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Elektronik automot ive 25 jedoch wichtig zu erwähnen dass die Anzahl der bewerteten Ticketpaare für eine belastende Evaluation noch sehr gering ist Insgesamt liegt ein Datensatz mit 1 000 Tickets vor Die Anzahl der möglichen Ticketpaare lässt sich über den Binomialkoeffizienten bestimmen Es gibt demnach 499 500 mögliche Paare Werden nun zu einem Eingangsticket die 100 ähnlichsten Tickets aus einer vorhandenen Datenbank ausgegeben werden nicht alle Tickets im Testdatensatz vorhanden sein sondern nur eine viel geringere Anzahl Dies erschwert die Evaluation erheblich Die AIdentify Pipeline wurde entwickelt um den Benutzerinnen und Benutzern ähnliche Tickets die bereits gelöst wurden anzuzeigen Mithilfe dieses vorhandenen Wissens sollte die anwendende Person schneller zu einer Lösung des Eingabetickets gelangen Wie viele ähnliche Tickets von der Pipeline zu einem jeweiligen Eingangsticket ausgegeben werden wird vorher von der anwendenen Person definiert Folgendes ist für die Evaluation wichtig ➔ ➔ Möglichst viele Ticketpaare die laut Bewertung eine hohe Ähnlichkeit zum Eingangsticket aufweisen sollen in den ähnlichsten Tickets vorkommen ➔ ➔ Möglichst keine Ticketpaare die laut Bewertung eine sehr geringe Ähnlichkeit zum Eingangsticket aufweisen sollen in den ähnlichsten Tickets vorkommen Das bedeutet die Evaluierung konzentriert sich hauptsächlich auf die ähnlichsten Tickets Die zu betrachtenden Gütemaße sind Precision und Recall Die Precision gibt an wieviel Prozent der ausgegebenen Ticketpaare laut den Benutzern eine Ähnlichkeit aufweisen Der Recall hingegen gibt an wie viel Prozent der Ticketpaare die von den Benutzern mit einer hohen Ähnlichkeit bewertet wurden von der Pipeline tatsächlich ausgegeben werden Auswirkung der Wissensextraktion Markant sind die Auswirkungen der Wissensextraktion auf die Performance der Pipeline Bild 2 zeigt die Performance von AIdentify unter Verwendung verschiedener Ticketdarstellungen Die rote Linie verwendet das Ticket als reinen Text In Rosa wird die Performance unter Verwendung der extrahierten Entitäten und Fehlerklasse dargestellt Es ist ersichtlich dass die Konzentration auf die sinngebenden Einheiten des Tickets zu einer deutlichen Verbesserung der Ergebnisse führt Vergleich AIdentify mit Baseline Lucene Die entwickelte Pipeline wurde gegen eine Baseline evaluiert Als Baseline wurde die Suchmaschine Lucene gewählt In Bild 3 ist die Performance der beiden Ansätze dargestellt Die Eingabe in Lucene und in die AIdentify Pipeline ist dieselbe Es zeigt sich dass die entwickelte Pipeline rosa nach zwei Jahren Entwicklungsarbeit bereits eine bessere Performance wie die Suchmaschine Lucene grün aufweist Dieses ASAP Holding GmbH www asapcom eu 7 Coilcraft Inc www coilcraft com 9 emlix GmbH www emlix com 21 GENTEX GmbH A Smarter Vision www gentex com 15 Pöppelmann GmbH Co KG www poeppelmann com 1 WEKA FACHMEDIEN GmbH www wekafachmedien de 27 28 Würth Elektronik eiSos GmbH Co KG www weonline de 2 Director Content Electronics Dr Ingo Kuss Markenteam Joachim Kroll jk 1335 Chefredakteur verantwortlich für den Inhalt Markus Kien Chef vom Dienst mk 1333 Redaktionsteam Ralf Higgelke rh 1341 Engelbert Hopf Chefreporter eg 1320 Ute Häußler uh 1369 Irina Hübner ih 1339 Andreas Knoll Ltd Red ak 1319 Julia Lamml jl 1371 Corinna Puhlmann-Hespen cp 1316 Corinne Schindlbeck Ltd Red sc 1311 Tobias Schlichtmeier ts 1368 Harry Schubert hs 1338 Iris Stroh Ltd Red st 1326 Kathrin Veigel kv 1746 Nicole Wörner nw 1325 Karin Zühlke Ltd Red zü 1329 Die Ressortverteilung entnehmen Sie bitte der Internetseite elektroniknet de electronicsredaktion Redaktionsassistenz Andrea Seidel sei 1332 Layoutteam Wolfgang Bachmaier Ltg Andreas Geyh Norbert Preiss Bernhard Süßbauer Alexander Zach So erreichen Sie die Redaktion Tel 089 25556-1332 Fax 089 25556-1670 redaktion@elektronik de www elektronik de Director New Business Marc Adelberg 1572 Sales Director Electronics Carolin Schlüter 1570 Sales Director New Electronics Christian 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