From 64574ecdd435c2af74f9c8ebfb5cd2b2f6432b91 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Wed, 21 Nov 2018 18:35:28 +0100 Subject: [PATCH 01/18] Adds markdown draft to be sent to a niekler. --- docs/entwurf.md | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) create mode 100644 docs/entwurf.md diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md new file mode 100644 index 0000000..299ce6b --- /dev/null +++ b/docs/entwurf.md @@ -0,0 +1,38 @@ +## Entwurf für Zeitplan an A. Niekler + +### Von Leo bisher an A. Niekler gesendet: + +#### Phase 1 bis zum 30.11 + + * Recherche RASA + * Daten sichten + * Generieren der Daten (bspw. durch crawling) + * Intens formulieren + + * RASA aufsetzen + * Klassifaktions-Algorithmen auswählen + + +#### Phase 2 bis zum 14.12 + + * Daten aufbereitet haben + * Protoypen erstellen + * Leitfragen (teilweise) beantwortet + +#### Phase 3 + + * Feedback einarbeiten + * Finale Version entwickeln + + +### Zu erstellende Punkte - ToDo + +#### Namen und MatNr aller Mitglieder + +#### Auflistung der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte + +#### Aufgabenzuordnung + +#### Grober Zeitplan + +#### Absehbare und mögliche Probleme sowie Lösungsansätze -- GitLab From f19e1501ba256337fe3324d6a7f41ae651d61e06 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Thu, 22 Nov 2018 19:48:20 +0100 Subject: [PATCH 02/18] adds gitignore and basic tex doc. --- .gitignore | 259 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ docs/zeitplan/zeitplan.tex | 30 +++++ 2 files changed, 289 insertions(+) create mode 100644 .gitignore create mode 100644 docs/zeitplan/zeitplan.tex diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..a4a208b --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,259 @@ +## Core latex/pdflatex auxiliary files: +*.aux +*.lof +*.log +*.lot +*.fls +*.out +*.toc +*.fmt +*.fot +*.cb +*.cb2 +.*.lb + +## Intermediate documents: +*.dvi +*.xdv +*-converted-to.* +# these rules might exclude image files for figures etc. +# *.ps +# *.eps +# *.pdf + +## Generated if empty string is given at "Please type another file name for output:" +.pdf + +## Bibliography auxiliary files (bibtex/biblatex/biber): +*.bbl +*.bcf +*.blg +*-blx.aux +*-blx.bib +*.run.xml + +## Build tool auxiliary files: +*.fdb_latexmk +*.synctex +*.synctex(busy) +*.synctex.gz +*.synctex.gz(busy) +*.pdfsync + +## Build tool directories for auxiliary files +# latexrun +latex.out/ + +## Auxiliary and intermediate files from other packages: +# algorithms +*.alg +*.loa + +# achemso +acs-*.bib + +# amsthm +*.thm + +# beamer +*.nav +*.pre +*.snm +*.vrb + +# changes +*.soc + +# comment +*.cut + +# cprotect +*.cpt + +# elsarticle (documentclass of Elsevier journals) +*.spl + +# endnotes +*.ent + +# fixme +*.lox + +# feynmf/feynmp +*.mf +*.mp +*.t[1-9] +*.t[1-9][0-9] +*.tfm + +#(r)(e)ledmac/(r)(e)ledpar +*.end +*.?end +*.[1-9] +*.[1-9][0-9] +*.[1-9][0-9][0-9] +*.[1-9]R +*.[1-9][0-9]R +*.[1-9][0-9][0-9]R +*.eledsec[1-9] +*.eledsec[1-9]R +*.eledsec[1-9][0-9] +*.eledsec[1-9][0-9]R +*.eledsec[1-9][0-9][0-9] +*.eledsec[1-9][0-9][0-9]R + +# glossaries +*.acn +*.acr +*.glg +*.glo +*.gls +*.glsdefs + +# gnuplottex +*-gnuplottex-* + +# gregoriotex +*.gaux +*.gtex + +# htlatex +*.4ct +*.4tc +*.idv +*.lg +*.trc +*.xref + +# hyperref +*.brf + +# knitr +*-concordance.tex +# TODO Comment the next line if you want to keep your tikz graphics files +*.tikz +*-tikzDictionary + +# listings +*.lol + +# makeidx +*.idx +*.ilg +*.ind +*.ist + +# minitoc +*.maf +*.mlf 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at end of file diff --git a/docs/zeitplan/zeitplan.tex b/docs/zeitplan/zeitplan.tex new file mode 100644 index 0000000..a6d176a --- /dev/null +++ b/docs/zeitplan/zeitplan.tex @@ -0,0 +1,30 @@ +\documentclass[12pt, a4paper, twoside, titlepage]{article} + +\usepackage[latin1]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{ngerman} + +\title{Zeitplan Gruppe Rasa-Chatbot} + +\author{Lukas Gehrke} + +\begin{document} +\maketitle + +\tableofcontents + +\newpage + +\section{Gruppenmitglieder} + +\section{Projektziele und -aufgaben} + +\newpage + +\section{Zeitplan} + +\newpage + +\section{Risikoanalyse und Alternativpl\"ane} + +\end{document} \ No newline at end of file -- GitLab From 2f731f865dd99e3885ab964b3f9bf9b675b8e941 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Sun, 25 Nov 2018 12:08:32 +0100 Subject: [PATCH 03/18] Adds Aufgabenstellung Entwurf --- docs/entwurf.md | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 39 insertions(+) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index 299ce6b..099ebc2 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -31,6 +31,45 @@ #### Auflistung der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte +##### Zielsetzung Überblick + +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. Zudem empfiehlt der Betreuer der Gruppe, dass der Chatbot Fragen zu berühmten Physikern beantworten soll. Im folgenden soll ein Chatbot entwickelt werden, der in englischer Sprache fragen zu Physikern beantworten kann. + +##### 1. