Semantische Aufbereitung von Dokumentenbeständen zur Gewinnung anforderungsrelevanter Informationen
Cyriaks, H., Lohmann, S., Stolz, H., Velioglu, V., & Ziegler, J. (2007). In S. Auer, C. Bizer, C. Müller, & V. A. Zhdanova (Eds.), The Social Semantic Web 2007 - Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW). Köllen.
Abstract
Bei der umfassenden Erhebung von Anforderungen muss häufig eine Vielzahl bereits vorhandener Dokumente berücksichtigt werden. Die Aufbereitung und Auswertung dieser Dokumente kann mit einem hohen Aufwand verbunden sein. Um diese Aktivitäten zu erleichtern, werden im SoftWiki-Ansatz Text Mining-Verfahren eingesetzt, die mittels statistischer und korpuslinguistischer Analysen Dokumentenbestände automatisiert vorverarbeiten. Es werden Worthäufigkeiten berechnet und statistisch signifikante Nachbarschafts- und Satz-Kookkurrenzen identifiziert. Das Ergebnis wird als RDF-Graph ausgegeben und in Form eines semantischen Netzes visualisiert. Hierdurch werden ein thematischer Überblick über den Dokumentenbestand und ein leichterer Zugriff auf Teile davon ermöglicht. Die Visualisierung und aktive Filtermöglichkeiten unterstützen die Identifizierung von anforderungsrelevanten Informationen.
