Extraktion und Verarbeitung von prozeduralem Erfahrungswissen in Workflows - Qualität, Interaktivität, und Wissenstransfer

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Ralph Bergmann; Professorin Dr. Mirjam Minor
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 200609093

Ziel des Projektes ist die Erforschung neuer Methoden des fallbasierten Schließens und benachbarter Gebiete für die Extraktion, Repräsentation und Verarbeitung von prozeduralem Erfahrungswissen aus Internet Communities. Prozedurales Wissen ist Wissen über die Ausführung bestimmter Aufgaben. Ähnlich wie ein Plan beschreibt es, in welcher Abfolge bestimmte Tätigkeiten erledigt werden müssen, um ein Ziel zu erreichen. In der ersten Förderperiode dieses Projektes haben wir uns mit der Repräsentation von prozeduralem Erfahrungswissen als Workflows auseinandergesetzt. Wesentliche Forschungsergebnisse betreffen die Extraktion von Workflows aus Texten, das ähnlichkeitsbasierte Retrieval von Workflows, sowie die automatische Anpassung für Workflows für ein bestimmtes Ziel. Mit diesem Nachfolgeantrag möchten wir diese Arbeiten in vier neue Richtungen ausweiten.Adaptionsqualität: Die bislang entwickelten Methoden zur automatischen Anpassung von Workflows verwenden automatisch gelerntes Adaptionswissen aus Workflow-Repositories, jedoch ist die Qualität der angepassten Workflows dabei nur schwer zu kontrollieren. Ein neues Ziel ist es daher, Methoden zu entwickeln, mit denen die Qualität angepasster Workflows automatisch bewertet werden kann. Ebenso sollen die Auswirkungen des gelernten Anpassungswissens auf die Workflowqualität ermittelt und bei der Anpassung berücksichtig werden können. Interaktivität: Die bisherigen Retrieval- und Anpassungsmethoden sind vollautomatisch und erfordern eine vollständige und detailliert formulierte Anfrage, was den Nutzer häufig vor große Schwierigkeiten stellt. Daher sollen neue Methoden des dialogorientierten fallbasierten Schließens entwickelt werden, die Retrieval und Adaption interaktiv gestalten. Transfer Learning: Die bisherigen Verfahren erfordern prozedurales Wissen in signifikantem Umfang damit genügend Adaptationswissen gelernt werden kann. Das macht deren Anwendung in Domänen mit nur spärlich verfügbarem prozeduralem Wissen schwierig. Daher werden wir untersuchen, ob Methoden des Transferlernens genutzt werden können, um das Lernen von Adaptionswissen durch Wissenstransfer aus einer unterschiedlichen, aber benachbarten Domäne mit hinreichend verfügbarem prozeduralem Wissen zu ermöglichen.Untersuchung neuer Anwendungsdomänen: Bislang wurden die entwickelten Methoden für Workflows, die Kochrezepte aus Internetforen repräsentieren, erfolgreich demonstriert. In der zweiten Förderperiode möchten wir die experimentelle Basis für das Projekt verbeitern und bestehende Repositories für Workflows und Geschäftsprozessmodells aus der Geschäftsprozessmodell-Forschung nutzen. Wir werden mehrere Repositories auswählen und diese semiautomatisch in Fallbasen von semantischen Workflows oder Prozessmodellen überführen, die dann als Referenzdaten für die neue Experimente genutzt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen