Projekt

SKATE-W

SAP Knowledge Authoring and Text Enhancement

  • Laufzeit:

Konsistenz und Qualität in großangelegten, mehrsprachigen, verteilten Dokumentationsinfrastrukturen sicherzustellen, ist eine schwierige Aufgabe - erhältliche Softwareanwendungen können die konsistente Anwendung von Terminologie und Stil durch verschiedene Autoren nicht garantieren. Aufbauend auf dem erfolgreichen, vom BMBF geförderten FLAG-Projekt, beabsichtigt SKATE, das von SAP unterstützt wird, Werkzeuge und linguistische Ressourcen zu entwickeln, die einen konsistenten Autorenstil und Dokumentationsübersetzung innerhalb von SAP unterstützen. SAP besitzt eine der ausgefeiltesten und erfolgreichsten automatisierten Infrakstrukturen aller Industrien zu authoring und localisation von Dokumenten und SKATE-Software ist zur Nutzung durch Redakteure, technische Redakteure und Übersetzer gedacht. Zur Zeit werden nur englisch und deutsch unterstützt, aber andere Sprachen sind für die Zukunft geplant. SKATE ist fest eingebunden in SAPs derzeitigen Standard offline-Editor, Microsoft Word, aber andere Editoren sind geplant. Der Hauptschwerpunkt des Projekts für SAP war, eine Umgebung zur standardisierten Stilüberprüfung zu erstellen. Das FLAG-Projekt lieferte eine Umgebung zum Entwickeln von Komponenten zur Sprachüberprüfung, dies ist ein System, das entworfen wurde, um von Organisationen genutzt zu werden, die ihre eigenen Sprachstandards und -richtlinien einbinden möchten. Bei SKATE werden die für SAP spezifischen Stilregeln bei SAP entwickelt, während das DFKI allgemeinere Regeln zum Überprüfen der Grammatik entwickelt. Einmal implementiert stehen diese Regeln als modulare Überprüfungskomponenten zur Verfügung. Während des Projekts legte SAP besonderen Wert auf Usability und Fragen der Benutzeroberfläche, um die Akzeptanz durch den Nutzer sicherzustellen. Genauso wie es Probleme für Autoren aufzeigt, bietet das System leichten Zugang (mit einem Rechtsklick der Maus) zu ausführlicher anpassbarer Hilfe und Richtlinien, die dabei helfen, die Qualität des Textes zu verbessern. Zusätzliches Ziel des Projektes war es, die konsistente Nutzung der Standardterminologie zu unterstützen. Existierende terminologische Quellen von SAP wurden angepaßt und hyperlinking-Technologie wurde verwendet, um nicht-anerkannte Begriffe, mit ihren anerkannten Varianten zu verlinken. Das System unterstützt eine modulare terminologische Organisation der Ressourcen wo auf bis zu 10 verschiedene Begriffsdatenbanken zugegriffen werden kann.

  • Eine integrierte Anwendung zur Überprüfung von Terminologie und Sprache
  • Bildung von Sprachressourcen, um konsistente Dokumentation sicherzustellen.
  • Flexible client/server-Architektur
  • Intergration mit Standard Authoring Tools

Publikationen zum Projekt

Daniel Sonntag,

In: J. Hertzberg , M. Beetz , R. Englert (Hrsg.). Proceedings of the 30th Annual German Conference on Artificial Intelligence (KI 2007), September 10-13, Osnabrück, Germany. German Conference on Artificial Intelligence (KI) Seiten 506-509 LNCS 4667 Springer 9/2007.

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Daniel Sonntag

In: J. Hertzberg , M. Beetz , R. Englert (Hrsg.). KI 2007: Advances in Artificial Intelligence. 30th Annual German Conference on Artificial Intelligence (KI 2007), September 10-13, Osnabrück, Germany. German Conference on Artificial Intelligence (KI) Seiten 448-451 LNCS 4667 Springer 9/2007.

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Daniel Sonntag

In: Proceedings of the 9th International Conference on Human Computer Interaction with Mobile Devices and Services (MobileHCI-07), Septmeber 9-12, Singapore. International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services (MobileHCI) ACM Publications Seiten 142-148 ACM Publications 9/2007.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence