Information Retrieval und künstliche Intelligenz

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.

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