In nahezu allen Unternehmen gilt heute die effiziente Nutzung der Ressource Wissen als einer der kritischen Erfolgsfaktoren; dem Wissensmanagement wird immer größere Aufmerksamkeit geschenkt. Häufig steht man dabei vor dem Problem, aus einer ständig wachsenden Menge gespeicherter Text-Do- mente die für eine aktuelle Fragestellung relevanten Dokumente heraus- suchen. Information-Retrieval-Systeme sollen den Benutzer bei der Informationssuche unterstützen. Die verfügbaren Information-Retrieval-Systeme bieten dem un- übten Benutzer jedoch zu wenig Unterstützung. Da die zu recherchierenden Texte in der Regel ohne lexikalische Kontrolle und häufig noch dazu in v- schiedenen Sprachen - verfasst wurden, ist es dem Benutzer kaum möglich, die treffenden Termini für seine Suchanfrage zu erraten. Die Benutzeroberfläche solcher Systeme muss so gestaltet werden, dass auch der ungeübte Benutzer seinen Informationsbedarf in einfacher Weise formulieren kann. Nach der im vorliegenden Buch entwickelten Methode soll dieses Ziel erreicht werden, indem Methoden, die im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt wurden, auf das Problem des Information Retrieval übertragen werden: Zwischen den Benutzer und das Information-Retrieval-System soll sich ein sogenannter KI-Assistent schieben, der dem Benutzer in dreierlei Hinsicht Hilfe anbietet: 1. Durch eine geeignete Menüführung soll der Benutzer dabei unterstützt werden, seine Suchanfrage nach einer semantisch orientierten Methode zu konstruieren.

Die effiziente Nutzung der Ressource Wissen gilt als einer der kritischen Erfolgsfaktoren für Unternehmen, doch durch die Informationsüberflutung wird es immer schwieriger, vorhandenes Wissen aufzufinden. Die bislang verfügbaren Suchmaschinen und Information-Retrieval-Systeme bieten insbesondere ungeübten Benutzern wenig Unterstützung bei der Online-Recherche.

Helmut Jarosch entwickelt einen Ansatz, mit dem Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in die Kommunikation mit einem Information-Retrieval-System eingebunden werden. Dadurch kann ein Suchergebnis mit hoher Vollständigkeit und Genauigkeit erzielt werden. Dies wird am Beispiel eines KI-Assistenten beschrieben, der den Benutzer bei der Formulierung seiner Anfrage unterstützt und so das Niveau der Benutzerkommunikation verbessert. Dabei werden einerseits Verfahren der Filterung und andererseits Methoden des nicht-überwachten und des überwachten Lernens angewendet.

Autorentext
Prof. Dr. Helmut Jarosch lehrt auf den Gebieten "Betriebliche Informationssysteme", "Geschäftsprozessmodellierung und "Datenbanken an der Fachhochschule für Wirtschaft Berlin.

Klappentext

Die effiziente Nutzung der Ressource "Wissen" gilt als einer der kritischen Erfolgsfaktoren für Unternehmen, doch durch die Informationsüberflutung wird es immer schwieriger, vorhandenes Wissen aufzufinden. Die bislang verfügbaren Suchmaschinen und Information-Retrieval-Systeme bieten insbesondere ungeübten Benutzern wenig Unterstützung bei der Online-Recherche.

Helmut Jarosch entwickelt einen Ansatz, mit dem Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in die Kommunikation mit einem Information-Retrieval-System eingebunden werden. Dadurch kann ein Suchergebnis mit hoher Vollständigkeit und Genauigkeit erzielt werden. Dies wird am Beispiel eines "KI-Assistenten" beschrieben, der den Benutzer bei der Formulierung seiner Anfrage unterstützt und so das Niveau der Benutzerkommunikation verbessert. Dabei werden einerseits Verfahren der Filterung und andererseits Methoden des nicht-überwachten und des überwachten Lernens angewendet.

Inhalt
Einführung.- Entwurfsentscheidungen.- Modell der Einbindung eines KI-Assistenten.- Programmiersprache für den KI-Assistenten.- Entwurf eines KI-Assistenten.- Fazit und Ausblick.