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Auflistung nach Autor:in "Bittkowski, Meik"

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  • Konferenzbeitrag
    Automated Statement Extraction from Press Briefings
    (BTW 2023, 2023) Keller, Jüri; Bittkowski, Meik; Schaer, Philipp
    Scientific press briefings are a valuable information source. They consist of alternating expert speeches, questions from the audience and their answers. Therefore, they can contribute to scientific and fact-based media coverage. Even though press briefings are highly informative, extracting statements relevant to individual journalistic tasks is challenging and time-consuming.To support this task, an automated statement extraction system is proposed. Claims are used as the main feature to identify statements in press briefing transcripts. The statement extraction task is formulated as a four-step procedure. First, the press briefings are split into sentences and passages, then claim sentences are identified with a single-label multi-class sequence classification. Subsequently, topics are detected, and the sentences are filtered to improve the coherence and assess the length of the statements.The results indicate that claim detection can be used to identify statements in press briefings. While many statements can be extracted automatically with this system, they are not always as coherent as needed to be understood without context and may need further review by knowledgeable persons.
  • Konferenzbeitrag
    Flache und semantische Verarbeitung von Namen biochemischer Verbindungen
    (Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Engelken, Henriette; Golebiewski, Martin; Bittkowski, Meik; Hamm, Fritz; Saric, Jasmin; Wittig, Ulrike; Müller, Wolfgang; Reyle, Uwe; Rojas, Isabel
    In den Biowissenschaften ist Termverarbeitung für Information Retrieval und Information Extraction, für Data Mining und für die Datenintegration in wissenschaftlichen Datenbanken von großer Bedeutung. Die Erkennung, Identifizierung und chemische Klassifizierung ist insbesondere für Molekülnamen nötig, welche häufig in wissenschaftlichen Publikationen, Datenbanken und Patenten vorkommen und die wesentlich für das Verständnis des Inhalts dieser Dokumente sind. Eine eindeutige Bezeichnung einer chemischen Verbindung ist ihre chemische Struktur. In Publikationen und Datenbanken werden jedoch oft ausschließlich Namen verwendet. Diese weisen Besonderheiten auf, welche ihre automatische Identifizierung und Klassifizierung erschweren. Zu nennen sind v. a. Synonymie, d. h. Bedeutungsgleichheit unterschiedlicher Namen, und Unterspezifikation, d.h. nicht vollständige Bestimmung der Namensbedeutung. Die Namensidentifizierung kann durch Matching zu einer Referenzliste (Datenbank, Ontologie) erreicht werden. Wir haben ein Programm1 zum normalisierten Namensmatching entwickelt. Die Regeln zur Normalisierung repräsentieren Expertenwissen und beinhalten u. a. morphosyntaktische Umformungen der Namen – z. B. von Suffixen zu gleichbedeutenden Präfixen (z. B. -phosphate zu phospho-). Zudem werden synonyme Substrings paarweise ersetzt, welche wir mit einem statistischen Verfahren gewonnen haben. Durch die implementierten Namenstransformationen können synonyme Namen matchen, welche durch exaktes Stringmatching nicht gefunden werden. Unser zweites System hat zum Ziel ausgehend von einer linguistischen Namensanalyse2 die Molekülstruktur zu rekonstruieren. Diese ist eindeutig und enthält die chemischen Eigenschaften. Die linguistischen Bausteine (Morpheme) jedes Namens liefern bestimmte Constraints über die von diesem Namen bezeichnete chemische Struktur, woraus wir Constraint Satisfaction Probleme über Graphenvariablen modellieren. Mit Hilfe eines Constraintlösers können dadurch alle bezeichneten chemischen Strukturen, auch für unterspezifizierende und Klassen-Namen, bestimmt werden und in der Folge zum semantischen Matching von synonymen Namen und zur Klassifikation dienen.
  • Zeitschriftenartikel
    SABIO-RK, von Daten in der Publikation zur Suchlösung für Spezialisten
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 17, No. 1, 2017) Müller, Wolfgang; Bittkowski, Meik; Golebiewski, Martin; Kania, Renate; Rey, Maja; Weidemann, Andreas; Wittig, Ulrike
    SABIO-RK ist eine Datenbank, in der Spezialisten aus der Systembiologie Daten aus biochemischen Publikationen suchen, finden, und in geeigneten Formaten extrahieren können. Der Artikel beschreibt, wie Kuratierung durch Experten, standardisierte Struktur, flexible Suche und einfacher Datenexport ineinandergreifen, um den Informationsbedarf der Nutzer zu befriedigen.