Adds rasa architecture.png.

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@@ -44,6 +44,7 @@ werden, um Antworten generieren zu können.
 ### Thema - Architektur von RASA
 
 Note: Bild von Rasa NLU und Core Architektur erklären
+![](rasa_architecture.png)
 
 <!--s-->
 
@@ -71,7 +72,7 @@ Dies soll anhand der _Wikipedia-Einträge von Physikern_ erprobt werden
 
 <!--s-->
 
-### Lösumgsansatz - RASA Bot konfigurierern
+### Lösungsansatz - RASA Bot konfigurierern
 
 * Aufstellen von Intents zu Physikern:
 Note: Schaubild einfügen
@@ -93,8 +94,8 @@ Note: Bild zu dem Artikel von irgendeinem sowjetischen Physiker :)
 
 * Eigenes R-package 'wikiproc' 
 * Download der Artikel als HTML, cleaning, Extraktion der Intents
-Note: Zu jedem Intent ein `R`-Skript
-Note: Master lädt die Artikel, speichert sie in einem Dataframe und ruft für jeden Artikel das clean_html-Skript und die Intent-processing-Skripte auf. Die extrahierten Informationen werden in einem neuen data-frame gespeichert. Außerdem wird das .tsv für den Bot generiert
+Note: Zu jedem Intent ein R-Skript. Master lädt die Artikel, speichert sie in einem Dataframe und ruft für jeden Artikel das clean_html-Skript und die Intent-processing-Skripte auf. Die extrahierten Informationen werden in einem neuen data-frame gespeichert. Außerdem wird das .tsv für den Bot generiert
+
 ```
 ├── packages.list
 ├── script
@@ -173,9 +174,8 @@ Note: fancy plots mit precision und recall zu awards, birthdate und spouse
 
 ### Bewertung Software/Datengrundlage II
 
-#### 1. Rasa-Bot
+#### 2. Wikipedia Artikel als unstrukturierte Datengrundlage
 
-* Bewertung Wikipedia-Artikel als unstrukturierte Datengrundlage
 * (+) relativ ähnlicher Aufbau
 * (-) dennoch im Detail unterschiede ("persönliche Note" unterschiedlicher Autoren)
 * (-) unterschiedlich ausführlich