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# System prepended metadata

title: IDEEN MIT ANDREAS

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# IDEEN MIT ANDREAS

# Music 2 Symbols and Symbols 2 Music

* Music-Themen; https://www.ableton.com/en/live/max-for-live/
    * Lyric analyse -> Lyric analyse; traurige Wörter -> traurige Musik generieren zB MIDI --> und dann Midi2Audio
    * Audio --> 2 Midi --> vergleich mit den Lyrics.

* Lyrics classification -> allgemein Thesaurus; zB News, Geografie.

* Programmiersprache: Python

## Library #

* Music with Python: https://wiki.python.org/moin/PythonInMusic
* Speech to text: https://www.kdnuggets.com/2020/06/easy-speech-text-python.html


## Side note example #

Iacopo Vagliano, Lukas Galke, Florian Mai, Ansgar Scherp:
Using Adversarial Autoencoders for Multi-Modal Automatic Playlist Continuation. RecSys Challenge 2018: 5:1-5:6
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3267471.3267476

# Faultier

## Funktionale Anforderungen

* Ermitteln und Visualisieren der Satzkomplexität (z.B. zu viele oder zu wenige Satzzeichen)
* Analyiseren der Dokumentenstruktur
    * Identifizieren des Dokumententyps (Artikel, Abschlussarbeit, ...)
    * Identifizieren der Überschriften
    * Identifizieren der Abschnitte
    * Identifizieren der Spaltenanzahl
    * Identifizieren der Titelseite
    * Identifizieren von Quellen und Literaturverzeichnis
    * Identifizieren von Tabellen und Abbildungen sowie deren Beschreibungstexte
    * Identifizieren von Kopf- und Fußzeilen
    * Zusammenfügen getrennter Wortsilben bei Zeilen- und Seitenumbrüchen
* Vergleich der Dokumentenstruktur mit der in der jeweiligen Disziplin üblichen Struktur
* Vergleich der Dokumentenstruktur mit der in dem Dokumententyp üblichen Struktur
* Erkennen von Formulierungen, die in wissenschaftlichen Arbeiten nicht verwendet werden sollen ("Bad Words")
    * Umgangssprachliche Formulierungen
    * Erzählerische Ausschweifungen
    * Unsachliche Formulierungen
* Erkennen überflüssiger Füllwörter
    * Füllwörter sind in einigen Stellen für die Bedeutung des Satzes wichtig, in anderen nicht. Um dies zu unterscheiden, muss die Satzstruktur analysiert werden.
* Erkennen unsachlicher und unpassender Quellen, insbesondere Webquellen
    * Suchergebnisse auf Websites sind keine Quellen
    * heise.de, chip.de, golem.de u.ä. sollte nur in Ausnahmefällen zitiert werden, wenn es (noch) keine wissenschaftliche Literatur dazu gibt
    * YouTube-Videos u.a. sollen nach Möglichkeit vermieden werden
    * bild.de u.ä. sind keine seriösen Quellen
    * Wikipedia ist als Quelle nur in Ausnahmefällen zu zitieren. Wenn, dann mit minutengenauem Abrufdatum.
* Prüfen der Vollständigkeit von Quellenangaben
    * Prüfen, ob bei jeder Webquelle ein Abrufdatum angegeben ist
    * Prüfen, ob zu jeder Quelle mindestens Autor, Titel und Jahr angegeben ist
    * 
* Rechtschreibprüfung (mittels Einbinden externer Werkzeuge)
    * Ausnahme bestimmter Dokumentbestandteile bei der Rechtschreibprüfung wie Literaturverzeichnis
* Grammatikprüfung (mittels Einbinden externer Werkzeuge wie Grammarly)
* Unterstützung mehrerer Sprachen
    * MUSS: Englisch (US, GB oder beides?)
    * SOLL: Deutsch

## Technische Anforderungen

* Programmiersprache ist Python
* Bereitstellung erfolgt als Docker-Image
* Bereitstellung erfolgt als Open-Source
* Erweiterbarkeit durch Plugins, um weitere (auch externe) Funktionen zu integrieren

## Prozessschritte

### PDF als Eingabe

1. PDF to Text
2. Text analysieren
3. Text to PDF als Visualisierung

### LaTeX als Eingabe

1. Text und Struktur im Quellcode analysieren
2. Einbinden der Analyse-Ergebnisse zur Visualiserung in den LaTeX-Quellcode
3. Kompilieren des angepassten LaTeX-Quelltexts als PDF
