論文の概要: A Document-based Knowledge Discovery with Microservices Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00053v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 09:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-07 13:43:41.756963
- Title: A Document-based Knowledge Discovery with Microservices Architecture
- Title（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャによるドキュメントベースの知識発見
- Authors: Habtom Kahsay Gidey, Mario Kesseler, Patrick Stangl, Peter Hillmann, Andreas Karcher,
- Abstract要約: 我々は、知識発見の文脈における重要な課題を指摘し、データベースアーキテクチャを用いてこれらに対処するためのアプローチを提示した。
提案手法は,キーワード抽出,文書の計算,自然言語の類似性,抽出した情報の言語に依存しない提供に焦点をあてた概念設計へと導いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The first step towards digitalization within organizations lies in digitization - the conversion of analog data into digitally stored data. This basic step is the prerequisite for all following activities like the digitalization of processes or the servitization of products or offerings. However, digitization itself often leads to 'data-rich' but 'knowledge-poor' material. Knowledge discovery and knowledge extraction as approaches try to increase the usefulness of digitized data. In this paper, we point out the key challenges in the context of knowledge discovery and present an approach to addressing these using a microservices architecture. Our solution led to a conceptual design focusing on keyword extraction, similarity calculation of documents, database queries in natural language, and programming language independent provision of the extracted information. In addition, the conceptual design provides referential design guidelines for integrating processes and applications for semi-automatic learning, editing, and visualization of ontologies. The concept also uses a microservices architecture to address non-functional requirements, such as scalability and resilience. The evaluation of the specified requirements is performed using a demonstrator that implements the concept. Furthermore, this modern approach is used in the German patent office in an extended version.
- Abstract（参考訳）: 組織内のデジタル化への第一歩は、デジタル化 — アナログデータのデジタルストアデータへの変換 — にあります。
この基本的なステップは、プロセスのデジタル化や製品や製品のサービテーションなど、次のすべての活動の前提となる。
しかし、デジタル化自体が「データ豊か」であるが「知識貧乏」につながることが多い。
アプローチとしての知識発見と知識抽出は、デジタル化されたデータの有用性を高めようとしている。
本稿では、知識発見の文脈における重要な課題を指摘し、マイクロサービスアーキテクチャを使ってこれらに対処するためのアプローチを提示します。
提案手法は,キーワード抽出,文書の類似性計算,自然言語によるデータベースクエリ,抽出した情報の独立した提供に焦点をあてた概念設計へと導いた。
さらに、概念設計は、オントロジーの半自動学習、編集、可視化のためのプロセスとアプリケーションを統合するための参照設計ガイドラインを提供する。
マイクロサービスアーキテクチャを使用して、スケーラビリティやレジリエンスといった非機能要件にも対処する。
特定の要件の評価は、その概念を実装したデモレータを用いて行われる。
さらに、この現代的なアプローチは、ドイツの特許庁で拡張版で使用されている。
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