Semantische Suche

Bei computerbasierten Systemen hingegen wird diese Wissensvermittlung bisher durch die Definition von Konzepten und Prozeduren in einer spezifischen Programmiersprache realisiert. Für die Programmierung in natürlicher Sprache wird im Rahmen des PARSE-Projektes ein Ansatz zur Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen vorgestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es, natürlichsprachlich formulierte Funktionserweiterungen in ein Zielsystem zu integrieren. Um die dabei auftretende Vielfalt der Nutzerformulierungen behandeln zu können, werden verschiedene neuronale Netze trainiert. Diese Netze klassifizieren die Nutzereingabe hinsichtlich ihrer Intention und extrahieren verschiedene inhaltliche Bestandteile der beschriebenen, neuen Zielsystem-Funktionalität. Anschließend werden diese Bestandteile auf die Programmschnittstelle des Zielsystems abgebildet. Dazu werden verschiedene Sprachverarbeitungswerkzeuge sowie Kontext-Wissen und Synonyme eingesetzt. Für die Abbildung der Bestandteile auf bestehende Zielsystem-Funktionsaufrufe wird ein F1-Wert von bis zu 90.9% erreicht. Die korrekte Abbildung vollständiger Funktionen inklusive aller benötigten Parameter erzielt ein F1-Wert von bis zu 69.4%. Auch die Synthese eines aussagekräftigen Namens für diese neu definierte Funktionalität wird mit 90.4% Genauigkeit umgesetzt. Zusätzlich dazu ist das entwickelte Werkzeug in der Lage, neben den Definitionen neuen Wissens auch diktierte Anweisungsfolgen des Nutzers auf Skripte bestehend aus Zielsystem-Bibliotheksaufrufen abzubilden. Abschließend wurde festgestellt, dass in den meisten Fällen ein fehlendes Verständnis der Semantik einer Nutzereingabe zu Fehlern führt. Dieses Verständnis könnte zukünftig ausgebaut werden.

The Continuous Integration of Performance Models (CIPM) approach address this problem by updating the PMs and calibrate it incrementally based on the adaptive monitoring of the changed parts of the code.

In this work, we introduced an adaptive monitoring approach for performance model integration, which instruments automatically only the changed parts of the source code using specific pre-defined probes types. Then it monitors the system adaptively. The resulting measurements are used by CIPM to estimate PM parameters incrementally.

The evaluation confirmed that our approach can reduce the monitoring overhead to 50%.

The standard tool of correlation analysis is the computation of a correlation matrix. However, in the case of streams with many dimensions, it is difficult to extract actionable insights from the correlation matrix, as the number of pairs of attributes increases quadratically and the coefficients evolve over time in unforeseen ways. Thus, novel visualization methods are required.

In this thesis, we will investigate how to visualize the evolution of correlation in high-dimensional data streams in an intuitive way. We will, for example, discuss visualization methods based on force-directed graphs. Also, we will develop a web interface to visualize the correlation structure of data streams and evaluate it systematically via user studies.