Zusammenfassung
Im Zuge der digitalen Transformation von Geschäftsprozessen entsteht die Notwendigkeit, in natürlicher Sprache verfasste Handlungsanweisungen, Verträge und vertragsähnliche Dokumente in eine formale, computerausführbare Sprache (Code) zu wandeln, um z. B. Workflow Automation oder Smart Contracts umzusetzen. Das Anwendungspotenzial hierfür ist enorm: Alle menschenlesbaren Vorschriften sind typischerweise in natürlicher Sprache niedergeschrieben (Montageanleitungen, Verträge, gesetzliche Regulierungen etc.). Das Bestreben, Prozesse zu automatisieren (z. B. robotergestützte Wartung, Regelkonformität bei Banktransaktionen etc.) macht es erforderlich, textlich gefasste Vorschriften computerisiert ausführbar zu machen. Der herkömmliche Weg hierfür ist die manuelle „Übersetzung“ der textlichen Vorschriften in Skripte bzw. prozedurale Programmiersprachen. Diese Übertragung ist nicht nur sehr aufwendig, sondern auch fehleranfällig. Das hier vorgestellte Verfahren SemanticMatcher ermöglicht eine vollautomatische Transformation von natürlichsprachlichen Texten in eine computerverständliche Wissensrepräsentation mittels Logik höherer Ordnung (Higher-Order Logic).
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Notes
- 1.
Jedoch wird zur Auflösung z. B. von Doppeldeutigkeiten kontextspezifisches Apriori-Wissen benötigt – siehe auch Abschn. 8.5.2, Schritt 5.
- 2.
Aufgrund der Äquivalenz von Suchmodell und Wissensmodell wird im Weiteren der Begriff Wissensmodell zur besseren Verständlichkeit verwendet.
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Geiger, B. (2021). Automatische Konversion von natürlichsprachlichen Texten zu Ontologien am Beispiel von Wartungshandbüchern für Flugzeuge. In: Ege, B., Paschke, A. (eds) Semantische Datenintelligenz im Einsatz. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-31938-0_8
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