TY - THES A1 - Brauer, Falk T1 - Extraktion und Identifikation von Entitäten in Textdaten im Umfeld der Enterprise Search T1 - Extraction and identification of entities in text data in the field of enterprise search N2 - Die automatische Informationsextraktion (IE) aus unstrukturierten Texten ermöglicht völlig neue Wege, auf relevante Informationen zuzugreifen und deren Inhalte zu analysieren, die weit über 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 domänenspezifischen 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 geschäftsrelevanten Entitäten zu entwickeln, die mit generischen Modulen in monolithischen IE-Systemen kombiniert werden. Dieser Umstand ist insbesondere kritisch, da potentiell für jeden einzelnen Anwendungsfall ein von Grund auf neues IE-System entwickelt werden muss. Die vorliegende Dissertation untersucht die effiziente Entwicklung und Ausführung von IE-Systemen im Kontext der Enterprise Search und effektive Methoden zur Ausnutzung bekannter strukturierter Daten im Unternehmenskontext für die Extraktion und Identifikation von geschäftsrelevanten Entitäten 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 unterstützt insbesondere die Entwicklung und Wiederverwendung von generischen IE-Modulen und zeichnet sich durch eine höhere Flexibilität und Ausdrucksmächtigkeit im Vergleich zu vorherigen Methoden aus. Ein in der Dissertation entwickeltes Verfahren zur Dokumentverarbeitung interpretiert den Daten-austausch zwischen IE-Modulen als Datenströme und ermöglicht damit eine weitgehende Parallelisierung von einzelnen Modulen. Die autonome Ausführung der Module führt zu einer wesentlichen Beschleu-nigung der Verarbeitung von Einzeldokumenten und verbesserten Antwortzeiten, z. B. für Extraktions-dienste. Bisherige Ansätze untersuchen lediglich die Steigerung des durchschnittlichen Dokumenten-durchsatzes durch verteilte Ausführung 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 Verfügung stehen, die oft auch die Beziehungen von Entitäten beschreiben. Entitäten im Unternehmensumfeld haben weiterhin bestimmte Charakteristiken: Eine Klasse von relevanten Entitäten folgt bestimmten Bildungsvorschriften, die nicht immer bekannt sind, auf die aber mit Hilfe von bekannten Beispielentitäten geschlossen werden kann, so dass unbekannte Entitäten extrahiert werden können. Die Bezeichner der anderen Klasse von Entitäten haben eher umschreibenden Charakter. Die korrespondierenden Umschreibungen in Texten können variieren, wodurch eine Identifikation derartiger Entitäten oft erschwert wird. Zur effizienteren Entwicklung von IE-Systemen wird in der Dissertation ein Verfahren untersucht, das alleine anhand von Beispielentitäten effektive Reguläre Ausdrücke zur Extraktion von unbekannten Entitäten erlernt und damit den manuellen Aufwand in derartigen Anwendungsfällen minimiert. Verschiedene Generalisierungs- und Spezialisierungsheuristiken erkennen Muster auf verschiedenen Abstraktionsebenen und schaffen dadurch einen Ausgleich zwischen Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Extraktion. Bekannte Regellernverfahren im Bereich der Informationsextraktion unterstützen die beschriebenen Problemstellungen nicht, sondern benötigen einen (annotierten) Dokumentenkorpus. Eine Methode zur Identifikation von Entitäten, die durch Graph-strukturierte Referenzdaten vordefiniert sind, wird als dritter Schwerpunkt untersucht. Es werden Verfahren konzipiert, welche über einen exakten Zeichenkettenvergleich zwischen Text und Referenzdatensatz hinausgehen und Teilübereinstimmungen und Beziehungen zwischen Entitäten zur Identifikation und Disambiguierung heranziehen. Das in der Arbeit vorgestellte Verfahren ist bisherigen Ansätzen hinsichtlich der Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Identifikation überlegen. N2 - The automatic information extraction (IE) from unstructured texts enables new ways to access relevant information and analyze text contents, which goes beyond existing technologies for keyword-based search in document collections. However, the development of systems for extracting machine-readable data from text still requires the implementation of domain-specific extraction programs. In particular in the field of enterprise search (the retrieval of information in the enterprise settings), in which a large amount of heterogeneous document types exists, it is often necessary to develop ad-hoc program-modules and to combine them with generic program components to extract by business relevant entities. This is particularly critical, as potentially for each individual application a new IE system must be developed from scratch. In this work we examine efficient methods to develop and execute IE systems in the context of enterprise search and effective algorithms to exploit pre-existing structured data in the business context for the extraction and identification of business entities in documents. The basis of this work is a novel platform for composition of IE systems through the description of the data flow between generic and application-specific IE modules. The platform supports in particular the development and reuse of generic IE modules and is characterized by a higher flexibility as compared to previous methods. A technique developed in this work interprets the document processing as data stream between IE modules and thus enables an extensive parallelization of individual modules. The autonomous execution of each module allows for a significant runtime improvement for individual documents and thus improves response times, e.g. for extraction services. Previous parallelization approaches focused only on an improved throughput for large document collections, e.g., by leveraging distributed instances of an IE system. Information extraction in the context of enterprise search differs for instance from the extraction from the World Wide Web by the fact that usually a variety of structured reference data (corporate databases or terminologies) is available, which often describes the relationships among entities. Furthermore, entity names in a business environment usually follow special characteristics: On the one hand relevant entities such as product identifiers follow certain patterns that are not always known beforehand, but can be inferred using known sample entities, so that unknown entities can be extracted. On the other hand many designators have a more descriptive character (concatenation of descriptive words). The respective references in texts might differ due to the diversity of potential descriptions, often making the identification of such entities difficult. To address IE applications in the presence of available structured data, we study in this work the inference of effective regular expressions from given sample entities. Various generalization and specialization heuristics are used to identify patterns at different syntactic abstraction levels and thus generate regular expressions which promise both high recall and precision. Compared to previous rule learning techniques in the field of information extraction, our technique does not require any annotated document corpus. A method for the identification of entities that are predefined by graph structured reference data is examined as a third contribution. An algorithm is presented which goes beyond an exact string comparison between text and reference data set. It allows for an effective identification and disambiguation of potentially discovered entities by exploitation of approximate matching strategies. The method leverages further relationships among entities for identification and disambiguation. The method presented in this work is superior to previous approaches with regard to precision and recall. KW - Informationsextraktion KW - Enterprise Search KW - Parallele Datenverarbeitung KW - Grammatikalische Inferenz KW - Graph-basiertes Ranking KW - information extraction KW - enterprise search KW - multi core data processing KW - grammar inference KW - graph-based ranking Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51409 ER - TY - THES A1 - Awad, Ahmed Mahmoud Hany Aly T1 - A compliance management framework for business process models T1 - Ein Compliance-Management-Framework für Geschäftsprozessmodelle N2 - 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. N2 - Firmen entwickeln Prozessmodelle um ihre Geschäftstätigkeit explizit zu beschreiben. Geschäftsprozesse müssen verschiedene Arten von Compliance-Anforderungen einhalten. Solche Compliance-Anforderungen entstammen einer Vielzahl von Quellen, z.B. Verordnung wie dem Sarbanes Oxley Act von 2002, interne Richtlinien und Best Practices. Die Nichteinhaltung von Compliance-Anforderungen kann zu gesetzlichen Strafen oder dem Verlust von Wettbewerbsvorteilen und somit dem Verlust von Marktanteilen führen. Im Gegensatz zum klassischen, domänen-unabhängigen Begriff der Korrektheit von Geschäftsprozessen, sind Compliance-Anforderungen domain-spezifisch und ändern sich im Laufe der Zeit. Neue Anforderungen resultieren aus neuen Gesetzen und der Einführung neuer Unternehmensrichtlinien. Aufgrund der Vielzahl der Quellen für Compliance-Anforderungen, können sie unterschiedliche Ziele verfolgen und somit widersprüchliche Aussagen treffen. Schließlich betreffen Compliance-Anforderungen verschiedene Aspekte von Geschäftsprozessen, wie Kontrollfluss- und Datenabhängigkeiten. Auf Grund dessen können Compliance-Prüfungen nicht direkt Hard-coded werden. Vielmehr ist ein Prozess der wiederholten Modellierung von Compliance-Regeln und ihrer anschließenden automatischen Prüfung gegen die Geschäftsprozesse nötig. Diese Dissertation stellt einen formalen Ansatz zur Überprüfung der Einhaltung von Compliance-Regeln während der Spezifikation von Geschäftsprozessen vor. Mit visuellen Mustern ist es möglich, Compliance-Regeln hinsichtlich Kontrollfluss- und Datenabhängigkeiten sowie bedingte Regeln zu spezifizieren. Jedes Muster wird in eine Formel der temporalen Logik abgebildet. Die Dissertation behandelt das Problem der Konsistenzprüfung zwischen verschiedenen Compliance-Anforderungen, wie sie sich aus unterschiedlichen Quellen ergeben können. Ebenfalls zeigt diese Dissertation, wie Compliance-Regeln gegen die Geschäftsprozesse automatisch mittels Model Checking geprüft werden. Es wird aufgezeigt, dass zusätzliche Domänen-Kenntnisse notwendig sind, um richtige Entscheidungen zu treffen. Der vorgestelle Ansatz ermöglicht nützliches Feedback für Modellierer im Fall eines Compliance-Verstoßes. Das Feedback wird in Form von Teilen des Prozessmodells gegeben, deren Ausführung die Verletzung verursacht. In einigen Fällen ist der vorgestellte Ansatz in der Lage, den Compliance-Verstoß automatisch zu beheben. KW - Geschäftsprozessmodelle KW - Compliance KW - Temporallogik KW - Verletzung Erklärung KW - Verletzung Auflösung KW - Business Process Models KW - Compliance KW - Temporal Logic KW - Violation Explanation KW - Violation Resolution Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49222 ER -