Easier : An Approach to Automatically Generate Active Ontologies for Intelligent Assistants

Intelligent assistants are ubiquitous and will grow in importance. Apple\u27s well-known assistant Siri uses Active Ontologies to process user input and to model the provided functionalities. Supporting new features requires extending the ontologies or even building new ones. The question is no longer "How to build an intelligent assistant?" but "How to do it efficiently?" We propose EASIER, an approach to automate building and extending Active Ontologies. EASIER identifies new services automatically and classifies unseen service providers with a clustering-based approach. It proposes ontology elements for new service categories and service providers respectively to ease ontology building. We evaluate EASIER with 292 form-based web services and two different clustering algorithms from Weka, DBScan and spectral clustering. DBScan achieves a F1 score of 51% in a ten-fold cross validation but is outperformed by spectral clustering, which achieves a F1 score of even 70%

Artificial Intelligence in Requirements Engineering

thingsTHINKING versteht, verarbeitet und verwendet die Semantik der natürlichen Sprache und ist daher verwendbar für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Die bereits bestehende Software erkennt und löst Mängel in natürlicher Sprache von Anforderungsspezifikationen jeglicher Art. Einsatzmöglichkeiten bestehen im Industrie-4.0-Umfeld, bei Software-Herstellern und auch Beratungsunternehmen. Die semantische Verarbeitung natürlicher Sprache bietet viele weitere Möglichkeiten. Mit thingsTHINKING kann zum Beispiel der Kundendienst mit virtuellen Assistenten verbessert werden. Die LegalTech-Lösung könnte bei Entscheidungen und der Interpretation von Verträgen helfen oder einfach nur die Übersetzung für Nicht-Muttersprachler zu verbessern, indem zwischen Sinn und Ausdruck unterschieden wird. Die Anwendungsbereiche für diese Lösungen reichen von Banken, Telekommunikation bis zur Fertigung

Eine Architektur für Programmsynthese aus natürlicher Sprache

Diese Arbeit beschreibt, wie man natürlichsprachliche Schnittstellen für die Programmierung von Software-Anwendungen erstellen kann. Hierbei wird insbesondere betrachtet, wie die Textanalyse vom konkreten Einsatzszenario, d.h. der angesteuerten Software, entkoppelt und somit wiederverwendbar gemacht werden kann. Zur Evaluation werden zwei Fallstudien vorgestellt: Die befehlsgesteuerte Heimautomatisierung mit openHAB und die Erzeugung von 3D-Animationen aus englischen Drehbüchern mit Alice

Eine Architektur für Programmsynthese aus natürlicher Sprache

This book presents an architecture for programming in natural language called NLCI. It decouples the application domain from the text analyses: NLCI is an extensible architecture and its components are reusable. NLCI is evaluated with two case studies in two radically different domains: translating commands for a home automation system (openHAB) and generating 3D animations from English scripts with Alice

Eine Architektur für Programmsynthese aus natürlicher Sprache

Die Arbeit entwirft ein domänenunabhängiges Vorgehen, das aus natürlichsprachlichen englischen Texten Programme ableitet. Eingabetexte werden mit computerlinguistischen Analysen bearbeitet und schließlich auf Quelltext abgebildet. Um die Analysen von der anzusteuernden API zu entkoppeln, wird diese als Modell in den Analyseprozess eingespeist. Eine Fallstudie zur Programmierung von 3D-Animationen und eine zur Heimautomation zeigen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität des Verfahrens

How to Prepare an API for Programming in Natural Language

Natural language interfaces are becoming more and more common but are extremely difficult to build, to maintain, and to port to new domains. NLCI, the Natural Language Command Interpreter, is an architecture for building and porting such interfaces quickly. NLCI accepts commands as plain English texts and translates the input sentences into sequences of API calls that implement the intended actions. At its core is an ontology that models the API. In this demonstration we show how a developer can provide a natural language interface for his or her API by preparing an API ontology. We also show how NLCI analyzes the input text. As an example we use an API that steers a Lego EV3 robot. A short video illustrating the process is available at http://dx.doi.org/10.5445/DIVA/2019-692