Nachvollziehbar experimentieren mit Tesla (jetzt wirklich)

Heute komme ich endlich mal dazu, den Aufbau, die Konfiguration und die Durchführung von Tesla-Experimenten zu demonstrieren. Tesla-Experimente sind immer Experimente über textuelle Daten (allerdings lässt sich alles, was als Sequenz diskreter Einheiten dargestellt werden kann, als Text auffassen). Auf diesen Daten arbeiten Komponenten, d.h. Software-Einheiten, die spezifische Ein- und Ausgabe- sowie Konfigurationsschnittstellen haben. Texte und Komponenten lassen sich in Tesla importieren und stehen dann für Experimente zur Verfügung. Die importierten Texte und Komponenten sind in eigenen Views aufgeführt (auf dem Screenshot unten die beiden Fenster auf der linken Seite) und lassen sich per Drag&Drop dem graphischen Experiment-Workflow-Editor (großes Fenster auf der rechten Seite) hinzufügen.

Tesla-Client mit graphischem Workflow-Editor
Tesla-Client mit graphischem Workflow-Editor

Der Workflow wird konstituiert, indem man die einzelnen Elemente – das Text-Element am oberen Rand, die drei ausgewählten Prozessierungs-Komponenten darunter – miteinander durch gerichtete Kanten (vom Output einer Komponente zum Input einer anderen) verbindet. Dabei können diese Anschlüsse nicht beliebig gewählt werden, vielmehr müssen die Schnittstellen, die miteinander verbunden werden, kompatibel sein.

So verlangt bspw. der Präprozessor SPre als Eingabe textuelle Daten, die durch das Text-Element (genauer: Durch den Reader, der auf dem Text-Element sitzt) zur Verfügung gestellt werden. SPre erkennt Wort- und Satzgrenzen und produziert als Ergebnis Wörter und Sätze, indem er diese Elemente im Ausgangstext verankert. Beides ist – in einer verallgemeinerten Form, nämlich als Anchored Element – Eingabe für die nächsten beiden Komponenten. Die eine der Komponenten (N-Gram Tree Generator) erzeugt aus dem Input einen generalisierten N-Gramm-Baum, in dem alle N-Gramme bis zu einer definierten Länge aufgetragen sind. Die andere Komponente (Pattern Detector) wertet den erzeugten Baum aus und sucht nach Mustern (d.h. Wortwiederholungen), die besonders häufig vorkommen oder die besonders viele Elemente umfassen, um diese am Ausgangstext zu markieren.

Das Experiment dient also der Mustersuche in Texten, konkret wurde hier der Text des Voynich-Manuskripts gewählt, dessen Analyse mich auch innerhalb meiner Dissertation beschäftigt hat (dazu vielleicht hier demnächst auch mal bahnbrechende Neuigkeiten :-). Ich will gar nicht allzu tief in die Materie einsteigen, hier geht es schließlich nur darum, wie sich ein Experiment in Tesla realisieren lässt. Bisher haben wir lediglich kompatible Komponenten miteinander verbunden und damit quasi das Rohgerüst für unser Experiment erstellt. Diese Komponenten können jetzt noch einzeln konfiguriert werden, so kann etwa das Wort- oder Satzmodell im Präprozessor SPre auf das Wort/Paragraph-Modell der verwendeten Transkription des Voynich-Manuskripts angepasst werden. Im Tree-Generator kann die maximale Tiefe der erzeugten N-Gramme angegeben werden, und im Pattern Detector kann die Mindestlänge und Mindesthäufigkeit der zu markierenen Muster festgelegt werden. Letzteres ist dargestellt im nächsten Screenshot, in dem rechts oben statt dem graphischen Editor der Abbildung oben der Konfiguriations-Editor dargestellt ist.

Tesla-Client mit Konfigurations-Editor
Tesla-Client mit Konfigurations-Editor

In diesem Editor können links oben einzelne Komponenten ausgewählt werden (in diesem Fall der Pattern Detector), deren Konfigurations-Attribute links unten aufgeführt werden. Durch Auswahl der einzelnen Attribute können diese (rechts oben) auf die gewünschten Werte gesetzt werden. Hier wurde z.B. festgelegt, dass die zu markierenden Muster mindestens fünfmal vorkommen und mindestens zwei Wörter umspannen müssen (auf Reusable Results gehe ich ein andermal ein).

Die Ausführung des Experiments ist so einfach, wie ein Musikstück auf seinem MP3-Player abzuspielen und durch das gleiche Symbol gekennzeichnet – dem kleinen Play-Button oben in der Menüleiste. Mit der Ausführung wird der gesamte Versuchsaufbau – Referenzen auf verwendete Texte und Komponenten, Verbindungen zwischen den Komponenten, Konfigurationseinstellungen – in einer XML-Datei gespeichert, die zum Server geschickt wird. Dieser führt das spezifizierte Experiment aus und stellt die Ergebnisse zur Verfügung, die wiederum im Client visualisiert werden können. Im nächsten Screenshot sieht man den Ausgangstext, in dem die spezifizierten Muster markiert wurden:

Tesla-Client mit Inline-Visualisierung
Tesla-Client mit Inline-Visualisierung

Soweit zur Beschreibung des Aufbaus, der Konfiguration und der Ausführung von Tesla-Experimenten. Ich hoffe, dass aufgefallen ist, dass das Experiment vor seiner Ausführung in ein Format gebracht wurde, das einerseits zur Ausführung an den Server geschickt wird, das sich andererseits aber auch als Weitergabeformat zum Zweck der Reproduktion von Ergebnissen anderswo eignet. Ich habe die XML-Repräsentation dieses Formats hier bewusst ausgespart, um niemanden zu verschrecken. Es ist aber auch überhaupt nicht nötig, sich mit diesem Format auseinanderzusetzen, wenn man eine eigene Instanz von Tesla hat, in die man es importieren kann. Zugegebenermaßen benötigt man zur Reproduktion der Ergebnisse also Tesla sowie die einsetzten Texte und Komponenten. Das sollte aber kein allzu großes Hindernis darstellen, oder?

 


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