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Please don't hack it, thx ;) Der Einfachheit halber kopier ich hier einfach den Text rein, der gerade an meine Uni gegangen is... ------------- Suchbegriffe sind oft mehrdeutig. 'Apple' ist mehr als das Obst. Wir wollen herausfinden, welche Art des Image Taggings die besten Resultate bringt. Bitte helfen Sie uns dabei [1]. Im Rahmen eines Experiments an der University of South Australia werden verschiedene Arten von Image Tagging hinsichtlich der inhaltlichen Genauigkeit untersucht. Dazu wurden einerseits Bilder und Tags von Flickr, Google Image Labeler, Google Image Search und anderen Quellen gesammelt. Andererseits wurden Bild Suchdaten aus Real Life Log Dateien extrahiert. All diese Daten gilt es nun hinsichtlich der Tag-Image-Uebereinstimmung zu bewerten. Und dazu brauchen wir Ihre Hilfe. Auf [1] haben wir ein Interface zur Bewertung erstellt. Bitte geben Sie einen Namen ein, 'leere' User koennen leider nicht gewertet werden. Falls Sie die Bewertung zu einem spaeteren Zeitpunkt fortsetzen wollen, verwenden Sie bitten den selben Namen. Die Uebereinstimmung wird auf einer Likert Skala von 0 (Unsicher/Bild wurde nicht geladen) bis 4 (Uebereinstimmung von Tag und Bild) bewertet. Manche Bilder laden erst nach einigen Sekunden, manche laden garnicht. Bitte bewerten Sie so viele Bilder wie moeglich. Wenn Sie mit einem Begriff nicht vertraut sind, uebersetzen Sie bitte den Begriff mit Hilfe eines Woerterbuchs oder suchen sie nach der Bedeutung in Wikipedia. Bitte helfen Sie uns bei diesem spannenden Experiment und leiten Sie das E-Mail auch an Ihre Kollegen weiter. Vielen Dank. Freundliche Gruesse, Christoph Donner [1]
ttp://sl.cis.unisa.edu.au/~eric/
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