Cel
The objective of ADKMS was to develop a knowledge-based system with an inferential capability for the intelligent and efficient management of large databases, suitable for both naive and domain-expert users. Access to the system was to be provided by a Natural Language (NL) interface.
The task for Phase 1 was to develop the NL handlers, and to integrate a relational database management system with a knowledge-based system.
The tasks for Phase 2 were the improvement, integration and evaluation of the Phase 1 results in an industrial application domain.
The advanced data and knowledge management system (ADKMS) project covers knowledge representation, knowledge base development, data and knowledge base coupling, natural language analysis and generation, and intelligent access to databases. The main components of ADKMS are:
the knowledge representation system BACK, a hybrid reasoning system supporting complex representation of a domain terminology and database access via a powerful logic oriented interface language;
the knowledge base development environment BIT, providing a range of integrated graphics tools for interactive acquisition, browsing, navigating and validating large knowledge bases;
the natural language access system, consisting of 3 levels: tactical, for language parsing and generation (NUGGET); strategic, for generating structured query language (SQL) queries and the formal representation of the answers; and a data level, consisting of the database (using ORACLE) and the additional knowledge.
The objective was to develop a knowledge based system with an inferential capability for the intelligent and efficient management of large databases, suitable for both naive and domain expert users. Access to the system was provided by a natural language (NL) interface. A functional layered architecture was designed. Prototypes of natural language interfaces for German and Italian were constructed. A prototype of a hybrid knowledge representation and inferencing system (KRS) was mapped onto the database in a transparent fashion, through a Prolog structured query language (SQL) interface. A prototype of a database extension module was constructed, and coupled to a relational database management system (RDBMS). The whole project was subsequently evaluated and the definition of requirements according to a real application proposed. A common semantic representation was specified for Italian and German. A new version of KRS was provided, including a new query language to fulfil industrial demands and to interface DB4. The extended database query language was installed on a Nixdorf Targon 35. The NL handlers, the knowledge representation system and the extended RDBMS were state of the art products.
The major results of Phase 1 were:
-the design of a functional layered architecture for an ADKMS
-prototypes of natural language interfaces for German and Italian from Nixdorf and Olivetti
-a prototype of BACK, a "hybrid" knowledge representation and inferencing system (KRS) from the Technical University of Berlin, and a partial reimplementation from Nixdorf
-a mapping of the KRS onto the database in a transparent fashion, through a Prolog/SQL interface
-a prototype of a database extension module, and its coupling to an RDBMS
-evaluation of the system in field and laboratory trials.
Phase II started resulted in:
-the evaluation of the whole project and the definition of requirements according to a real application proposed by Datamont
-the specification of a common semantic representation for Italian and German
-a new version of BACK-System, including a new query language to fulfil industrial demands and interfacing DB4
-the porting of the extended database query language onto a Nixdorf Targon 35.
The NL handlers, the BACK knowledge representation system and the extended RDBMS were state-of-the-art products.
Exploitation
The industrial prototypes provided a foundation for intelligent database management systems with greater functionality and non-restricted natural language handlers, allowing sophisticated AI applications to very large data and knowledge bases. These systems should combine the advantages of expert systems and database management systems.
The results have been incorporated into the ESPRIT II project 5210, AIMS.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- nauki przyrodnicze informatyka inżynieria wiedzy
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja systemy eksperckie
- nauki przyrodnicze informatyka bazy danych relacyjne bazy danych
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Brak dostępnych danych
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Brak dostępnych danych
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Brak dostępnych danych
Koordynator
33102 Paderborn
Niemcy
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.