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Implementierung der
    Knowledge Engineering Workbench
               in myCBR




Bachelorprüfung
Alexander Hundt               24. August 2011
Übersicht des Vortrags
●   Einführung

●   Theoretische Hintergründe dieser Arbeit

●   Entwicklung & Konzeption

●   Implementierung

●   Evaluation

●   Ausblick
Einführung
Wissen als Produkt
Warum muss Wissen
heute „gemanaged“
werden?
●   Fülle an unzusam-
    menhängenden Daten
●   Aggregation der Daten
    in einem
    Zusammenhang zu
    Wissen
Experten nutzen
Ein Zusammenhang
ergibt sich auch
durch gemachte
Erfahrungen
●   Rat von Experten mit
    viel Erfahrung sehr
    gefragt
●   Aber wo finden wir
    Experten?
Suche nach Rat im Internet
Suchmaschinen?              Communities?
●   Liefern (leider) doch   ●   „... Gruppe von
    wieder Daten                Menschen, die ein
                                gemeinsames Ziel
                                verfolgen, gemeinsame
                                Interessen pflegen ...“
                                [duden.de]
Mein Freund, der Experte
Communities bieten...

●   Implizites Wissen durch   ●   Implizites Wissen über
    eine Gemeinschaft aus         Qualität der Experten
    Experten
Vergessene Communities
Communities sind keine Neuerscheinung
des Web 2.0, siehe z.B.
●   Foren
●   Chats




Techniken des
Web 2.0 unterstützen
jedoch eine kollaborativere
Generierung von Wissens-
quellen
Motivation:
     Nutzbarmachung dieses in
Web-Communities vorhandenen Wissens
Theoretische Hintergründe dieser
             Arbeit
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
Case-Based Reasoning
Aufteilung eines CBR-
Systems in Wissens-
container
●   Vocabulary
    Definitionen des Modell-
    wissens
Case-Based Reasoning
Aufteilung eines CBR-
Systems in Wissens-
container


●   Case base
    Speichert Erfahrungs-
    wissen in Fällen
Case-Based Reasoning
Aufteilung eines CBR-
Systems in Wissens-
container



●   Adaption knowledge
    Wissen über Lösungs-
    transformationen
Case-Based Reasoning
Aufteilung eines CBR-
Systems in Wissens-
container




●   Similarity measures
    Wissen über Art und
    Änderung von
    Ähnlichkeitsmaßen
Befüllen der Wissenscontainer
●   Gleichmäßiges      ●   Werkzeuge zur
    Befüllen aller         Befüllung benötigt
    Container ratsam


                       ●   Open-Source Werkzeug
                           zur Erstellung von CBR-
                           Anwendungen
Befüllen der Wissenscontainer
●   Gleichmäßiges      ●   Werkzeuge zur
    Befüllen aller         Befüllung benötigt
    Container ratsam


                       ●   Open-Source Werkzeug
                           zur Erstellung von CBR-
                           Anwendungen
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
Aufgabe:
  Integration der prototypischen
Implementierung direkt in myCBR
Notwendige Bedingungen
●   Klare Abgrenzung vom prototypischen
    Status

●   Erreichung einer methodischen Qualitäts-
    steigerung

●   Einbeziehung von Prinzipien und
    Techniken ingenieursmäßiger Software-
    entwicklung aus dem Software
    Engineering
Software Engineering Prinzipien
●   Modularisierung
●   Minimale Kopplung
●   Maximale Kohäsion
●   Information Hiding
●   Lokalität
●   Verbalisierung
Entwicklung & Konzeption
Requirements Engineering
●   Analyse der bestehenden Systeme


●   Erhebung der Anforderungen


●   Beschreibung der Funktionalitäten


●   Erstellung eines Pflichtenhefts
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
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
Kernbestandteile der KEWo
Code-Review KEWo
Genereller 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
Zielbeschreibung
Zukünftiger 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.)
Implementierung
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
Aufbau der Bedienoberfläche
Funktionalität identisch
                                    Provider
Trennung von Funktionalität   GUI              Func

und GUI durch Connectoren
Funktionale Anforderungen
●   Beschrieben durch Pflichtenheft
●   Umsetzung in separate Klassen
●   Kappselung der einzelnen Funktionen
●   Definition von Schnittstellen

     kewo.func   kewo.plugin   kewo.plugin
                                   .ui




    Paketeinteilung
Optimierungen & Tests
Keine eigenständigen Prozessschritte,
sondern kontinuierliche Begleitung bei
Konzeption und Implementierung
●   Optimierungen
    ●   einheitliche Verbalisierung
    ●   Verkürzung des Codes

●   Tests
    ●   Benutzertests
    ●   Teilweise Codevalidierung mittels JUnit
Evaluation
Evaluation KEWo Prototyp
Evaluation soll Trefferquote der KEWo
bewerten
●   Festlegung eines Testraumes
●   Bewertung mittels Recall und Precision




      Krankheiten       Orte       Medikamente
Evaluation KEWo Plug-In
Evaluation sollte alte Testergebnisse
erreichen
●   Reproduktion der ursprünglichen Evaluation
Vergleich und Bewertung
Evaluation 1                Evaluation 2
●   Precision: 0,846        ●   Precision: 0,75
●   Recall: 0,579           ●   Recall: 0,447


