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%. ... mehrZukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden.