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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

FEATURE-TAK - Framework for Extraction, Analysis, and Transformation of Unstructured Textual Aircraft Knowledge

verfasst von : Pascal Reuss, Rotem Stram, Cedric Juckenack, Klaus-Dieter Althoff, Wolfram Henkel, Daniel Fischer, Frieder Henning

Erschienen in: Case-Based Reasoning Research and Development

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper describes a framework for semi-automatic knowledge extraction for case-based diagnosis in the aircraft domain. The available data on historical problems and their solutions contain structured and unstructured data. To transform these data into knowledge for CBR systems, methods and algorithms from natural language processing and case-based reasoning are required. Our framework integrates different algorithms and methods to transform the available data into knowledge for vocabulary, similarity measures, and cases. We describe the idea of the framework as well as the different tasks for knowledge analysis, extraction, and transformation. In addition, we give an overview of the current implementation, our evaluation in the application context, and future work.

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Metadaten
Titel
FEATURE-TAK - Framework for Extraction, Analysis, and Transformation of Unstructured Textual Aircraft Knowledge
verfasst von
Pascal Reuss
Rotem Stram
Cedric Juckenack
Klaus-Dieter Althoff
Wolfram Henkel
Daniel Fischer
Frieder Henning
Copyright-Jahr
2016
Buch
Case-Based Reasoning Research and Development

Print ISBN: 978-3-319-47095-5

Electronic ISBN: 978-3-319-47096-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47096-2_22