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Artificial Intelligence in Requirements Engineering

Landhäußer, Mathias; Körner, Sven J.

Abstract: 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.

Abstract (englisch): thingsTHINKING develops artificial intelligence understanding text and thus helping find deficiencies in technical documents. Natural language is a revolution in man/machine interaction. Machine learning, statistics, and other approaches will not overcome the obstacles in communication between man and computer as long as machines do not understand the meaning of language, but try to grasp it by a mathematical or statistical approach. Unlike common natural language processing methods, the thingsTHINKING understands the semantics of a language. It understands, processes, and uses semantic concepts and, hence, can be applied in many ways, e.g. for Industry 4.0, in software production or by consulting companies. Future customer service might be improved by virtual assistants or legal-tech solutions might help interpret contracts.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Vortrag
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-682211
KITopen ID: 1000068221
Erschienen in REConf, München, 27.03.2017
Schlagworte artificial intelligence requirements engineering natural language processing quality assurance text understanding
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