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3 Teilnehmer
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von Hölldobler, Katrin

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Dienstag, 11. September 2018, 10.00 Uhr Ort: E3, Raum 9222 Referent: Katrin Hölldobler, M.Sc. RWTH Thema: MontiTrans: Agile, modellgetriebene Entwicklung von und mit domänenspezifischen, kompositionalen Transformationssprachen Abstract: Modelle sind die zentralen Entwicklungsartefakte der modellgetriebenen Softwareentwicklung und müssen entsprechend überarbeitet, weiterentwickelt und gewartet werden. Daher sind Modelltransformationen ebenfalls essenziell für die modellgetriebene Softwareentwicklung. Während domänenspezifische Sprachen (DSLs) zur Modellierung mittlerweile weitverbreitet sind, sind spezifische Transformationssprachen rar. Stattdessen werden General Purpose Transformationssprachen (GPTLs) verwendet, die Transformationen basierend auf der internen Repräsentation der Modelle formulieren. Diese interne Repräsentation ist Modellierern und Domänenexperten in der Regel unbekannt, was deren Einbindung in den Entwicklungsprozess deutlich erschwert. Domänenspezifische Transformationssprachen (DSTLs) basieren auf der den Modellierern bekannten konkreten Syntax der DSL, wodurch sie spezifisch für die zugehörige DSL sind. Dies verringert den initialen Aufwand zum Erlernen der Transformationssprache, da der größte Teil der Syntax bereits bekannt ist und zusätzlich nur die Syntax der Transformationsoperatoren erlernt werden muss. Andererseits haben DSTLs durch ihre Zugehörigkeit zu einer DSL den Nachteil, dass für jede neu entwickelte DSL gleichzeitig oder für existierende DSLs nachträglich eine DSTL entwickelt werden muss. Aus diesem Grund erhöht sich der Aufwand der DSL-Entwicklung deutlich. Darüber hinaus erhöht sich der Aufwand weiter, wenn DSTLs zur Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen benötigt werden und entwickelt werden müssen. Zur Reduzierung dieses Aufwands wurde in [Wei12] ein erster DSTL-Generator vorgestellt. Dieser wurde mithilfe der Language Workbench MontiCore 2 entwickelt. Besondere Merkmale von MontiCore 4 sind die Möglichkeiten zur modularen Sprachdefinition durch Sprachkomposition sowie die an die Objektorientierung angelehnten Konzepte der Nichtterminalerweiterung als Erweiterung des Alternativenkonzepts von Grammatiken. Der bisherige DSTL-Generator ermöglicht eine Generierung von DSTLs aus MontiCore-Grammatiken und unterstützt ausschließlich monolithische Sprachdefinitionen. Die Mehrzahl der mit MontiCore entwickelten Modellierungssprachen sind hingegen kompositional definiert. Die bisher generierten DSTLs unterstützen ausschließlich Transformationen von Modellen innerhalb einer Modellierungssprache. Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen oder die Migration von Modellen zwischen Sprachversionen ist somit nicht möglich. Des Weiteren wird bisher nur ein Teil der möglichen Konzepte von MontiCore-Grammatiken unterstützt, auf den sich die restlichen Konzepte abbilden lassen. Dadurch sind Sprachentwickler in der Sprachdefinition eingeschränkt. Im Rahmen dieser Dissertation wird die generative Entwicklung und Verwendung von DSTLs in der modellgetriebenen Softwareentwicklung durch MontiTrans unterstützt. MontiTrans ermöglicht die Entwicklung neuer DSTLs und der zugehörigen Infrastruktur zur Spezifikation und Ausführung von Modelltransformationen. Für die Entwicklung von MontiTrans wurden die zuvor beschriebenen offenen Punkte aufgegriffen und die Generierung von DSTLs basierend auf den Ergebnissen aus [Wei12] weiterentwickelt. MontiTrans wurde sowohl zur Entwicklung neuer DSTLs als auch zur Entwicklung von Bibliotheken von wiederverwendbaren Transformationen verwendet. Hierdurch konnte gezeigt werden, dass MontiTrans ein umfassendes Werkzeug zur Entwicklung von DSTLs sowie für die Entwicklung von Modelltransformationen innerhalb modellgetriebener Softwareentwicklungsprojekte ist. MontiTrans erleichtert sowohl Sprachentwicklern die Entwicklung neuer DSLs und zugehöriger DSTLs als auch Transformationsentwicklern die Definition und Anwendung neuer Transformationen. Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

