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KI für Datenjournalismus

Im Forschungsprojekt „Journalistic Information Extraction“ (JoIE) möchten die Technische Hochschule Köln (TH Köln) und das Science Media Center Germany daher ein Tool entwickeln, das mit solchen Datenquellen umgehen und diese journalistisch nutzbar machen kann.

„Die Daten, in denen Journalistinnen und Journalisten nach Informationen suchen, können ungemein vielfältig sein: Es handelt sich um Texte, Tabellen oder Grafiken, Dokumente unterschiedlichen Typs wie Word, PDF oder E-Mail oder um Webseiten, die zudem noch höchst unterschiedlich formatiert sein können. All das macht es sehr schwierig, zuverlässige und konsistente Regeln zu definieren, nach denen eine automatisierte Auswertung erfolgen könnte“, erläutert Prof. Dr. Philipp Schaer vom Institut für Informationswissenschaft der TH Köln die Problemstellung.

Auf Grundlage der beiden Open-Source-Werkzeuge Workbench und Fonduer soll eine Lösung entstehen, die unstrukturierte Daten in eine strukturierte und damit auswertbare Form bringt. Workbench erlaubt unter anderem die Extraktion von Webdaten. Fonduer verwendet künstliche Intelligenz, um automatisch Extraktionsmuster zum Beispiel zur Erkennung von Tabellen zu lernen.

„Kernidee unseres Projektes ist die Synthese der Nutzerfreundlichkeit von Workbench mit der hervorragenden Extraktionsleistung von Fonduer. Dabei geht es auch darum, komplexe Eingabehilfen zu entwickeln, mit denen Regeln für die Datenbearbeitung ohne Programmierkenntnisse erstellt und entwickelt werden können“, sagt Björn Engelmann, der im Rahmen von JoIE seine Doktorarbeit verfassen wird. […]

Das Forschungsprojekt „Journalistic Information Extraction“ (JoIE) wird über drei Jahre von der Klaus Tschira Stiftung gGmbH gefördert. In dieser Zeit soll das Grundgerüst der Anwendung entstehen. Die Überführung in ein für Externe nutzbares System ist für eine optionale Projektverlängerung von zwölf Monaten angedacht.

Vollständige Quelle: TH Köln