Semi-automatische Generierung von Aktiven Ontologien aus Datenbankschemata

Es wird prognostiziert, dass in Zukunft die Hälfte der Firmenausgaben für mobile Anwendungen in die Entwicklung von Chatbots oder intelligenten Assistenten iet. In diesem Bereich benötigt es zur Zeit viel manuelle Arbeit zur Modellierung von Beispielfragen. Diese Beispielfragen werden benötigt, um natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und in Datenbankanfragen umsetzen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, welcher die manuelle Arbeit reduziert. Dazu wird mittels der Daten aus der Datenbank und Formulierungen, inklusive Synonymen, aus Dialog ow (ein intelligenter Assistent von Google) eine Aktive Ontologie erzeugt. Diese Ontologie verarbeitet anschließend die natürlichsprachlichen Anfragen und extrahiert die Parameter, welche für die Anfrage an die Datenbank benötigt werden. Die Ergebnisse der Aktiven Ontologie werden mit den Ergebnissen aus Dialog ow verglichen. Bei der Evaluation fällt auf, dass die Aktiven Ontologien fehleranfällig sind. Es werden zusätzliche, unerwünschte Parameter extrahiert, welche das Ergebnis verschlechtern. Die übereinstimmungsrate bei einem Eins-zu-Eins-Vergleich mit Dialog ow liegt bei etwa 40%. Zukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden

Inkrementelle Aktualisierungstechniken für Modelle und ihre Datenbankrepräsentation

Modellgetriebene Software-Entwicklung (engl. Model Driven Software Development) steht für die Entwicklung von Software auf der Basis von Modellen. Diese stehen im Entwicklungsprozess auf einer Stufe mit Quelltext, der aus den Modellen generiert werden kann. Um die Arbeit im Team effizient zu ermöglichen, ist eine Synchronisierung der zu bearbeitenden Modelle nach einer Änderung zwischen allen Mitgliedern zwingend notwendig. Bei der Nutzung von Datenbanken zur Speicherung der Modelle ergeben sich dabei jedoch Probleme, da eine generierte Persistenzschicht häufig nur eine vollständige Ersetzung von bereits geladenen Elementen unterstützt. Eine Lösungsmöglichkeit ist die Detektion von Änderungen und die anschließende, inkrementelle Aktualisierung. Hierfür stehen bereits vorhandene Techniken zur Verfügung, welche kombiniert werden können. Im Rahmen dieser Arbeit sollten verschiedene Ansätze gefunden und anhand von Metriken bewertet werden. Eine Lösung des Problems ist die Kombination von aktiven Datenbanksystemen zur Änderungserkennung mit einer Persistenzschicht zur inkrementellen Aktualisierung einzelner Modellelemente. Bei der Untersuchung von UML-Modellen durchschnittlicher Größe (ca. 400 Elemente) ergibt sich bereits eine 25-fache Beschleunigung im Vergleich mit nicht-inkrementellen Methoden

Webbasierte linguistische Forschung: Möglichkeiten und Begrenzungen beim Umgang mit Massendaten

Over the past ten to fifteen years, web-based methods of sociological research have emerged alongside classical methods such as interviews, observations and experiments, and linguistic research is increasingly relying upon them as well. This paper provides an overview of three web-based approaches, i.e. online surveys, crowd-sourcing and web-based corpus analyses. Examples from specific projects serve to reflect upon these methods, address their potential and limitations, and make a critical appraisal. Internet-based empirical research produces vast and highly diverse quantities of (speaker-based or textual) data, presenting linguistic research with new opportunities and challenges. New procedures are required to make effective use of these resources

Query visualization for time-based graph data

Für die visuelle Filterung graphbasierter Daten existieren schon verschiedene Konzepte, die aber meist die Filterung nach temporalen Daten vernachlässigen und diese wie andere Datentypen behandeln. In dieser Arbeit soll ein Konzept vorgestellt werden, das sich darauf konzentriert, graphbasierte Daten nicht nur nach absoluten Zeitpunkten, sondern auch nach Anordnung der temporalen Daten zu ermöglichen, mit dem Ziel einer guten Lesbarkeit und Verständlichkeit der temporalen Filter. Um dies feststellen zu können, wurde ein Prototyp implementiert und in einer Nutzerstudie getestet. Die Ergebnisse dieser Studie und deren Bedeutung für die Ziele des Konzepts sollen ebenfalls in dieser Arbeit vorgestellt werden.Today, many different concepts for the visual filtering of graph-based data exist. Most of the time however they neglect temporal data by handling it like any other data type. This paper presents a new visual concept with focus on filtering graph-based data not only by absolute points in time but also by the order of temporal data with the goal of easy readability as well as comprehensibility. To be able to judge the concept by this goal, a prototype was implemented and a user study was conducted. The results of this study and their meaning concerning the goals of this concept are also presented in this paper