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Department of Telecommunication SystemsMA: Entwurf und Umsetzung eines Konzeptes für Chat- und Voicebots Wissensdatenbanken

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MA: Entwurf und Umsetzung eines Konzeptes für die automatisierte Erstellung von Wissensdatenbanken als Grundlage für Chat- und Voicebots

Zielsetzung

Eine der sichtbarsten Auswirkungen der Digitalisierung ist die Nutzung von so genannten Chat- oder Voice-Bots im Alltagsleben. Zahlreiche Sprachassistenten sind auch im Hausgebrauch und sind ein integraler Bestandteil von Smart Homes. Diese Assistenten (Chat- und Voicebots) nehmen die Fragen in textueller oder gesprochener Form auf, suchen nach Antworten in internen oder externen Repositories und informieren anschließend den Nutzer. Banken, Versicherungen, Onlineshops, Bürgerämter und viele andere Dienstleister setzen auf diese Technologie, um die eigenen Kundendienste dahingehend zu entlasten, dass die einfachen Routinefragen schon im Vorfeld aussortiert und beantwortet werden bzw. die Fragesteller zu den passenden Ansprechpartner weitergeleitet werden. Die Nutzer profitieren dabei durch kürzere Wartezeiten und bekommen eine Kontaktmöglichkeit rund um die Uhr.  

Diese Vorteile stellen sich jedoch nur dann ein, wenn die Bots über eine entsprechende Such- und Analysefähigkeit sowie die passende Wissensdatenbank verfügen, so dass die Antworten eine ähnliche Qualität wie die von menschlichen Ansprechpartnern aufweisen. Die jüngsten Vorstellungen beispielsweise der Duplex-Technologie von Google zeigen deutlich, welche Möglichkeiten heute schon existieren. Die wichtige Frage ist daher, wie schnell diese und ähnliche Technologien in einer Domäne einsetzbar sind. Dies betrifft zum einem die Anpassung der Analyse und zum anderen den Aufbau der Wissensdatenbank.

Die ausgeschriebene Masterarbeit betrifft den zweiten Punkt und soll daher untersuchen, welche Technologien für den Aufbau einer domänenspezifischen Wissensdatenbank vorhanden sind, diese bewerten und einen entsprechenden Demonstrator für die Evaluation in einem unternehmensnahen Szenario erstellen. Das Ausgangsszenario umfasst beispielsweise ein Bedienerhandbuch, das anschließend mittels einer semantischen Textanalyse untersucht und das Ergebnis als Eingabe für die Wissensdatenbank eines Chat-/ Voicebots weiterleitet. Die Schwerpunkte sind dabei verschiedene Verfahren für die Analyse, Komprimierung und die Extraktion der relevanten Informationen aus den vorgelegten Textdokumenten.

Die Masterarbeit soll zunächst die Grundbausteine von Chat- und Voicebots und deren Architektur analysieren, um die Eingabearchitektur und -formate zu definieren. Anschließend sollen existierende Methoden und Werkzeuge für die Analyse und Aufbau von Textbausteinen recherchiert und hinsichtlich Qualität sowie Effizienz bewertet werden. Die ausgewählte Methode soll dann an einem konkreten Beispiel evaluiert werden.

Um der praktischen Relevanz gerecht zu werden, wird die Masterarbeit in Zusammenarbeit mit der Firma ATOS umgesetzt. Das entwickelte Konzept soll dann im Rahmen von Kundenprojekten, firmeninterner Portfolioentwicklungsarbeit sowie Ausschreibungen auf seine Validität überprüft und gegebenenfalls angepasst und weiterentwickelt werden.

Voraussetzungen

Kenntnisse von semantischer Textanalyse, Maschinelles Lernen, Textretrieval, Data mining, Systemintegration

Wünschenswerte Kenntnisse sind Grundlagen von Chat- und Voicebots

Beginn: ab sofort

Kontakt: Prof. Dr. Odej Kao ()      

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