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Extraktion von Entitäten und Relationen aus domänenspezifischen Texten

Dieses Projekt ist beendet.

Die Abteilung „Quality Analysis“ der Forschung und Entwicklung der Daimler AG hat zum Ziel, Qualitätsdaten sowohl im Prozess (On-line) als auch Off-line zu ermitteln, und deren Analyse zur Qualitätssteigerung und -erhaltung der Konzernprodukte voranzutreiben. Einsatzgebiete sind neben der Fehlerverfolgung vor allem reduzierte Fehlerabstellzeiten und eine effiziente Fehlerfrüherkennung. Hierfür werden neben Methoden des Data-Minings auch Verfahren des Text-Minings eingesetzt, um die zahlreichen natürlichsprachlichen Quellen des Konzerns hochqualitativ zu analysieren und auszuwerten, und die Ergebnisse den Automobilexperten und Werkstätten im Konzern zugänglich zu machen.
Von entscheidender Bedeutung ist hierbei die präzise Detektion von Bauteil-Bezeichnern, Korrekturmaßnahmen und Problembeschreibungen in Werkstattberichten und Kundenbeanstandungen, und die richtige Verknüpfung dieser Konzepte zu einem aussagekräftigen Gesamtbild, welches grundlegend für jede Problemdiagnose ist. Neben der reinen Extraktion dieser Informationen aus natürlichsprachlichen Texten ist deren Aufbereitung, Visualisierung und Integration mit strukturierten Daten unumgänglich, um die Vorraussetzungen für eine hohe Produktqualität zu gewährleisten.
In Zusammenarbeit mit der Abteilung für automatische Sprachverarbeitung (ASV) der Universität Leipzig werden zur Erreichung dieser Ziele neue wissenschaftliche Verfahren erprobt und an Realdaten evaluiert.


Förderprogramm: Industriekooperation
Partner: Daimler AG, Forschungszentrum Ulm, Gruppe Text Mining und Qualitätssicherung
Zeitrahmen: seit 04/2005

Kontakt: Prof. Dr. Gerhard Heyer