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Rasa + +Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatbots verstanden werden. Dabei sind Rasa NLU (Natural Language Understanding - soll Absichten des Users verstehen) Rasa Core (Entscheided über Gesprächsverlauf) und das Rasa-Tool zur Antwortgenerierung zu betrachten. Im nächsten Schritt sollen die Verantwortlichen Rasa auf eigener Hardware in einer lauffähigen Version implementieren. Dazu soll Rasa bevorzugt in einer miniconda-Umgebung laufen (Python 3.6.7). Dies gewährleistet, das alle Teammitglieder Rasa bei sich nutzen können. + +3 Abschnitte: + * Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen + * Intents (Thema: Wissen über Physiker, s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. + - Frage: Was ist überhaupt ein Intent? + - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden + Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden + - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? + * Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. + * Rasa Antwort-Generierung: In diesem Teil soll sich auf die zweite Art von Input-Daten für den Rasa-Bot bezogen werden: Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker). Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie in Rasa Daten für die Antwortgenerierung eingespeist werden. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. + Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist: "Ist das Antwortwissen für Bots automatisch erzeugbar?" + +Zielsetzung des Aufgabenbereichs: + + * Im ersten Schritt soll ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. + + * Im zweiten Schritt soll ein Verfahren erstellt werden, das einen Chatbot während seines Trainings selbst die Trainingsdaten erstellen lässt. +##### 2. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Datenbeschaffung + +Der zweite Aufgabenbereich soll sich - zunächst unabhängig von Rasa - mit der Akquise von Daten beschäftigen. Der Bot soll in dem Projekt am Beispiel von Physikern arbeiten. Daher soll sich in diesem Schritt mit der Akquise von entsprechenden Daten beschäftigt werden. Es sollen englischsprachige Daten zu bekannten Physikern akquiriert werden. Dazu soll bevorzugt die englischsprachige Wikipedia gecrawlt werden (Ein geladener Datensatz liegt bereits vor). Akquirierte Daten sollen mittels R strukturiert werden. Dabei sollen, wenn möglich, bereits Automatisierungspotenziale aufgedeckt und dokumentiert werden. Für die akquirierten Daten sollen nun: + * Datenhaltungsmaßnahmen erschlossen werden: Wie speichert man die Daten? (XML-SQL Datenbank, SQLite, etc) + * Möglichkeiten der Umwandlung in für Rasa nützlich Form analysiert werden + +Im Detail: + * 1. Akquise von Physikerdaten - Quelle; mediawiki.org, R-Bibliotheken + * 2. Aufbereitung von Physikerdaten - Datenhaltung, Aufbereitung (python oder R) + * 3. Die Frage klären, ob Schritt 1 und Schritt 2 automatisch gelöst werden können? Welche Algorithemn sind möglich? + +##### 3. Aufgabenbereich: Dokumentation und Organisation + +In diesen Aufgabenbereich fallen alle organisatorischen Aufgaben für das Projekt und die Erstellung Dokumentations- und Präsentationsmedien. + #### Aufgabenzuordnung #### Grober Zeitplan -- GitLab From 42454738c1c8cbc32a76caaafc040ce22bb9df48 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Sun, 25 Nov 2018 14:24:04 +0100 Subject: [PATCH 04/18] Adds minor update to entwurf.md --- docs/entwurf.md | 55 +++++++++++++++++++++++++++++-------------------- 1 file changed, 33 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index 099ebc2..a109837 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -39,38 +39,49 @@ In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainier Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatbots verstanden