Bild
Suchfeld

07.09.2021 | News IntraFind an neuem Forschungsprojekt beteiligt

Gemeinsam mit den Projektpartnern Technische Hochschule Deggendorf und DATEV untersucht der Enterprise-Search Spezialist IntraFind das Thema „Natürlichsprachliche Semantische Suche in Big Data“ im Projekt SEMIARID (SEMantIc seARch big Data).

SEMIARID LogoDas vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie mit gut einer Million Euro geförderte Projekt läuft drei Jahre. Die drei Projektpartner Technische Hochschule Deggendorf (THD), DATEV und IntraFind wollen dabei gemeinsam erforschen, wie unternehmensinterne Suchmaschinen durch die Verwendung von KI-Techniken verbessert werden können.

Ein Problem unserer Gesellschaft ist nicht mehr der Informationsmangel, sondern das Übermaß an Information. Deshalb brauchen wir Suchmaschinen, um die richtigen Antworten auf unsere Fragen zu finden. Das gilt sowohl im World Wide Web als auch für unternehmensinterne Informationen. Speziell werden im Projekt semantische Suchmaschinen für den Zugriff auf interne Konzern-Inhalte für die Mitarbeiter, Suchmaschinen für Supportdatenbanken und Suchmaschinen für den Zugang zu Fachinformationen entwickelt.

Eine unternehmensinterne Suchmaschine muss auf Fragen wie „Was ist die Telefonnummer von Frau Monika Schmidt?“, „Wer hilft mir bei Druckerproblemen?“, „In welchen Produkten ist das Bauteil xyz eingebaut?“, „Welche Temperaturtoleranz hat Bauteil xyz?“ hilfreiche Antworten liefern.

Um Fragen richtig beantworten zu können, muss die Suchmaschine normale Sätze richtig interpretieren können. Im Projekt sollen hierzu neueste Forschungsergebnisse der Künstlichen Intelligenz verwendet und weiterentwickelt werden. Zentrales Forschungsgebiet ist hier das sogenannte „Question Answering“, also die direkte Beantwortung von Fragen. Dies ist ein Forschungsgebiet im Schnittfeld zwischen Suchmaschinentechnologien und maschineller Verarbeitung von natürlicher Sprache.

Die eingesetzten Verfahren müssen auf Big Data Anwendungen mit mehreren hundert Tausend Nutzern und mehreren hundert Millionen Dokumenten skalierbar sein. Neben der Skalierbarkeit sind die Nachvollziehbarkeit (Explainable AI) der Suchergebnisse und Antworten des Suchsystems ein wesentliches Projektziel.