[論文レビュー] Semantic Oriented Agent based Approach towards Engineering Data Management, Web Information Retrieval and User System Communication Problems

Zeeshan Ahmed, Detlef Gerhard|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2010

Semantic Web and Ontologies参考文献 1被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、工学的データ管理、ウェブ情報検索、ユーザ-システム間コミュニケーションにおける主な課題に対処するため、意味論的志向のエージェントベースアーキテクチャを提案する。自然言語処理、インテリジェントなGUI、メタデータ抽出、意味論的データ再構築を統合することで、エンドユーザに対してより直感的で正確かつ文脈に即した情報アクセスと表現を可能にする。

ABSTRACT

The four intensive problems to the software rose by the software industry .i.e., User System Communication / Human Machine Interface, Meta Data extraction, Information processing & management and Data representation are discussed in this research paper. To contribute in the field we have proposed and described an intelligent semantic oriented agent based search engine including the concepts of intelligent graphical user interface, natural language based information processing, data management and data reconstruction for the final user end information representation.

研究の動機と目的

• ソフトウェア工学におけるユーザ-システム間コミュニケーションおよび人間-機械インターフェース設計の継続的課題に対処する。
• 工学的データの意味論的理解を可能にすることで、情報処理および管理の向上を図る。
• インテリジェントで文脈に即したエージェントを通じて、データ表現および検索の向上を図る。
• 自然言語インタラクションにより、ユーザと複雑なデータシステムとの間の意味論的および文法的障壁を低減する。
• メタデータ抽出およびデータ再構築を統合し、正確でユーザ中心の情報配信を支援する。

提案手法

• 意味論的エージェントが自主的にデータ取得およびユーザ相互作用を管理するマルチエージェントアーキテクチャを設計する。
• 自然言語処理（NLP）を実装し、ユーザのクエリを構造化されたデータ操作にマッピングする。
• ユーザ入力および文脈に応じて動的に適応するインテリジェントなグラフィカルユーザインターフェース（GUI）を統合する。
• 意味論的メタデータ抽出技術を用いて、機械が理解可能なアノテーションでデータソースを豊かにする。
• 低レベルのデータを意味的に意味のある、ユーザが利用可能な表現に変換するデータ再構築アルゴリズムを適用する。
• オントロジーに基づく推論を用いて、情報検索および提示における一貫性と整合性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味論的エージェントは、工学的データシステムにおける情報検索の正確性と使いやすさをどのように向上させ得るか？
• RQ2 自然言語インターフェースは、ユーザと複雑なデータシステムとの間のコミュニケーションギャップをどの程度低減できるか？
• RQ3 意味論的メタデータ抽出は、データ管理および検索効率の向上にどのような役割を果たすか？
• RQ4 動的で文脈に即したユーザ相互作用を支援するため、インテリジェントなGUIはどのように設計すべきか？
• RQ5 エージェントベースのシステムは、エンドユーザに対して意味的に意味のある形でデータを再構築および提示するのに効果的に機能するか？

主な発見

• 提案されたエージェントベースのシステムは、自然言語クエリを可能にすることで、ユーザ-システム間のコミュニケーションを顕著に改善した。
• 意味論的メタデータ抽出は、異種のデータソース間でのデータの検索可能性および相互運用性を向上させた。
• インテリジェントなGUIコンponentsはユーザ入力に適応し、認知的負荷と相互作用の複雑さを低減した。
• データ再構築技術は、生データを意味的に整合性があり、ユーザフレンドリーな形式に成功して変換した。
• NLPと意味論的推論の統合により、より正確で文脈に即した検索結果が得られた。
• 本システムは、実世界の国際会議応用環境（ICITST 08）において実用性および有効性を示した。