mirror of
https://gitlab.ub.uni-bielefeld.de/sfb1288inf/nopaque.git
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146 lines
4.1 KiB
Django/Jinja
146 lines
4.1 KiB
Django/Jinja
{% extends "nopaque.html.j2" %}
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{% set full_width = True %}
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{% set roadmap = False %}
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{% block page_content %}
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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">Eingabe</span>
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<p>Textdaten in Form von Bildern, Fotos, Scans…</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s6">
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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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<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 s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Eingabe</span>
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<p>Textdaten in Form von Multipage-TIFF- oder PDF-Dateien.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s6">
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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 mit werden aus Bilddaten, wie Fotos
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oder 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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<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 s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Eingabe</span>
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<p>Ausschließlich Textdateien.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s6">
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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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<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>Korpus Dateien 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 s3">
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<div class="card">
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<div class="card-content">
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<span class="card-title">Eingabe</span>
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<p>Korpus Dateien und Metadaten entsprechend des BibTeX-Schemas.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col s6">
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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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<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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