Implementierung der    Knowledge Engineering Workbench               in myCBRBachelorprüfungAlexander Hundt               ...
Übersicht des Vortrags●   Einführung●   Theoretische Hintergründe dieser Arbeit●   Entwicklung & Konzeption●   Implementie...
Einführung
Wissen als ProduktWarum muss Wissenheute „gemanaged“werden?●   Fülle an unzusam-    menhängenden Daten●   Aggregation der ...
Experten nutzenEin Zusammenhangergibt sich auchdurch gemachteErfahrungen●   Rat von Experten mit    viel Erfahrung sehr   ...
Suche nach Rat im InternetSuchmaschinen?              Communities?●   Liefern (leider) doch   ●   „... Gruppe von    wiede...
Mein Freund, der ExperteCommunities bieten...●   Implizites Wissen durch   ●   Implizites Wissen über    eine Gemeinschaft...
Vergessene CommunitiesCommunities sind keine Neuerscheinungdes Web 2.0, siehe z.B.●   Foren●   ChatsTechniken desWeb 2.0 u...
Motivation:     Nutzbarmachung dieses inWeb-Communities vorhandenen Wissens
Theoretische Hintergründe dieser             Arbeit
Repräsentation von Wissen●   Idealerweise dem menschlichen    Erfahrungsspeicher ähnlich●   Häufige Herangehensweise:    I...
Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container●   Vocabulary    Definitionen des Modell-    wissens
Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container●   Case base    Speichert Erfahrungs-    wissen in F...
Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container●   Adaption knowledge    Wissen über Lösungs-    tra...
Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container●   Similarity measures    Wissen über Art und    Änd...
Befüllen der Wissenscontainer●   Gleichmäßiges      ●   Werkzeuge zur    Befüllen aller         Befüllung benötigt    Cont...
Befüllen der Wissenscontainer●   Gleichmäßiges      ●   Werkzeuge zur    Befüllen aller         Befüllung benötigt    Cont...
Nutzen der Communities in CBR●   Wissen aus den      ●   Prototyp bereits    Web-Communities         vorhanden:    soll ex...
Aufgabe:  Integration der prototypischenImplementierung direkt in myCBR
Notwendige Bedingungen●   Klare Abgrenzung vom prototypischen    Status●   Erreichung einer methodischen Qualitäts-    ste...
Software Engineering Prinzipien●   Modularisierung●   Minimale Kopplung●   Maximale Kohäsion●   Information Hiding●   Loka...
Entwicklung & Konzeption
Requirements Engineering●   Analyse der bestehenden Systeme●   Erhebung der Anforderungen●   Beschreibung der Funktionalit...
Analyse myCBR●   Trennung von funktionaler Software und    grafischem UI                                MyCBR GUI         ...
Analyse KEWo●   Grafisches UI auf Basis von AWT/Swing                                     KEWo●   Einbindung der GATE-    ...
Kernbestandteile der KEWo
Code-Review KEWoGenereller Aufbau              Die Folge●   Funktionalitäten in GUI    ●   Modularität    Klasse          ...
ZielbeschreibungZukünftiger Aufbau                                      eclipse RCP Bundle●   Erhaltung der    Funktionali...
Implementierung
Aufgabenplanung●   Zerlegung der beschriebenen Ziele in    konkrete Arbeitsphasen    1. Aufbau der grafischen Bedienelemen...
Aufbau der BedienoberflächeFunktionalität identisch                                    ProviderTrennung von Funktionalität...
Funktionale Anforderungen●   Beschrieben durch Pflichtenheft●   Umsetzung in separate Klassen●   Kappselung der einzelnen ...
Optimierungen & TestsKeine eigenständigen Prozessschritte,sondern kontinuierliche Begleitung beiKonzeption und Implementie...
Evaluation
Evaluation KEWo PrototypEvaluation soll Trefferquote der KEWobewerten●   Festlegung eines Testraumes●   Bewertung mittels ...
Evaluation KEWo Plug-InEvaluation sollte alte Testergebnisseerreichen●   Reproduktion der ursprünglichen Evaluation
Vergleich und BewertungEvaluation 1                Evaluation 2●   Precision: 0,846        ●   Precision: 0,75●   Recall: ...
Ausblick
Heute das Forum und morgen...… ein Branchenbuch?   Größere und aktuellere                      Communities nutzen!
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Implementierung der Knowledge Engineering Workbench in myCBR

711 Aufrufe

Veröffentlicht am

This is the presentation I held during the oral exam of my Bachelor Thesis.
The presentation is about where we can find expert knowledge around the internet and how we can excerpt this knowledge and use it as a basis for a Case-Based Reasoning system.
The second part of the thesis shows which principles of Software Engineering are used to implement an extraction prototype into a sophisticated development tool for CBR-systems.

The slides are provided in German.

Veröffentlicht in: Technologie
0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
711
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
6
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
6
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

Implementierung der Knowledge Engineering Workbench in myCBR

  1. 1. Implementierung der Knowledge Engineering Workbench in myCBRBachelorprüfungAlexander Hundt 24. August 2011
  2. 2. Übersicht des Vortrags● Einführung● Theoretische Hintergründe dieser Arbeit● Entwicklung & Konzeption● Implementierung● Evaluation● Ausblick
  3. 3. Einführung
  4. 4. Wissen als ProduktWarum muss Wissenheute „gemanaged“werden?● Fülle an unzusam- menhängenden Daten● Aggregation der Daten in einem Zusammenhang zu Wissen
  5. 5. Experten nutzenEin Zusammenhangergibt sich auchdurch gemachteErfahrungen● Rat von Experten mit viel Erfahrung sehr gefragt● Aber wo finden wir Experten?
  6. 6. Suche nach Rat im InternetSuchmaschinen? Communities?● Liefern (leider) doch ● „... Gruppe von wieder Daten Menschen, die ein gemeinsames Ziel verfolgen, gemeinsame Interessen pflegen ...“ [duden.de]
  7. 7. Mein Freund, der ExperteCommunities bieten...● Implizites Wissen durch ● Implizites Wissen über eine Gemeinschaft aus Qualität der Experten Experten
  8. 8. Vergessene CommunitiesCommunities sind keine Neuerscheinungdes Web 2.0, siehe z.B.● Foren● ChatsTechniken desWeb 2.0 unterstützenjedoch eine kollaborativereGenerierung von Wissens-quellen
  9. 9. Motivation: Nutzbarmachung dieses inWeb-Communities vorhandenen Wissens
  10. 10. Theoretische Hintergründe dieser Arbeit
  11. 11. Repräsentation von Wissen● Idealerweise dem menschlichen Erfahrungsspeicher ähnlich● Häufige Herangehensweise: Ich habe ein Problem. Ich suche eine Lösung. Ich finde ähnliche Probleme und werde deren Lösungen verändern um mein Problem zu lösen. Geeignete Wahl: Case-Based Reasoning
  12. 12. Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container● Vocabulary Definitionen des Modell- wissens
  13. 13. Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container● Case base Speichert Erfahrungs- wissen in Fällen
  14. 14. Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container● Adaption knowledge Wissen über Lösungs- transformationen
  15. 15. Case-Based ReasoningAufteilung eines CBR-Systems in Wissens-container● Similarity measures Wissen über Art und Änderung von Ähnlichkeitsmaßen
  16. 16. Befüllen der Wissenscontainer● Gleichmäßiges ● Werkzeuge zur Befüllen aller Befüllung benötigt Container ratsam ● Open-Source Werkzeug zur Erstellung von CBR- Anwendungen
  17. 17. Befüllen der Wissenscontainer● Gleichmäßiges ● Werkzeuge zur Befüllen aller Befüllung benötigt Container ratsam ● Open-Source Werkzeug zur Erstellung von CBR- Anwendungen
  18. 18. Nutzen der Communities in CBR● Wissen aus den ● Prototyp bereits Web-Communities vorhanden: soll extrahiert werden Knowledge● Extrahiertes Engineering Wissen für myCBR Workbench [Sauer, 2010] zugänglich machen
  19. 19. Aufgabe: Integration der prototypischenImplementierung direkt in myCBR
  20. 20. Notwendige Bedingungen● Klare Abgrenzung vom prototypischen Status● Erreichung einer methodischen Qualitäts- steigerung● Einbeziehung von Prinzipien und Techniken ingenieursmäßiger Software- entwicklung aus dem Software Engineering
  21. 21. Software Engineering Prinzipien● Modularisierung● Minimale Kopplung● Maximale Kohäsion● Information Hiding● Lokalität● Verbalisierung
  22. 22. Entwicklung & Konzeption
  23. 23. Requirements Engineering● Analyse der bestehenden Systeme● Erhebung der Anforderungen● Beschreibung der Funktionalitäten● Erstellung eines Pflichtenhefts
  24. 24. Analyse myCBR● Trennung von funktionaler Software und grafischem UI MyCBR GUI MyCBR 3.0 Beta● Einbindung als Plug-In● GUI basiert auf eclipse RCP Bundle● Einbindung weiterer Bundles möglich
  25. 25. Analyse KEWo● Grafisches UI auf Basis von AWT/Swing KEWo● Einbindung der GATE- SQL- GATE- Architektur für Named Connector Connector Entity Recognition Forum ANNIE● Anbindung an die SQL- Datenbank eines Zielforums
  26. 26. Kernbestandteile der KEWo
  27. 27. Code-Review KEWoGenereller Aufbau Die Folge● Funktionalitäten in GUI ● Modularität Klasse ● Minimale Kopplung● Vorrangig „globale“ ● Maximale Kohäsion Klassenvariablen ● Information Hiding● Umgebungs-variablen statisch in zusätzlicher ● Lokalität Datei ● Verbalisierung
  28. 28. ZielbeschreibungZukünftiger Aufbau eclipse RCP Bundle● Erhaltung der Funktionalitäten GUI KEWo Func● Implementierung als RCP Bundle für myCBR SQL- GATE-● Ergänzung um nicht- Connector Connector funktionale Anforderungen (Änderbarkeit, Erweiter- Forum ANNIE barkeit, Wartbarkeit, etc.)
  29. 29. Implementierung
  30. 30. Aufgabenplanung● Zerlegung der beschriebenen Ziele in konkrete Arbeitsphasen 1. Aufbau der grafischen Bedienelemente 2. Implementierung funktionaler Anforderungen 3. Optimierung der bisherigen Implementierungen 4. Validierung der Implementierungen durch Tests
  31. 31. Aufbau der BedienoberflächeFunktionalität identisch ProviderTrennung von Funktionalität GUI Funcund GUI durch Connectoren
  32. 32. Funktionale Anforderungen● Beschrieben durch Pflichtenheft● Umsetzung in separate Klassen● Kappselung der einzelnen Funktionen● Definition von Schnittstellen kewo.func kewo.plugin kewo.plugin .ui Paketeinteilung
  33. 33. Optimierungen & TestsKeine eigenständigen Prozessschritte,sondern kontinuierliche Begleitung beiKonzeption und Implementierung● Optimierungen ● einheitliche Verbalisierung ● Verkürzung des Codes● Tests ● Benutzertests ● Teilweise Codevalidierung mittels JUnit
  34. 34. Evaluation
  35. 35. Evaluation KEWo PrototypEvaluation soll Trefferquote der KEWobewerten● Festlegung eines Testraumes● Bewertung mittels Recall und Precision Krankheiten Orte Medikamente
  36. 36. Evaluation KEWo Plug-InEvaluation sollte alte Testergebnisseerreichen● Reproduktion der ursprünglichen Evaluation
  37. 37. Vergleich und BewertungEvaluation 1 Evaluation 2● Precision: 0,846 ● Precision: 0,75● Recall: 0,579 ● Recall: 0,447Ergebnisse differieren um etwa 10%Mögliche Ursachen:● keine identischen Beiträge verwendet● keine klare Eingrenzung welche Begriffe vom Experten als relevant gezählt werden
  38. 38. Ausblick
  39. 39. Heute das Forum und morgen...… ein Branchenbuch? Größere und aktuellere Communities nutzen!
  40. 40. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

×