Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen
| Vortragende(r) | Vanessa Steurer | |
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| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Sebastian Weigelt | |
| Termin | Fr 5. Juli 2019 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Das Lehren neuen Wissens erfolgt beim Menschen schon von Kindesalter an durch Erklärungen in gesprochener Sprache.
Bei computerbasierten Systemen hingegen wird diese Wissensvermittlung bisher durch die Definition von Konzepten und Prozeduren in einer spezifischen Programmiersprache realisiert. Für die Programmierung in natürlicher Sprache wird im Rahmen des PARSE-Projektes ein Ansatz zur Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen vorgestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es, natürlichsprachlich formulierte Funktionserweiterungen in ein Zielsystem zu integrieren. Um die dabei auftretende Vielfalt der Nutzerformulierungen behandeln zu können, werden verschiedene neuronale Netze trainiert. Diese Netze klassifizieren die Nutzereingabe hinsichtlich ihrer Intention und extrahieren verschiedene inhaltliche Bestandteile der beschriebenen, neuen Zielsystem-Funktionalität. Anschließend werden diese Bestandteile auf die Programmschnittstelle des Zielsystems abgebildet. Dazu werden verschiedene Sprachverarbeitungswerkzeuge sowie Kontext-Wissen und Synonyme eingesetzt. Für die Abbildung der Bestandteile auf bestehende Zielsystem-Funktionsaufrufe wird ein F1-Wert von bis zu 90.9% erreicht. Die korrekte Abbildung vollständiger Funktionen inklusive aller benötigten Parameter erzielt ein F1-Wert von bis zu 69.4%. Auch die Synthese eines aussagekräftigen Namens für diese neu definierte Funktionalität wird mit 90.4% Genauigkeit umgesetzt. Zusätzlich dazu ist das entwickelte Werkzeug in der Lage, neben den Definitionen neuen Wissens auch diktierte Anweisungsfolgen des Nutzers auf Skripte bestehend aus Zielsystem-Bibliotheksaufrufen abzubilden. Abschließend wurde festgestellt, dass in den meisten Fällen ein fehlendes Verständnis der Semantik einer Nutzereingabe zu Fehlern führt. Dieses Verständnis könnte zukünftig ausgebaut werden. | |