Zielsystemunabhängige Quelltextsynthese aus natürlicher Sprache
| Vortragende(r) | Viktor Kiesel | |
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| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Sebastian Weigelt | |
| Termin | Fr 17. Januar 2020 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Die Steuerung von Maschinen, wie Robotern und intelligenter Assistenten, durch Sprache gewinnt im täglichen Leben immer stärker an Bedeutung.
In Zukunft werden Nutzer erwarten, dass Maschinen komplexe Befehlssequenzen verstehen, die zum Beispiel Kontrollstrukturen enthalten. In dieser Arbeit wurde daher das Thema der zielsystemunabhängigen Quelltextsynthese aus natürlicher Sprache untersucht. Dabei wurden Werkzeuge entwickelt, die aus aufbereiteten Sprachinformationen, wie beispielsweise extrahierten Kontrollstrukturen, einen abstrakten Syntaxbaum synthetisieren. Dazu wurden Strukturen des Syntaxbaumes durch Mustererkenner extrahiert und anschließend verbunden. Der Syntaxbaum wurde durch Besucher und Schablonen-Systeme in Quelltext übersetzt. Mit diesem Vorgehen konnte Quelltext für einen Küchenroboter, einen Legoroboter und ein System zum Erstellen von Aktivitätsdiagrammen erzeugt werden. Die entwickelten Werkzeuge sind in der Lage Quelltext in Java, Python, C und PlantUML zu erzeugen. Bei einer Online-Studie akzeptierten Probanden in einem Mehrheitsentscheid 47,68% der Aktivitätsdiagramme als korrekt. Vollständig korrekter Quelltext wurde bei einer manuellen Evaluation in 32,91% der Fälle erzeugt. Die Ergebnisse zeigen, dass Quelltext mit Kontrollstrukturen aus natürlicher Sprache synthetisiert werden kann. | |