Software Systems
We Transform Ideas into Software
Der Schwerpunkt Software Systems (SWS) befasst sich mit der ingenieurmässigen Entwicklung von Software und Softwarearchitekturen, sowie der Verarbeitung von natürlicher Sprache. In einem hochkomplexen und sehr dynamischen Umfeld suchen wir nach den geeigneten Mitteln, um Software Systeme optimal zu gestalten. Aktuell fokussieren wir uns dabei auf folgende Themen:
- Agile Software Development
- Model Driven Software Development
- Distributed Software Architectures
- Mixed Reality Architectures
- Text-based Dialogue Systems
- Text Classification
- Lifelong learning for Software Systems
Diese Themen bearbeiten wir zusammen mit externen Wirtschaftspartnern innerhalb von nationalen und internationalen Projekten. Die hierbei gewonnen Forschungserkenntnisse fliessen dann auch in den Informatikstudiengang ein und werden in Modulen wie dem Software-Projekt, Programmieren, Software-Entwicklung, Web-Entwicklung und diversen Wahlpflichtmodulen (z.B. .NET) an die Studierenden weitergegeben.
Forschungsthemen
Software Engineering
Im Bereich Softwareentwicklung forschen wir in Fragestellungen wie der agilen Softwareentwicklung und der vollautomatisierten Generierung lauffähiger Software aus grafischen Modellen (Model Driven Software Development). In der Domäne der Software-Architekturen untersuchen wir Realisierungsansätze zu aktuellen Techniken verteilter Verarbeitung und Speicherung (wie z.B. Microservices, Blockchain oder Internet of Things), sowie Architekturkonzepte zur Einbindung von Mixed Reality Systemen.
Text Analytics & Dialogue Systems
Wir entwickeln Technologien zur Verarbeitung von natürlicher Sprache. Dazu verknüpfen wir Methoden aus der Linguistik, Natural Language Processing (NLP) und der Künstlichen Intelligenz, um eine natürlichsprachliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. In unserer Forschung arbeiten wir unter anderem an Themen wie Text-Klassifikation (z.B. Sentiment Analyse), Chatbots oder Natural Language Generation.
Projekte
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AuSuM - Automatic Supply Chain Monitoring
The project implements an online service for companies to monitor suppliers for violations of environmental, social, or governance norms. To do so, a vast variety of sources, such as news outlets, is monitored using machine learning and natural language processing with near human-level accuracy.
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Pre-Study on Generation of Hockey News
Tamedia möchte ein Softwaresystem entwickeln, das aus Hockeyspiel-Daten automatisch News-Artikel generiert. Die ZHAW wird die verschiedenen State-of-the-Art-Technologien untersuchen um die Machbarkeit der Entwicklung eines natürlichen Sprachsystems zu bewerten, das einen umfassenden kontextuellen Eishockeyspielbericht erstellt, und - falls dies ...
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Call-E: Virtual Call Agent
The industrial project partner offers online brokering of loans, mortgages and insurances. The brokering process involves several phone calls of a call agent with a potential client. This is time-consuming and highly repetitive. For this reason, we want to develop a dialogue system which can take over part of the tasks: it will initiate calls to ...
Studentenarbeiten
Publikationen
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Biddle, Robert; Meier, Andreas; Kropp, Martin; Anslow, Craig,
2018.
Sources of satisfaction in agile software development [Poster].
In:
40th International Conference on Software Engineering Companion Proceeedings - ICSE '18, Gothenburg, Sweden, May 27 - June 03, 2018.
New York:
ACM.
S. 333-334.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1145/3183440.3194996
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Siddiqui, Nadina; Metzler, Linus; Tuggener, Don; Cieliebak, Mark,
2018.
A framework for text analytics with visual exploration and machine learning [Poster].
In:
Fachkonferenz Technik, Architektur und Life Sciences (FTAL), Lugano, 18.-19. Oktober 2018.
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Benites de Azevedo e Souza, Fernando; Malmasi, Shervin; Zampieri, Marcos,
2018.
Classifying patent applications with ensemble methods [Paper].
In:
Australasian language technology association workshop 2018 : proceedings of the workshop.
2018 Australasian Language Technology Association Workshop (ALTA 2018), Dunedin, New Zealand, 10-12 December 2018.
Australasian Language Technology Association.
S. 89-92.
Verfügbar unter: https://arxiv.org/pdf/1811.04695.pdf
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Sugisaki, Kyoko; Tuggener, Don,
2018.
German compound splitting using the compound productivity of morphemes [Paper].
In:
Barbaresi, Adrien; Biber, Hanno; Neubarth, Friedrich; Osswald, Rainer, Hrsg.,
14th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2018), Vienna, Austria, 19-21 September 2018.
Austrian Academy of Sciences Press.
S. 141-147.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-4974
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Agirre, Eneko; Marchand, Sarah; Rosset, Sophie; Peñas, Anselmo; Cieliebak, Mark,
2018.
LIHLITH : improving communication skills of robots through lifelong learning.
ERCIM news.
2018(114),
S. 12.
Verfügbar unter: https://ercim-news.ercim.eu/images/stories/EN114/EN114-web.pdf