werden. Dabei sind Rasa NLU (Natural Language Understanding - soll Absichten des Users verstehen) Rasa Core (Entscheided über Gesprächsverlauf) und das Rasa-Tool zur Antwortgenerierung zu betrachten. Im nächsten Schritt sollen die Verantwortlichen Rasa auf eigener Hardware in einer lauffähigen Version implementieren. Dazu soll Rasa bevorzugt in einer miniconda-Umgebung laufen (Python 3.6.7). Dies gewährleistet, das alle Teammitglieder Rasa bei sich nutzen können. -3 Abschnitte: - * Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen - * Intents (Thema: Wissen über Physiker, s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. - - Frage: Was ist überhaupt ein Intent? - - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden - Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden - - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? - * Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. - * Rasa Antwort-Generierung: In diesem Teil soll sich auf die zweite Art von Input-Daten für den Rasa-Bot bezogen werden: Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker). Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie in Rasa Daten für die Antwortgenerierung eingespeist werden. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. - Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist: "Ist das Antwortwissen für Bots automatisch erzeugbar?" - -Zielsetzung des Aufgabenbereichs: - - * Im ersten Schritt soll ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. - - * Im zweiten Schritt soll ein Verfahren erstellt werden, das einen Chatbot während seines Trainings selbst die Trainingsdaten erstellen lässt. +3 Abschnitte + +* Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen Intents (Thema: Wissen über Physiker, s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. + - Frage: Was ist überhaupt ein Intent? + - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden + - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? + **Eine Person sollte zuugeteilt werden** + +* Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. + +* Rasa Antwort-Generierung: In diesem Teil soll sich auf die zweite Art von Input-Daten für den Rasa-Bot bezogen werden: Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker). Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie in Rasa Daten für die Antwortgenerierung eingespeist werden. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. + - Storys und Actions für Rasa formulieren + - evtl Docker aufsetzen und `rasa_core_sdk` nutzen +**zwei Personen sollten zugeteilt werden (Lukas?)** + +Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist: "Ist das Antwortwissen für Bots automatisch erzeugbar?" + +###### Zielsetzung des Aufgabenbereichs: + +* Im ersten Schritt soll ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. + +* Im zweiten Schritt soll ein Verfahren erstellt werden, das einen Chatbot während seines Trainings selbst die Trainingsdaten erstellen lässt. + ##### 2. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Datenbeschaffung Der zweite Aufgabenbereich soll sich - zunächst unabhängig von Rasa - mit der Akquise von Daten beschäftigen. Der Bot soll in dem Projekt am Beispiel von Physikern arbeiten. Daher soll sich in diesem Schritt mit der Akquise von entsprechenden Daten beschäftigt werden. Es sollen englischsprachige Daten zu bekannten Physikern akquiriert werden. Dazu soll bevorzugt die englischsprachige Wikipedia gecrawlt werden (Ein geladener Datensatz liegt bereits vor). Akquirierte Daten sollen mittels R strukturiert werden. Dabei sollen, wenn möglich, bereits Automatisierungspotenziale aufgedeckt und dokumentiert werden. Für die akquirierten Daten sollen nun: - * Datenhaltungsmaßnahmen erschlossen werden: Wie speichert man die Daten? (XML-SQL Datenbank, SQLite, etc) - * Möglichkeiten der Umwandlung in für Rasa nützlich Form analysiert werden +* Datenhaltungsmaßnahmen erschlossen werden: Wie speichert man die Daten? (XML-SQL Datenbank, SQLite, etc) +* Möglichkeiten der Umwandlung in für Rasa nützlich Form analysiert werden Im Detail: - * 1. Akquise von Physikerdaten - Quelle; mediawiki.org, R-Bibliotheken - * 2. Aufbereitung von Physikerdaten - Datenhaltung, Aufbereitung (python oder R) - * 3. Die Frage klären, ob Schritt 1 und Schritt 2 automatisch gelöst werden können? Welche Algorithemn sind möglich? +* 1. Akquise von Physikerdaten - Quelle; mediawiki.org, R-Bibliotheken +* 2. Aufbereitung von Physikerdaten - Datenhaltung, Aufbereitung (python oder R) +* 3. Die Frage klären, ob Schritt 1 und Schritt 2 automatisch gelöst werden können? Welche Algorithemn sind möglich? + +**ein bis zwei Personen (David?)** ##### 3. Aufgabenbereich: Dokumentation und Organisation In diesen Aufgabenbereich fallen alle organisatorischen Aufgaben für das Projekt und die Erstellung Dokumentations- und Präsentationsmedien. -#### Aufgabenzuordnung +**eine Person oder alle Mitglieder im Wechsel** + +#### Architekturdiagramm #### Grober Zeitplan -- GitLab From f94a402ba348aa3f516d10a888623857c4e44d1f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Sun, 25 Nov 2018 14:26:08 +0100 Subject: [PATCH 05/18] Fixes md formatting --- docs/entwurf.md | 7 +++++-- 1 file changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index a109837..5125a96 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -43,15 +43,18 @@ Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatb * Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen Intents (Thema: Wissen über Physiker, s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. - Frage: Was ist überhaupt ein Intent? - - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden + - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden? + Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? - **Eine Person sollte zuugeteilt werden** + +**Eine Person sollte zuugeteilt werden** * Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. * Rasa Antwort-Generierung: In diesem Teil soll sich auf die zweite Art von Input-Daten für den Rasa-Bot bezogen werden: Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker). Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie in Rasa Daten für die Antwortgenerierung eingespeist werden. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. - Storys und Actions für Rasa formulieren - evtl Docker aufsetzen und `rasa_core_sdk` nutzen + - **zwei Personen sollten zugeteilt werden (Lukas?)** Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist: "Ist das Antwortwissen für Bots automatisch erzeugbar?" -- GitLab From f0850ffd001ea5998db992a3f1b9709520980e88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Sun, 25 Nov 2018 22:01:08 +0100 Subject: [PATCH 06/18] Modifiziert entwurf.md --- docs/entwurf.md | 42 +++++++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 23 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index 5125a96..57e4bf7 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -33,48 +33,52 @@ ##### Zielsetzung Überblick -In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. Zudem empfiehlt der Betreuer der Gruppe, dass der Chatbot Fragen zu berühmten Physikern beantworten soll. Im folgenden soll ein Chatbot entwickelt werden, der in englischer Sprache fragen zu Physikern beantworten kann. +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. Zudem empfiehlt der Betreuer der Gruppe, dass der Chatbot Fragen zu berühmten Physikern beantworten soll. Im Folgenden soll ein Chatbot entwickelt werden, der in englischer Sprache Fragen zu Physikern beantworten kann. ##### 1. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Rasa -Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatbots verstanden werden. Dabei sind Rasa NLU (Natural Language Understanding - soll Absichten des Users verstehen) Rasa Core (Entscheided über Gesprächsverlauf) und das Rasa-Tool zur Antwortgenerierung zu betrachten. Im nächsten Schritt sollen die Verantwortlichen Rasa auf eigener Hardware in einer lauffähigen Version implementieren. Dazu soll Rasa bevorzugt in einer miniconda-Umgebung laufen (Python 3.6.7). Dies gewährleistet, das alle Teammitglieder Rasa bei sich nutzen können. +Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatbots verstanden werden. Dabei sind Rasa NLU (Natural Language Understanding - soll Absichten des Users verstehen) und Rasa Core (Entscheided über Gesprächsverlauf und generiert Antowrten des Chatbots) zu betrachten. Im nächsten Schritt sollen die Verantwortlichen Rasa auf eigener Hardware in einer lauffähigen Version implementieren. Dazu soll Rasa bevorzugt in einer miniconda-Umgebung laufen (Python 3.6.7). Dies gewährleistet, das alle Teammitglieder Rasa bei sich nutzen können. 