nopaque/app/templates/main/poster2.html.j2

{% extends "nopaque.html.j2" %}

{% set full_width = False %}
{% set roadmap = False %}

{% block page_content %}
<div class="col s6">
  <div class="card">
    <div class="card-content">
      <span class="card-title"><i class="material-icons left">burst_mode</i>Setup files</span>
      <p>
        Häufig liegen Datenbestände in verschiedenen Formaten und verstreut
        vor. Da eine Verarbeitung via nopaque ein einheitliches Datenformat
        vorsieht, wird dieser Dienst zur Verfügung gestellt, um etwaig
        anfallende Konvertierungsprozesse durchzuführen.
      </p>
      <blockquote>Umgesetzt mit <i>ImageMagick</i></blockquote>
    </div>
  </div>
</div>

<div class="col s6">
  <div class="card">
    <div class="card-content">
      <span class="card-title"><i class="material-icons left">find_in_page</i>Optical Character Recognition</span>
      <p>
        Durch optische Analysemethoden mit werden aus Bilddaten, wie Fotos
        oder Scans, Textdaten erzeugt. Erst dieser Vorverarbeitungsschritt
        ermöglicht eine weitere computergestützte Verarbeitung von Dokumenten.
        <br><br>
      </p>
      <blockquote>Umgesetzt mit <i>Tesseract OCR</i></blockquote>
    </div>
  </div>
</div>

<div class="col s12"></div>

<div class="col s6">
  <div class="card">
    <div class="card-content">
      <span class="card-title"><i class="material-icons left">format_textdirection_l_to_r</i>Natural Language Processing</span>
      <p>
        Mit Hilfe computergestützter linguistischer
        Datenverarbeitungsmethoden (Tokenisierung, Lemmatisierung,
        Part-of-speech-Tagging und Eigennamenerkennung) werden Textdateien
        mit weiteren Informationen angereichert.
      </p>
      <blockquote>Umgesetzt mit <i>spaCy</i></blockquote>
    </div>
  </div>
</div>

<div class="col s6">
  <div class="card">
    <div class="card-content">
      <span class="card-title"><i class="material-icons left">search</i>Corpus Analysis</span>
      <p>
        Mittels CQP Query Language als Abfragesprache können komplexe
        Suchanfragen unter Zu­hil­fe­nah­me von Metadaten und NLP-Auszeichnungen
        ausgeführt werden. Ergebnisse können als Text oder in abstrakter
        Darstellung ausgewertet werden.
      </p>
      <blockquote>Umgesetzt mit <i>IMS Open Corpus Workbench</i></blockquote>
    </div>
  </div>
</div>
{% endblock %}