klausurzulassung zu erreichen. Wir müssten eine Online-Community zum Austauschen von Kochrezepten entwickeln. Dabei waren Community-Features wie Bewertungen und Kommentare zu implementieren.

Passend zum Kursnamen war zunächst eine ER-Modellierung zu machen, die wir anschließend in PHP 5 / MySQL umsetzen mussten. Zwecks Chancengleichheit wurde uns die Verwendung von externen Libraries verwehrt, ebenso wie die Verwendung von JavaScript.

Aus Datenbanksicht war die Suchfunktion am anspruchsvollsten: Simulation eines Allquators in SQL

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Studentorganizer

StudentOrganizer war eine von mir erstellte Internetplattform, die für Studenten der HHU (Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf) vorgesehen war. Die Plattform Studentorganizer sollte Studenten dabei helfen, ihr Studium leichter zu organisieren. Um dies zu erreichen, wurde der Funktionsumfang modular aufgebaut.

Module sollten z.B. sein:

• Modul Quicklink: Verwaltung einer Linkliste
• Modul Watchdog: Automatisiert werden in regelmäßigen Abständen die von der Universität bereitgestellten Kursseiten nach Neuerungen überprüft. Sollte es Neuerungen geben, so werden diese dem Benutzer übersichtlich dargestellt oder auf Wunsch eine E-Mail generiert.
• Modul Lerngruppen:
  Mehrere Studenten können sich zu einer Lerngruppe zusammenschließen. Innerhalb dieser Gruppe steht ihnen folgendes zur Verfügung:
  • Termine für ein Lerngruppentreffen zu vereinbaren.
  • Diskussionen über Arbeitsblätter, Lösungsansätze
  • Austausch von Dokumenten.

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