Eine Schnittstelle zur Vorhersage von Nutzeranfragen auf Datensätzen: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 1. April 2019, 12:03 Uhr

Vortragende(r)	Robin Maisch
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Alexander Wachtel
Termin	Fr 12. April 2019
Vortragsmodus
Kurzfassung	Diese Arbeit stellt eine Schnittstelle vor, die, eingebunden in ein Programm, die Aktionen eines Nutzers im Hintergrund auf dem lokalen Rechner verarbeitet und speichert, und versucht, aus den gesammelten Daten eine Vorhersage für die nächste Aktion zu ermitteln. Eine Nutzeraktion ist dabei durch die Daten eines Datensatzes definiert, die der Nutzer durch die Aktion abfragen möchte. Aus einer Reihe von Paaren (Nutzereingabe, extrahierte Daten), die automatisch über eine REST-Schnittstelle oder von Hand über eine grafische Nutzeroberfläche in das System eingespeist werden können, wird ein Modell gewonnen, das für jede Aktion alle unmittelbar nachfolgenden Aktionen als Bigramm speichert und ihre Häufigkeit zählt. Die Schnittstelle stellt eine Reihe von Vorhersagestrategien zur Verfügung. Eine davon nutzt ein künstliches neuronales Netz, das das System in die Lage versetzt, auch dann einen Aktionsvorschlag zu machen, wenn der Nutzer zuvor eine völlig unbekannte Aktion ausgeführt hat. Die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzes wurde an Beispieldaten getestet und evaluiert. Für die Evaluation wurden zufällig Modelle mit Aktionsfolgen generiert, die menschliches Verhalten nachahmen sollten. Bei einem stichprobenartigen Durchlauf, bei dem das Modell auf zweitausend generierte Nutzeranfragen trainiert wurde, konnte das System die Aktionen zu 54.2 Prozent replizieren, bei zweihundert Nutzeranfragen im Mittel zu 72.2 Prozent. Bei authentischem menschlichem Nutzerverhalten gibt es gute Gründe dafür, anzunehmen, dass die Vorhersage noch leistungsfähiger ist.

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 |betreuer=Alexander Wachtel
 |termin=Institutsseminar/2019-04-12
-|kurzfassung=Diese Arbeit hat zum Ziel, eine Schnittstelle zu entwickeln, die Nutzeraktionen lokal aufzeichnet und aus diesen Aufzeichnungen eine sinnvolle Vorhersage für die nächste Aktion zu ermitteln. Die Form der Nutzeraktionen sind dabei an JustLingo angelehnt, einer Erweiterung für Microsoft Excel, die auf Basis von natürlichsprachlichen Befehlen u.a. relevante Teile aus Datensätzen extrahieren kann. Aus einer Reihe von Paaren (Nutzereingabe, extrahierte Daten), die automatisch über eine REST-Schnittstelle oder von Hand über eine grafische Nutzeroberfläche in das System eingespeist werden können, wird ein Modell gewonnen, das für jede Datenmenge alle unmittelbar nachfolgenden Datenmengen speichert (Bigramm) und ihre Häufigkeit zählt. Eine Reihe von Vorhersagestrategien wurde an Beispieldaten getestet und evaluiert. Die Vorhersagen können zukünftig von JustLingo und anderen Systemen genutzt werden, um sie dem Nutzer als Entscheidungshilfe oder Abkürzung vorzuschlagen; oder auf der Grundlage der nächsten Nutzereingabe die natürlichsprachliche Analyse zu ersetzen, falls die Vorhersage sicher genug ist.
+|kurzfassung=Diese Arbeit stellt eine Schnittstelle vor, die, eingebunden in ein Programm, die Aktionen eines Nutzers im Hintergrund auf dem lokalen Rechner verarbeitet und speichert, und versucht, aus den gesammelten Daten eine Vorhersage für die nächste Aktion zu ermitteln. Eine Nutzeraktion ist dabei durch die Daten eines Datensatzes definiert, die der Nutzer durch die Aktion abfragen möchte. Aus einer Reihe von Paaren (Nutzereingabe, extrahierte Daten), die automatisch über eine REST-Schnittstelle oder von Hand über eine grafische Nutzeroberfläche in das System eingespeist werden können, wird ein Modell gewonnen, das für jede Aktion alle unmittelbar nachfolgenden Aktionen als Bigramm speichert und ihre Häufigkeit zählt. Die Schnittstelle stellt eine Reihe von Vorhersagestrategien zur Verfügung. Eine davon nutzt ein künstliches neuronales Netz, das das System in die Lage versetzt, auch dann einen Aktionsvorschlag zu machen, wenn der Nutzer zuvor eine völlig unbekannte Aktion ausgeführt hat. Die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzes wurde an Beispieldaten getestet und evaluiert. Für die Evaluation wurden zufällig Modelle mit Aktionsfolgen generiert, die menschliches Verhalten nachahmen sollten. Bei einem stichprobenartigen Durchlauf, bei dem das Modell auf zweitausend generierte Nutzeranfragen trainiert wurde, konnte das System die Aktionen zu 54.2 Prozent replizieren, bei zweihundert Nutzeranfragen im Mittel zu 72.2 Prozent. Bei authentischem menschlichem Nutzerverhalten gibt es gute Gründe dafür, anzunehmen, dass die Vorhersage noch leistungsfähiger ist.
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