Wissensbasiertes Question Answering

Das Volumen der jährlich generierten Daten nimmt stetig zu. Als benutzerfreundliche Schnittstelle zur Abfrage dieser Daten bietet sich wissensbasiertes Question Answering (QA) an. Auf eine natürlichsprachliche Frage eines Benutzers wird eine präzise Antwort aus einer Wissensdatenbank gegeben.

 

Ziel der Arbeit war, 24 QA Pipelines mit dem Qanary Framework aufzubauen und mittels einer Evaluation nach QALD-9 die mit dem besten F-Measure zu bestimmen. Im Anschluss wurden die drei besten Pipelines miteinander und mit drei anderen QA Systemen verglichen. Es wurde eine Webapplikation entwickelt, die das Evaluieren und das Vergleichen der Pipelines ermöglicht. Weiter wurden Anwendungsfälle für QA Systeme in Unternehmen aus drei verschiedenen Branchen entwickelt. Dazu wurden fünf Gruppendiskussionen durchgeführt. Anschliessend wurden die gefundenen Anwendungsfälle gruppiert und auf ihre Machbarkeit überprüft. Für viele wurden Technologien oder Publikationen gefunden, die eine Lösung bieten.

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Datum 08.09.2019
Typ Bachelorarbeit
Studierende Jann Lemm
Silvan Knecht
Partner