Ergebnisse differieren um etwa 10%
Mögliche Ursachen:
●   keine identischen Beiträge verwendet
●   keine klare Eingrenzung welche Begriffe vom
    Experten als relevant gezählt werden
Ausblick
Heute das Forum und morgen...
… ein Branchenbuch?   Größere und aktuellere
                      Communities nutzen!
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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Implementierung der Knowledge Engineering Workbench in myCBR

  • 1. Implementierung der Knowledge Engineering Workbench in myCBR Bachelorprüfung Alexander Hundt 24. August 2011
  • 2. Übersicht des Vortrags ● Einführung ● Theoretische Hintergründe dieser Arbeit ● Entwicklung & Konzeption ● Implementierung ● Evaluation ● Ausblick
  • 4. Wissen als Produkt Warum muss Wissen heute „gemanaged“ werden? ● Fülle an unzusam- menhängenden Daten ● Aggregation der Daten in einem Zusammenhang zu Wissen
  • 5. Experten nutzen Ein Zusammenhang ergibt sich auch durch gemachte Erfahrungen ● Rat von Experten mit viel Erfahrung sehr gefragt ● Aber wo finden wir Experten?
  • 6. Suche nach Rat im Internet Suchmaschinen? Communities? ● Liefern (leider) doch ● „... Gruppe von wieder Daten Menschen, die ein gemeinsames Ziel verfolgen, gemeinsame Interessen pflegen ...“ [duden.de]
  • 7. Mein Freund, der Experte Communities bieten... ● Implizites Wissen durch ● Implizites Wissen über eine Gemeinschaft aus Qualität der Experten Experten
  • 8. Vergessene Communities Communities sind keine Neuerscheinung des Web 2.0, siehe z.B. ● Foren ● Chats Techniken des Web 2.0 unterstützen jedoch eine kollaborativere Generierung von Wissens- quellen
  • 9. Motivation: Nutzbarmachung dieses in Web-Communities vorhandenen Wissens
  • 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. Case-Based Reasoning Aufteilung eines CBR- Systems in Wissens- container ● Vocabulary Definitionen des Modell- wissens
  • 13. Case-Based Reasoning Aufteilung eines CBR- Systems in Wissens- container ● Case base Speichert Erfahrungs- wissen in Fällen
  • 14. Case-Based Reasoning Aufteilung eines CBR- Systems in Wissens- container ● Adaption knowledge Wissen über Lösungs- transformationen
  • 15. Case-Based Reasoning Aufteilung eines CBR- Systems in Wissens- container ● Similarity measures Wissen über Art und Änderung von Ähnlichkeitsmaßen
  • 16. Befüllen der Wissenscontainer ● Gleichmäßiges ● Werkzeuge zur Befüllen aller Befüllung benötigt Container ratsam ● Open-Source Werkzeug zur Erstellung von CBR- Anwendungen
  • 17. Befüllen der Wissenscontainer ● Gleichmäßiges ● Werkzeuge zur Befüllen aller Befüllung benötigt Container ratsam ● Open-Source Werkzeug zur Erstellung von CBR- Anwendungen
  • 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. Aufgabe: Integration der prototypischen Implementierung direkt in myCBR
  • 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. Software Engineering Prinzipien ● Modularisierung ● Minimale Kopplung ● Maximale Kohäsion ● Information Hiding ● Lokalität ● Verbalisierung
  • 23. Requirements Engineering ● Analyse der bestehenden Systeme ● Erhebung der Anforderungen ● Beschreibung der Funktionalitäten ● Erstellung eines Pflichtenhefts
  • 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. 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
  • 27. Code-Review KEWo Genereller 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. Zielbeschreibung Zukünftiger 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.)
  • 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. Aufbau der Bedienoberfläche Funktionalität identisch Provider Trennung von Funktionalität GUI Func und GUI durch Connectoren
  • 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. Optimierungen & Tests Keine eigenständigen Prozessschritte, sondern kontinuierliche Begleitung bei Konzeption und Implementierung ● Optimierungen ● einheitliche Verbalisierung ● Verkürzung des Codes ● Tests ● Benutzertests ● Teilweise Codevalidierung mittels JUnit
  • 35. Evaluation KEWo Prototyp Evaluation soll Trefferquote der KEWo bewerten ● Festlegung eines Testraumes ● Bewertung mittels Recall und Precision Krankheiten Orte Medikamente
  • 36. Evaluation KEWo Plug-In Evaluation sollte alte Testergebnisse erreichen ● Reproduktion der ursprünglichen Evaluation
  • 37. Vergleich und Bewertung Evaluation 1 Evaluation 2 ● Precision: 0,846 ● Precision: 0,75 ● Recall: 0,579 ● Recall: 0,447 Ergebnisse differieren um etwa 10% Mögliche Ursachen: ● keine identischen Beiträge verwendet ● keine klare Eingrenzung welche Begriffe vom Experten als relevant gezählt werden
  • 39. Heute das Forum und morgen... … ein Branchenbuch? Größere und aktuellere Communities nutzen!
  • 40. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit