Erstellen einer Ontologie von Kochaktivitäten und Erkennen von zugehörigen Parametern aus natürlichsprachlichen Rezeptanweisungen

Beim Kochen handelt es sich um eine für das tägliche Leben grundlegende Fähigkeit, die jeder Mensch im Laufe des Erwachsenwerdens erlernen und anwenden muss. Trotzdem sind viele Aufgaben die während des Kochens auftreten können nicht trivial, und verschiedene Menschen können sich stark in ihren Vorkenntnissen und ihrer Expertise im Kochbereich unterscheiden. Digitale Systeme können versuchen beim Kochen Unterstützung zu leisten, indem sie dem Nutzer dabei helfen ein spezifiziertes Rezept nachzukochen, seinen Fortschritt überprüfen und ihm bei Fragen und Problemen zusätzliche Informationen liefern. Um die Grundlage für ein solches System zu schaffen ist es erst einmal wichtig, nachzukochende Rezepte und die darin vorkommenden Aktivitäten digital repräsentieren zu können. Deshalb soll im Rahmen dieser Masterarbeit eine Ontologie von wesentlichen Kochaktivitäten mit ihnen zugehörigen Parametern erstellt werden. Zudem soll es ermöglicht werden, aus natürlichsprachlichen Rezeptanweisungen die einzelnen Kochaktivitäten und Parameter mittels Named-Entity-Recognition zu erfassen.

Im Laufe der Masterarbeit soll eine möglichst alle wichtigen Kochaktivitäten umfassende Ontologie erstellt werden, in der diese genauer gruppiert werden und jeder Aktivität eine Auswahl an Parametern zugeordnet wird, welche im Zusammenhang mit dieser in Rezeptanweisungen auftauchen können. Zudem soll ein System erstellt werden, welches per Named-Entity-Recognition Aktivitäten und zugehörige Parameter aus einem Rezept erkennen kann.

Anhand von Kochrezepten und Wikieinträgen zum Thema Kochtechniken sollen wichtige Kochaktivitäten und mit diesen einhergehende Parameter und Konzepte identifiziert werden. Diese werden in für die Aktionen benötigte Vorbedingungen, Randbedingungen und Effekte unterteilt. Basierend auf dieser Grundlage wird eine Ontologie für Kochaktivitäten erstellt, welche an einem weiteren Rezeptkorpus geprüft sowie iterativ überarbeitet und erweitert wird. Danach soll ein System erstellt und evaluiert werden, welches die spezifizierten Aktivitäten und Parameter aus normalen Rezeptanweisungen erkennen kann, und es ermöglichen soll Rezeptanweisungen als eine Folge von Kochaktivitäten mit den erkannten Parametern in Python zu instanziieren.

OWL, Python

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