5 Jahre, 11 Monate

Ankündigung Oberseminar Herr Erion Elmasllari am 06.08.2018 um 14 Uhr

von Daniele Gloeckner

************************************************************************ ** * Einladung * * * Informatik-Oberseminar * * ************************************************************************ Zeit: Montag, 06.08.2018, 14.00 Uhr Ort:: Seminarraum 5053.2 (B-IT Research School, ggü. AH 6) Referent: Herr Erion Elmasllari, M.Sc. Titel: A Framework for the Successful Design and Deployment of Electronic Triage Systems Abstract: Triage -- the prioritisation of victims by emergency of treatment -- suffers from various well-known problems that impact victims' survival chances. Many electronic triage systems have been proposed as a solution, but none of them have been accepted by emergency responders. Furthermore, the reasons for the rejection have never been satisfyingly analyzed until now. The dissertation identifies key criteria for the acceptance of electronic triage systems and presents a conceptual framework, targeted at system designers, to actively guide them towards well-accepted e-triage implementations. An example implementation based on the framework is designed, implemented, and evaluated in large-scale trials, followed by a retrospective, higher-level look on the limits, risks, and intrinsic issues of introducing ICT support in triage. Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

6 Jahre

Ankuendigung Oberseminar am 01.08.18 um 10:00 Uhr

von Sekretariat I6

************************************************************************ * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * ************************************************************************ Zeit: Wednesday, August 1st 2018, 10:00am Ort: Informatik E3, Room 9222 Referent: Dipl.-Inform. Matthias Huck Titel: Statistical Models for Hierarchical Phrase-based Machine Translation Abstract: Machine translation systems automatically translate texts from one natural language to another. The dominant approach to machine translation has been phrase-based statistical machine translation for many years. In statistical machine translation, probabilistic models are learned from training data, and a decoder is conducting a search to determine the best translation of an input sentence based on model scores. Phrase-based systems rely on elementary translation units that are continuous bilingual sequences of words, called phrases. The hierarchical approach to statistical machine translation allows for phrases with gaps. Formally, the hierarchical phrase inventory can be represented as a synchronous context-free grammar that is induced from bilingual text, and hierarchical decoding can be carried out with a parsing-based procedure. The hierarchical phrase-based machine translation paradigm enables modeling of reorderings and long-distance dependencies in a consistent way. The typical statistical models that guide hierarchical search are fairly similar to those employed in conventional phrase-based translation. In this work, novel extensions with statistical models for hierarchical phrase-based machine translation are developed, with a focus on methods that do not require any syntactic annotation of the data. Specifically, enhancements of hierarchical systems with extended lexicon models that take global source sentence context into account are investigated; various lexical smoothing variants are examined; reordering extensions and a phrase orientation model for hierarchical translation are introduced; word insertion and deletion models are presented; techniques for training of hierarchical translation systems with additional synthetic data are suggested; and a training method is proposed that utilizes additional synthetic data which is created via a pivot language. The beneficial impact of the extensions on translation quality is verified by means of empirical evaluation on various language pairs, including Arabic-English, Chinese-English, French-German, English-French, and German-French. Es laden ein: Die Dozenten der Informatik -- -- Stephanie Jansen Faculty of Mathematics, Computer Science and Natural Sciences HLTPR - Human Language Technology and Pattern Recognition RWTH Aachen University Ahornstraße 55 D-52074 Aachen Tel. Frau Jansen: +49 241 80-216 06 Tel. Frau Andersen: +49 241 80-216 01 Fax: +49 241 80-22219 sek(a)i6.informatik.rwth-aachen.de www.hltpr.rwth-aachen.de Tel: +49 241 80-216 01/06 Fax: +49 241 80-22219 sek(a)i6.informatik.rwth-aachen.de www.hltpr.rwth-aachen.de

6 Jahre

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