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

Virtuelle Fachbibliothek Sozialwissenschaften - Projektskizze

Das Projekt zielt auf die integrierte Bereitstellung sozialwissenschaftlicher Literaturinformationen aus verteilten und inhaltlich unterschiedlich erschlossenen Datenbeständen. In erster Linie sollen Probleme des inhaltlichen Zugriffs auf solch heterogene Dokumentenbestände gelöst werden

EmoVision – Potenziale von EmoMapping in der räumlichen Planung

Nicht nur die Geschwindigkeit der Entwicklungen im technologischen Bereich nimmt immer mehr zu, sondern auch der Einfluss, den diese Entwicklungen auf den Lebensalltag haben. Der technische Fortschritt verändert damit auch zunehmend die Disziplin der räumlichen Planung. Ein Beispiel dafür ist die Entwicklung des Internets, das mittlerweile in der dritten Evolutionsstufe (Web 3.0) angekommen ist und einen stetig wachsenden Anteil an verorteten Informationen bietet. Daher ist es naheliegend, dass diese Stufe auch Geoweb genannt wird. Mit diesem Umstand verbunden, leisten gegenwärtig internetfähige Mobilgeräte – wie die Smartphones – ihren Beitrag zur Gestaltung des Alltags, ganz im Sinne des Ubiquitous Computing bzw. dem Internet of Things. Somit trägt fast jeder Mensch mittlerweile ein mit Sensoren ausgestattetes Gerät mit sich, das über GPS-Ortung verfügt. Für die Raumplanung eröffnet dieser Umstand neue Möglichkeiten und Potentiale der Datengewinnung und –analyse, welche unter den Begriff Raumsensorik fallen. Einen Schritt weiter geht die Humansensorik im Kontext der räumlichen Planung. Sie nutzt den Menschen selbst als Sensor, z. B. indem sie seine Emotionen erfasst und verortet. Mit ihrer Hilfe kann man die emotionale Wirkung der Umwelt auf den Menschen erforschen. Diese Technik wird EmoMapping genannt und lässt sich in induktive und deduktive Prozesse unterteilen. In der räumlichen Planung lässt sich diese Methode auf verschiedene Art und Weise einsetzen, z. B. zur Analyse von Verkehrsinfrastruktur, der Wirkung von städtischer und natürlicher Umwelt auf den Menschen oder sogar die emotionalen Einflüsse der Umgebung auf das Kaufverhalten eines Kunden in der Innenstadt oder in einem Kaufhaus. Diese Arbeit gibt einen Überblick über das Thema EmoMapping und beleuchtet die Möglichkeiten und Potentiale des Einsatzes dieser Methode in der räumlichen Planung