Schon seit langem existiert in der Informatik das Forschungsgebiet der Wissensrepräsentation, das die automatische Interpretation menschlichen Wissens durch Computer möglich machen soll. Den meisten Ansätzen mangelte es aber an guten Benutzerschnittstellen. Es stellte sich heraus, dass die Benutzer grosse Mühe haben mit dem Erlernen und der Anwendung der Logik-basierten Sprachen, in welchen das Wissen kodiert werden muss. Ein neuer Ansatz für intuitive und gleichzeitig zuverlässige Benutzerschnittstellen für Wissensrepräsentationssysteme besteht in der Verwendung von kontrollierter natürlichen Sprache. Damit sind Teilmengen natürlicher Sprachen gemeint, die durch gewisse Einschränkungen automatisch in formale Logik übersetzt werden können. In der Vergangenheit wurden bereits etliche solcher Sprachen entwickelt, wobei aber meist nur prototypische Programme resultierten. Des Weiteren konnte bis jetzt niemand wirklich beweisen, dass diese Sprachen in der Tat einfacher zu verstehen sind als andere Logik-basierte Sprachen. Das Ziel dieser Dissertation ist es, das Forschungsgebiet der kontrollierten natürlichen Sprachen zur Wissensrepräsentation in eine neue Richtung zu lenken: von den gegenwärtigen “proof-of-concept"-basierten Ansätzen zu einer Betrachtungsweise, die sich mehr am Ingenieurwesen orientiert. Aus diesem Grund präsentiere ich theoretische und praktische Bausteine für die Entwicklung und Anwendung von kontrolliertem Englisch zur Wissensrepräsentation. Zunächst zeige ich mit der Einführung einer neuartigen Grammatiknotation, wie solche Sprachen in adäquater und einfacher Weise de_niert werden können, und ich beschreibe effziente Algorithmen um solche Grammatiken zu verarbeiten. Als nächstes demonstriere ich, wie diese theoretischen Konzepte umgesetzt werden können und wie kontrollierte natürliche Sprache in Wissensrepräsentationswerkzeuge eingebettet werden kann, sodass intuitive und mächtige Benutzerschnittstellen entstehen, die auch für ungeübte Anwender zugänglich sind. Schliesslich erörtere ich, wie die Verständlichkeit von kontrollierten natürlichen Sprachen evaluiert werden kann. Ich lege dar, dass dies mit den existierenden Ansätzen nicht in zuverlässiger Weise möglich ist, und präsentiere deshalb ein neuartiges Testsystem. Auf diesem System basierende Experimente zeigen, dass kontrollierte natürliche Sprachen nicht nur einfacher zu verstehen sind als vergleichbare Sprachen, sondern auch weniger Lernzeit benötigen und von den Benutzern bevorzugt werden.

University of Zurich, Department of Informatics

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