In den letzten Jahren ist die Anzahl veröffentlichter wissenschaftlicher Publikationen stark angestiegen. Da die meisten Veröffentlichungen in schriftlicher Form vorliegen, können gesammelte Ergebnisse nur schwer von Maschinen verwendet werden. Auch der Vergleich verschiedener Arbeiten ist zeitintensiv und erfordert ein menschliches Eingreifen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde der Open Research Knowledge Graph (ORKG) entwickelt, um Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen in einen maschinenlesbaren Wissensgraphen zu strukturieren. Diese Arbeit untersucht, wie Autoren mithilfe einer Software unterstützt werden können, die passende Visualisierungen generiert, wenn strukturierte Daten eingegeben werden. Ziel ist es, eine Implementierung zu entwickeln, die Autoren dazu anregt, Ergebnisse ihrer wissenschaftlichen Arbeiten in Wissensgraphen wie dem ORKG zu integrieren. Anhand eines im Rahmen dieser Arbeit erstellten Microsoft Word Add-Ins wird gezeigt, wie mithilfe strukturierter Daten und ORKG-Templates Visualisierungen automatisch erstellt werden können. Dabei wurde beobachtet, dass eine solche Umsetzung eine große Unterstützung für den Nutzer sein kann und effiziente Darstellungen generiert werden können. Eine besondere Eigenschaft der generierten Visualisierungen ist, dass sie sich leicht innerhalb des Dokuments verändern lassen, ohne diese neu generieren zu müssen. Trotz der erfolgreichen Ergebnisse sind weitere Anpassungen des implementierten Systems erforderlich, um eine vollständige Unterstützung aller Funktionalitäten und eine ausreichende Menge an Visualisierungen zu gewährleisten.
In recent years, the number of published scientific publications has significantly increased. As most publications are only published as an written Manuscript, collected results are challenging for machines to utilize. Additionally comparisons of different works are time-consuming and require human intervention. To address these challenges, the Open Research Knowledge Graph (ORKG) was developed to structure informations from scientific publications into a machine-readable knowledge graph. This Thesis explores how authors can be supported by software that generates appropriate visualizations when structured data is given. The aim is to develop an implementation that encourages authors to integrate results of their scientific work into knowledge graphs like the ORKG. A Microsoft Word Add-In created as a part of this work, demonstrates how visualizations can be automatically generated using structured data and ORKG templates. It was observed that such an implementation can greatly support users and efficiently generate representations. A notable feature of the generated visualizations is their ability to easily be edited within the document without requiring regeneration. Despite the successful results, further adjustments to the implemented system are necessary to ensure full support of all functionalities and a sufficient amount of visualizations.