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Projekt

SciBot

Data Science Chatbot: Eine Textbasierte Schnittstelle, die von Experten lernt, um Experten zu unterstützen

Data Science Chatbot: Eine Textbasierte Schnittstelle, die von Experten lernt, um Experten zu unterstützen

  • Laufzeit:

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung effizienter Methoden zur Analyse und zum Erlernen der Analyse des Nutzerverhaltens bei Interaktionen mit einem Expertensystem. Das betrachtete Szenario umfasst einen oder mehrere Expertennutzer, die mit einer multimodal-multisensorischen Schnittstelle interagieren. Insbesondere konzentrieren wir uns auf Anwendungen von Eye Tracking und sprachbasierten Eingabemodalitäten für semantische Suchanwendungen.

SciBot ist ein Software Campus Projekt, gefördert durch das BMBF.

Partner

DATEV eG

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IS17043

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Kontakt
Michael Johannes Barz, M.Sc.

Keyfacts

Projektbilder

© EIT ICT Labs Germany GmbH

Software Campus Logo

Publikationen zum Projekt

Interactive Assessment Tool for Gaze-based Machine Learning Models in Information Retrieval

Pablo Valdunciel; Omair Shahzad Bhatti; Michael Barz; Daniel Sonntag

In: ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval. ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval (CHIIR-2022), March 14-18, Regensburg, Germany, ISBN 9781450391863, Association for Computing Machinery, 3/2022.

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Implicit Estimation of Paragraph Relevance from Eye Movements

Michael Barz; Omair Shahzad Bhatti; Daniel Sonntag

In: Frontiers in Computer Science, Vol. 3, Page 13, Frontiers Media S.A. 1/2022.

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Multisensor-Pipeline: A Lightweight, Flexible, and Extensible Framework for Building Multimodal-Multisensor Interfaces

Michael Barz; Omair Shahzad Bhatti; Bengt Lüers; Alexander Prange; Daniel Sonntag

In: Companion Publication of the 2021 International Conference on Multimodal Interaction. ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI-2021), October 18-22, Montréal, QC, Canada, Pages 13-18, ISBN 9781450384711, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2021.

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