Article,
Semantic Interpretation of Natural Language User Input to Improve Search in Multimedia Knowledge Base
it -- Information Technology, 49 (1): 40--48 (2007)
DOI: 10.1524/itit.2007.49.1.40
Abstract
In this article we present an e-librarian service which is able to retrieve multimedia resources from a knowledge base in a more efficient way than by browsing through an index or by using a simple keyword search. Our premise is that more pertinent results would be retrieved if the e-librarian service had a semantic search engine which understood the sense of the user's query. We explored the approach to allow the user to formulate a complete question in natural language. We present our background theory, which is composed of three steps. Firstly, there is the linguistic pre-processing of the user question. Secondly, there is the semantic interpretation of the user question into a logical and unambiguous form, i. e., ALC terminology. Thirdly, there is the generation of a semantic query, and the retrieval of pertinent documents. The background theory was implemented in two prototypes. We report on experiments that confirm the feasibility, the quality and the benefits of such an e-librarian service. From 229 different user questions, the system returned for 97 answer, and for nearly half of the questions only one answer (the best one). Semantische Interpretation einer Benutzer-Eingabe in natürlicher Sprache für eine verbesserte Suche in einer multimedialen Wissensdatenbank: In diesem Artikel stellen wir unseren E-Bibliothekar Dienst vor, der in der Lage ist, multimediale Ressourcen aus einer Wissensdatenbank in einer effizienteren Weise zu finden als es durch das Suchen in einem Index oder durch Benutzen einer Stichwortsuche möglich ist. Wir sind überzeugt, dass konkretere Resultate gefunden werden, wenn der E-Bibliothekar Dienst über eine semantische Suchmaschine verfügt, die den Sinn der Benutzeranfrage versteht. Wir erforschen die Möglichkeit der Benutzereingabe einer ganzen Frage in natürlicher Sprache. Unsere Lösung besteht aus drei Schritten. Erstens gibt es die linguistische Aufbereitung der Benutzerfrage. Zweitens gibt es die semantische Interpretation der Benutzerfrage in eine logische und eindeutige Form, in unserem Fall in eine ALC Terminologie. Drittens gibt es die Erzeugung einer semantischen Frage und das Finden der passenden Dokumente. Unsere Lösung wurde in zwei Prototypen implementiert. Wir berichten über Experimente, die die Durchführbarkeit, die Qualität und den Nutzen eines solchen E-Bibliothekar Dienstes bestätigen. Von 229 unterschiedlichen Benutzerfragen fand unser System in 97 Fälle die passende Antwort und für die Hälfte der Fragen nur eine einzige -- und zwar die beste -- Antwort.
