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Auflistung nach Autor:in "Schmidt, Christopher"

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  • Konferenzbeitrag
    Open Information Extraction gestützte Pipeline für einen deutschsprachigen Wissensgraphen
    (SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Lehner, Marco; Sauer, Anna; Schmidt, Christopher; Schwarz, Lukas
    Eine zentrale Herausforderung bei der Erstellung von Wissensgraphen aus natürlichsprachigen Texten besteht darin, geeignete Werkzeuge für unterschiedliche Sprachen zu entwickeln. Besonders abseits des Englischen sind einsatzfähige Architekturen Mangelware. In diesem Paper stellen wir eine mögliche Pipeline vor, die auf Basis von Open Information Extraction (OIE) einen RDF/OWL-Wissensgraphen aus deutschen Texten extrahiert. Dabei verbinden wir verschiedene bestehende Werkzeuge zur Natürlichen Sprachverarbeitung miteinander, die eigens für die deutsche Sprache konstruiert wurden. Während die Relation Extraction zum GroSSteil auf Dependency Parsing basiert, konzentrieren wir uns bei der Entity Extraction mithilfe von Named Entity Recognition auf Eigennamen, vor allem von Personen.
  • Textdokument
    Workload-Driven Data Placement for GPU-Accelerated Database Management Systems
    (BTW 2019 – Workshopband, 2019) Schmidt, Christopher; Uflacker, Matthias
    An increase in the memory capacity of current Graphics Processing Unit (GPU) generations and advances in multi-GPU systems enables a large unified GPU memory space to be utilized by modern coprocessor-accelerated Database Management System (DBMS). We take this as an opportunity to revisit the idea of using GPU memory as a hot cache for the DBMS. In particular, we focus on the data placement for the hot cache. Based on previous approaches and their shortcomings, we present a new workload-driven data placement for a GPU-accelerated DBMS. Lastly, we outline how we aim to implement and evaluate our proposed approach by comparing it to existing data placement approaches in future work.