Erklärbarkeitsstufen für die Mensch-KI-Interaktion in Visueller Textanalyse
| dc.contributor.author | El-Assady, Mennatallah | |
| dc.contributor.editor | Reischuk, Rüdiger | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-02T09:07:07Z | |
| dc.date.available | 2024-10-02T09:07:07Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | In dieser Dissertation wird untersucht, wie verschiedene Interessengruppen in die Lage versetzt werden können, mit künstlichen Intelligenzmodellen zu interagieren, um gemeinsam Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Insbesondere geht es um die Frage, wie die Erklärbarkeit so gestaltet werden kann, dass sie auf die jeweiligen Bedürfnisse und den Wissensstand der Beteiligten zugeschnitten wird. Um diese Themen zu erforschen, wurde das Verfahren der mixed-initiative Modelloptimierung von Inhalten und Themen gewählt, da es eine erhebliche Herausforderung für viele Wissenschaftler darstellt. Noch wichtiger ist jedoch, dass dieses Problem einer Mehrzieloptimierung unterliegt, bei der die verfügbaren automatischen Qualitätsmetriken nicht unbedingt auf die menschliche Intuition abgestimmt sind. Diese Doktorarbeit stellt vier visuelle Textanalysetechniken vor, die eine solche Mensch-KI-Interaktion ermöglichen, wobei der Schwerpunkt auf der Unterstützung des Verhaltens, der Diagnose und der Optimierung von Topic Models liegt. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/Diss2023-07 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-982-5 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/44737 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24) | |
| dc.title | Erklärbarkeitsstufen für die Mensch-KI-Interaktion in Visueller Textanalyse | de |
| gi.citation.endPage | 80 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 71 | |
| gi.conference.date | 05.05.-08.05.24 | |
| gi.conference.location | Schoss Dagstuhl, Deutschland |
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