mirror of
https://gitlab.ub.uni-bielefeld.de/sfb1288inf/nopaque.git
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180 lines
5.8 KiB
Django/Jinja
180 lines
5.8 KiB
Django/Jinja
{% extends "nopaque.html.j2" %}
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{% set full_width = False %}
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{% set roadmap = False %}
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{% block page_content %}
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<style>
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input::placeholder {
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color: black;
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font-style: italic;
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}
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</style>
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<div class="col s9">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title"><i class="material-icons left">burst_mode</i>Setup files</span>
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<p>
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Häufig liegen Datenbestände in verschiedenen Formaten und verstreut
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vor. Da eine Verarbeitung via nopaque ein einheitliches Datenformat
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vorsieht, wird dieser Dienst zur Verfügung gestellt, um etwaig
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anfallende Konvertierungsprozesse durchzuführen.
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</p>
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<div class="row">
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<div class="col s9">
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<div class="file-field input-field">
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<div class="btn">
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<span>File</span>
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<input type="file" multiple>
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</div>
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<div class="file-path-wrapper">
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<input class="file-path validate" type="text" placeholder="Bilder, Fotos, Scans…">
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3 right-align">
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<p> </p>
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<button class="btn waves-effect waves-light"type="submit">Submit<i class="material-icons right">send</i></button>
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</div>
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</div>
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<blockquote>Umgesetzt mit <i>ImageMagick</i></blockquote>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Ausgabe</span>
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<p>Aus den Eingaben zusammengesetzte Multipage-TIFF-Dateien.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s12"></div>
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<div class="col s9">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title"><i class="material-icons left">find_in_page</i>Optical Character Recognition</span>
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<p>
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Durch optische Analysemethoden werden aus Bilddaten, wie Fotos oder
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Scans, Textdaten erzeugt. Erst dieser Vorverarbeitungsschritt
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ermöglicht eine weitere computergestützte Verarbeitung von Dokumenten.
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</p>
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<div class="row">
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<div class="col s9">
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<div class="file-field input-field">
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<div class="btn">
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<span>File</span>
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<input type="file" multiple>
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</div>
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<div class="file-path-wrapper">
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<input class="file-path validate" type="text" placeholder="Multipage-TIFF- oder PDF-Dateien">
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3 right-align">
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<p> </p>
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<button class="btn waves-effect waves-light"type="submit">Submit<i class="material-icons right">send</i></button>
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</div>
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</div>
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<blockquote>Umgesetzt mit <i>Tesseract OCR</i></blockquote>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Ausgabe</span>
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<p>
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Textdateien, PDF-Dateien und TEI P5 konformen XML-Dateien.
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</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s12"></div>
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<div class="col s9">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title"><i class="material-icons left">format_textdirection_l_to_r</i>Natural Language Processing</span>
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<p>
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Mit Hilfe computergestützter linguistischer
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Datenverarbeitungsmethoden (Tokenisierung, Lemmatisierung,
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Part-of-speech-Tagging und Eigennamenerkennung) werden Textdateien
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mit weiteren Informationen angereichert.
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</p>
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<div class="row">
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<div class="col s9">
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<div class="file-field input-field">
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<div class="btn">
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<span>File</span>
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<input type="file" multiple>
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</div>
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<div class="file-path-wrapper">
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<input class="file-path validate" type="text" placeholder="Textdateien">
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3 right-align">
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<p> </p>
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<button class="btn waves-effect waves-light"type="submit">Submit<i class="material-icons right">send</i></button>
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</div>
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</div>
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<blockquote>Umgesetzt mit <i>spaCy</i></blockquote>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Ausgabe</span>
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<p>Korpusdateien im <i>verticalized text</i>-Format (XML-Dialekt).</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s12"></div>
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<div class="col s9">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title"><i class="material-icons left">search</i>Corpus Analysis</span>
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<p>
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Mittels CQP Query Language als Abfragesprache können komplexe
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Suchanfragen unter Zuhilfenahme von Metadaten und NLP-Auszeichnungen
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ausgeführt werden. Ergebnisse können als Text oder in abstrakter
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Darstellung ausgewertet werden.
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</p>
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<div class="input-field">
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<i class="material-icons prefix">search</i>
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<input class="search" placeholder='"fox" "jumps" "over" []* "dog"' type="search"></input>
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</div>
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<p>
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<i class="material-icons left" style="padding-left: 10px;">subdirectory_arrow_right</i>
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<span class="chip">The</span> <span class="chip">quick</span>
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<span class="chip">brown</span> <span class="chip">fox</span>
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<span class="chip">jumps</span> <span class="chip">over</span>
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<span class="chip">the</span> <span class="chip">lazy</span>
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<span class="chip">dog</span> <span class="chip">.</span>
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</p>
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<blockquote>Umgesetzt mit <i>IMS Open Corpus Workbench</i></blockquote>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Ausgabe</span>
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<p>Export der Ergebnisse in CSV, Excel, JSON und HTML.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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{% endblock %}
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