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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse, Konzeption, Implementation und Evaluation eines dezentralen Feedback-Systems für die Blockchain Academy Mittweida. Es wurde nach einer Lösung gesucht, das Feedback für die angebotenen Kurse auf der Seite der Blockchain Academy Mittweida erfassen zu können. Dabei sollte die Anonymität des Nutzers stets gewahrt bleiben, jedoch für den Betreiber die Möglichkeit gegeben sein, unberechtigtes oder doppeltes Feedback erkennen und aussortieren zu können. Diese Anforderungen konnten durch die Linkable-Ring-Signature gewährleistet werden. Bei diesem Verfahren kann der Nutzer stellvertretend für seine Gruppe eine Nachricht signieren. Der Betreiber kann überprüfen, ob eine signierte Nachricht aus dieser Gruppe stammt und ob es bereits eine Nachricht von einem Nutzer eingegangen ist, ohne die Anonymität des Nutzers aufzuheben. Das System wurde möglichst dezentral gestaltet, um keine zentrale Angriffsstelle bieten zu können und sicherheitsrelevante Teile abkapseln zu können. Es wurde ein Smart Contract angelegt, welcher die zum Signieren benötigten öffentlichen Schlüssel der Gruppenmitglieder eines Kurses bereithält. Die zweite Komponente stellt eine Browsererweiterung dar. Mit dieser kann der Nutzer sich in die Feedbackgruppe zu einem Kurs eintragen und seine Schlüsselpaare für die Signatur Generierung speichern lassen. Die dritte Komponente ist ein Plugin auf dem WordPress-System der Blockchain Academy Mittweida, mit welchem das Feedback auf Verknüpfbarkeit geprüft werden kann. Mittels eines funktionalen Testverfahrens und einer Probandengruppe wurde die erarbeitete Lösung untersucht. In beiden Fällen bestand die Lösung die an diese gestellten Anforderungen und wurde positiv von der Probandengruppe aufgenommen. Es wurde sich mehrheitlich für die vorgestellte Lösung und gegen eine Lösung mit einem Kennwort, welches der Nutzer eingeben muss, bevor er eine Umfrage ausfüllen kann, entschieden. Im Wintersemester 2022/2023 an der Hochschule Mittweida könnte die Anwendung zusammen mit dem Masterstudiengang Blockchain & Distributed Ledger Technologies (DLT) in einem größeren Praxistest eingesetzt und weiter erprobt und verbessert werden.
Die vorliegende Arbeit beschäftigte sich mit einer Analyse von Methoden des maschinellen Lernens, mit Hinblick auf ihre unterstützende Wirkung für den intralingualen Übersetzungsprozess von deutschen standardsprachlichen zu Leichte Sprache Texten. Für diesen Zweck wurde ein Vergleich von relevanten Methoden, in diesem Fall die der statistischen maschinellen Übersetzung und die der neuronalen maschinellen Übersetzung aus dem Bereich des maschinellen Lernens und des Natural Language Processing aufgestellt. Dabei wurde der potenzielle Funktionsumfang, die Voraussetzungen sowie die Implementierbarkeit verglichen. Das Ergebnis dieses Vergleiches war es das, dass Potenzial durchaus gegeben ist mittels dieser Methoden den Übersetzungsprozess zu unterstützen. Jedoch bedingt das Fehlen eines Textkorpus für deutsche Standard Sprache und ein dazugehöriger Textkorpus der Leichten Sprache, das diese Methoden nicht implementiert, wurden konnten. Es konnten drei Funktionen umgesetzt werden, die den Übersetzungsprozess unterstützen. Zum einen die Funktion für die Anzeige von gebräuchlicheren Synonymen von Wörtern, eine Funktion für die automatische Generierung von
Zusammenfassungen und eine Funktion für Anzeige von Umformulierungen für Zahlen aus den Bereichen hohe Zahlen, alte Jahreszahlen und Prozent Zahlen. Die Evaluation der Funktionen mittels einer zufällig generierten Wortliste und ausgewählter Nachrichten für die Zusammenfassung und Zahlenbereiche ergab. Das diese Funktionen eine unterstützende Wirkung haben, jedoch stark fehleranfällig sind.