Semi-automatic creation of concept maps

Abstract

Concept Maps sind eine Methode zum visuellen Erfassen und Darstellen von Wissen. Sie sind außerdem eine etablierte Methode in Bereichen der Pädagogik, Wissensorganisation und vielen weiteren Anwendungen. Eine Concept Map setzt sich aus Konzepten und beschrifteten Verbindungen zwischen diesen zusammen und wird visuell als Node-Link Diagramm dargestellt. Concept Map Mining ist der Prozess der versucht, Konzepte und Verbindungen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Es gibt drei Methoden, um diesen Prozess durchzuführen: manuell, halbautomatisch und voll automatisch. Eine vollautomatische Extraktion kann das subjektive mentale Modell, welches ein Benutzer bei der manuellen Erstellung auf eine Concept Map übertragen würde, nicht widerspiegeln. Der manuelle Prozess der Concept Map Erstellung wird hingegen oftmals als mühsam und ineffizient empfunden, was deren weitreichende Verwendung limitiert. Diese Diplomarbeit präsentiert einen halbautomatischen Ansatz zum Concept Map Mining, mit welchem versucht wird, die Lücke zwischen einer manuellen und vollautomatischen Erstellung zu füllen. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass die Benutzer die Kontrolle über die Erstellung der Concept Map behalten, während ineffiziente manuelle Schritte reduziert werden sollen. Der präsentierte Ansatz besteht aus einer automatischen Textverarbeitung, die Konzepte und Verbindungen aus einem Textdokument extrahiert. Dies geschieht mit der Hilfe von aktuellen Techniken aus der linguistischen Datenverarbeitung und neuralen Koreferenz-Auflösung. Der zweite Teil des Ansatzes erlaubt das manuelle Erstellen von Concept Maps in einer Benutzeroberfläche, wobei die extrahierten Konzepte und Verbindungen dem Benutzer als Vorschläge zur Auswahl präsentiert werden. In einer Benutzerstudie wurde ein Prototyp des Ansatzes gegen einen Gold-Standard von manuell benutzererstellen Concept Maps und Concept Maps, die von einem vollautomatischen Programm erstellt wurden, verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die erstellten Concept Maps mit dem halbautomatischen Prototypen eine genauere Übereinstimmung mit dem manuellen Gold-Standard, als die voll automatisch erstellten, erreichen. Zusätzlich konnte in der Evaluierung eine erhebliche Steigerung der Effizienz und Benutzerzufriedenheit bei der Erstellung der Concept Maps, im Vergleich zur manuellen Erstellung der Gold-Standard Concept Maps, festgestellt werden.Concept maps are a method for the visualization of knowledge and an established tool in education, knowledge organization and a variety of other fields. They are composed of concepts and interlinked relations between them and are displayed as a node-link diagram. Concept map mining is the process of extracting concept maps from unstructured text. The three approaches to mine concept maps are: manual, semi-automatic or fully automatic. A fully automatic approach cannot mirror the mental knowledge model, which a user would transfer to a manually created concept map. The manual process is often perceived as tedious and inefficient, limiting a wide-range application of concept maps. This thesis presents a semi-automatic concept map mining approach that tries to bridge the gap between all manual construction and fully automatic approaches. The advantage of this approach is that the users still have control over how their concept map is constructed, but are not impeded by manual tasks that are often repetitive and inefficient. The presented approach is composed of an automatic text processing part, which extracts concepts and relations out of an unstructured text document and is powered by state-of-the-art natural language processing and neural coreference resolution. The second manual concept map creation part allows the creation of concept maps in a user interface and presents the extracted concepts and relations as suggestions to the user. In a user study, an implemented prototype of the proposed semi-automatic concept map mining approach was evaluated. Manual gold standard concept maps that were created by the users and concept maps created by a fully automatic tool were compared to concept maps that were created with the prototype, proving the usefulness of the process. Results show that concept maps created with the semi-automatic prototype are significantly more similar to the gold standard than the ones created by the fully automatic tool. Additionally, considerably improved efficiency in creation duration and user satisfaction could be observed in comparison to the manual creation of the gold standard maps.12