@phdthesis{Brauer2010,
  author    = {Brauer, Falk},
  title     = {Extraktion und Identifikation von Entit{\"a}ten in Textdaten im Umfeld der Enterprise Search},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-51409},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2010},
  abstract  = {Die automatische Informationsextraktion (IE) aus unstrukturierten Texten erm{\"o}glicht v{\"o}llig neue Wege, auf relevante Informationen zuzugreifen und deren Inhalte zu analysieren, die weit {\"u}ber bisherige Verfahren zur Stichwort-basierten Dokumentsuche hinausgehen. Die Entwicklung von Programmen zur Extraktion von maschinenlesbaren Daten aus Texten erfordert jedoch nach wie vor die Entwicklung von dom{\"a}nenspezifischen Extraktionsprogrammen. Insbesondere im Bereich der Enterprise Search (der Informationssuche im Unternehmensumfeld), in dem eine große Menge von heterogenen Dokumenttypen existiert, ist es oft notwendig ad-hoc Programm-module zur Extraktion von gesch{\"a}ftsrelevanten Entit{\"a}ten zu entwickeln, die mit generischen Modulen in monolithischen IE-Systemen kombiniert werden. Dieser Umstand ist insbesondere kritisch, da potentiell f{\"u}r jeden einzelnen Anwendungsfall ein von Grund auf neues IE-System entwickelt werden muss. Die vorliegende Dissertation untersucht die effiziente Entwicklung und Ausf{\"u}hrung von IE-Systemen im Kontext der Enterprise Search und effektive Methoden zur Ausnutzung bekannter strukturierter Daten im Unternehmenskontext f{\"u}r die Extraktion und Identifikation von gesch{\"a}ftsrelevanten Entit{\"a}ten in Doku-menten. Grundlage der Arbeit ist eine neuartige Plattform zur Komposition von IE-Systemen auf Basis der Beschreibung des Datenflusses zwischen generischen und anwendungsspezifischen IE-Modulen. Die Plattform unterst{\"u}tzt insbesondere die Entwicklung und Wiederverwendung von generischen IE-Modulen und zeichnet sich durch eine h{\"o}here Flexibilit{\"a}t und Ausdrucksm{\"a}chtigkeit im Vergleich zu vorherigen Methoden aus. Ein in der Dissertation entwickeltes Verfahren zur Dokumentverarbeitung interpretiert den Daten-austausch zwischen IE-Modulen als Datenstr{\"o}me und erm{\"o}glicht damit eine weitgehende Parallelisierung von einzelnen Modulen. Die autonome Ausf{\"u}hrung der Module f{\"u}hrt zu einer wesentlichen Beschleu-nigung der Verarbeitung von Einzeldokumenten und verbesserten Antwortzeiten, z. B. f{\"u}r Extraktions-dienste. Bisherige Ans{\"a}tze untersuchen lediglich die Steigerung des durchschnittlichen Dokumenten-durchsatzes durch verteilte Ausf{\"u}hrung von Instanzen eines IE-Systems. Die Informationsextraktion im Kontext der Enterprise Search unterscheidet sich z. B. von der Extraktion aus dem World Wide Web dadurch, dass in der Regel strukturierte Referenzdaten z. B. in Form von Unternehmensdatenbanken oder Terminologien zur Verf{\"u}gung stehen, die oft auch die Beziehungen von Entit{\"a}ten beschreiben. Entit{\"a}ten im Unternehmensumfeld haben weiterhin bestimmte Charakteristiken: Eine Klasse von relevanten Entit{\"a}ten folgt bestimmten Bildungsvorschriften, die nicht immer bekannt sind, auf die aber mit Hilfe von bekannten Beispielentit{\"a}ten geschlossen werden kann, so dass unbekannte Entit{\"a}ten extrahiert werden k{\"o}nnen. Die Bezeichner der anderen Klasse von Entit{\"a}ten haben eher umschreibenden Charakter. Die korrespondierenden Umschreibungen in Texten k{\"o}nnen variieren, wodurch eine Identifikation derartiger Entit{\"a}ten oft erschwert wird. Zur effizienteren Entwicklung von IE-Systemen wird in der Dissertation ein Verfahren untersucht, das alleine anhand von Beispielentit{\"a}ten effektive Regul{\"a}re Ausdr{\"u}cke zur Extraktion von unbekannten Entit{\"a}ten erlernt und damit den manuellen Aufwand in derartigen Anwendungsf{\"a}llen minimiert. Verschiedene Generalisierungs- und Spezialisierungsheuristiken erkennen Muster auf verschiedenen Abstraktionsebenen und schaffen dadurch einen Ausgleich zwischen Genauigkeit und Vollst{\"a}ndigkeit bei der Extraktion. Bekannte Regellernverfahren im Bereich der Informationsextraktion unterst{\"u}tzen die beschriebenen Problemstellungen nicht, sondern ben{\"o}tigen einen (annotierten) Dokumentenkorpus. Eine Methode zur Identifikation von Entit{\"a}ten, die durch Graph-strukturierte Referenzdaten vordefiniert sind, wird als dritter Schwerpunkt untersucht. Es werden Verfahren konzipiert, welche {\"u}ber einen exakten Zeichenkettenvergleich zwischen Text und Referenzdatensatz hinausgehen und Teil{\"u}bereinstimmungen und Beziehungen zwischen Entit{\"a}ten zur Identifikation und Disambiguierung heranziehen. Das in der Arbeit vorgestellte Verfahren ist bisherigen Ans{\"a}tzen hinsichtlich der Genauigkeit und Vollst{\"a}ndigkeit bei der Identifikation {\"u}berlegen.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Awad2010,
  author    = {Awad, Ahmed Mahmoud Hany Aly},
  title     = {A compliance management framework for business process models},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-49222},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2010},
  abstract  = {Companies develop process models to explicitly describe their business operations. In the same time, business operations, business processes, must adhere to various types of compliance requirements. Regulations, e.g., Sarbanes Oxley Act of 2002, internal policies, best practices are just a few sources of compliance requirements. In some cases, non-adherence to compliance requirements makes the organization subject to legal punishment. In other cases, non-adherence to compliance leads to loss of competitive advantage and thus loss of market share. Unlike the classical domain-independent behavioral correctness of business processes, compliance requirements are domain-specific. Moreover, compliance requirements change over time. New requirements might appear due to change in laws and adoption of new policies. Compliance requirements are offered or enforced by different entities that have different objectives behind these requirements. Finally, compliance requirements might affect different aspects of business processes, e.g., control flow and data flow. As a result, it is infeasible to hard-code compliance checks in tools. Rather, a repeatable process of modeling compliance rules and checking them against business processes automatically is needed. This thesis provides a formal approach to support process design-time compliance checking. Using visual patterns, it is possible to model compliance requirements concerning control flow, data flow and conditional flow rules. Each pattern is mapped into a temporal logic formula. The thesis addresses the problem of consistency checking among various compliance requirements, as they might stem from divergent sources. Also, the thesis contributes to automatically check compliance requirements against process models using model checking. We show that extra domain knowledge, other than expressed in compliance rules, is needed to reach correct decisions. In case of violations, we are able to provide a useful feedback to the user. The feedback is in the form of parts of the process model whose execution causes the violation. In some cases, our approach is capable of providing automated remedy of the violation.},
  language  = {en}
}