3 Abschnitte -* Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen Intents (Thema: Wissen über Physiker, s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. - - Frage: Was ist überhaupt ein Intent? +* Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen Intents (Thema: Wissen über Physiker s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. + - Frage: Was ist ein Intent? - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden? - Die Forschungsfrage soll im zweiten Schritt geklärt werden - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? **Eine Person sollte zuugeteilt werden** -* Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. +* Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. Außerdem soll sich in diesem Teil mit Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker) beschäftigt werden. Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie Rasa mit Intents und Daten für die Antwortgenerierung trainiert werden kann. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. Es ist ein Prototyp zu erstellen, der einfache Fragen zu Physikern beantworten kann. (Beispiele siehe `intents.md`) Rasa bietet zwei Möglichkeiten, Antworten für Bots zu generieren: + * Im Abschnitt 'Managing Bot Utterances using an external CMS' in der Rasa Documentation wird erklärt, wie die Antwort-Generierung ausgelagert werden kann. + Dabei kommuniziert der Bot per POST-Request mit einem externen webserver, der wiederum die Antworten generiert und zurücksendet. Die Verantwortlichen sollen einen Flask-Server erstellen, der auf eine SQLite-Datenbank mit den Physikerdaten zurückgreift. (Link: https://rasa.com/docs/core/responses/) + * Im Abschnitt 'Actions' in der Rasa-Dokumentation wird beschrieben, wie man mit Rasa jeglichen Python-Code für die Generierung von Antworten ausführen kann. Interessant ist hier, dass direkt eine SDK (`rasa_core_sdk`) als Server zur Verfügung gestellt wird. (Link: https://rasa.com/docs/core/customactions/) + Hier wäre ebenfalls eine probeweise Installation für die Generierung von Antworten interessant -* Rasa Antwort-Generierung: In diesem Teil soll sich auf die zweite Art von Input-Daten für den Rasa-Bot bezogen werden: Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker). Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie in Rasa Daten für die Antwortgenerierung eingespeist werden. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. - - Storys und Actions für Rasa formulieren - - evtl Docker aufsetzen und `rasa_core_sdk` nutzen - - -**zwei Personen sollten zugeteilt werden (Lukas?)** +Zusammenfassend: +* Lauffähigen Prototyp erstellen, der auf allen Rechnern läuft +* Training des Bots mit Intents durchführen +* Zwei Möglichkeiten für Antwortgenerierung ausprobieren: Utterances über externes CMS (Flask Server) oder Custom Actions mittels rasa_core_sdk Endpoint + +Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, soll versucht werden, die Rasa Learning Anwendung zu nutzen, um den Bot dazu zu bringen, sich selbst Actions zu schreiben. Es soll versucht werden, dem Bot Actions zu schreiben, mit denen die eigene actions.py-Datei modifiziert wird. -Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist: "Ist das Antwortwissen für Bots automatisch erzeugbar?" +**zwei Personen sollten zugeteilt werden (Lukas?)** ###### Zielsetzung des Aufgabenbereichs: -* Im ersten Schritt soll ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. +* Im ersten Schritt soll prototypisch ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. * Im zweiten Schritt soll ein Verfahren erstellt werden, das einen Chatbot während seines Trainings selbst die Trainingsdaten erstellen lässt. ##### 2. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Datenbeschaffung -Der zweite Aufgabenbereich soll sich - zunächst unabhängig von Rasa - mit der Akquise von Daten beschäftigen. Der Bot soll in dem Projekt am Beispiel von Physikern arbeiten. Daher soll sich in diesem Schritt mit der Akquise von entsprechenden Daten beschäftigt werden. Es sollen englischsprachige Daten zu bekannten Physikern akquiriert werden. Dazu soll bevorzugt die englischsprachige Wikipedia gecrawlt werden (Ein geladener Datensatz liegt bereits vor). Akquirierte Daten sollen mittels R strukturiert werden. Dabei sollen, wenn möglich, bereits Automatisierungspotenziale aufgedeckt und dokumentiert werden. Für die akquirierten Daten sollen nun: -* Datenhaltungsmaßnahmen erschlossen werden: Wie speichert man die Daten? (XML-SQL Datenbank, SQLite, etc) +Der zweite Aufgabenbereich soll sich - zunächst unabhängig von Rasa - mit der Akquise von Daten beschäftigen. Der Bot soll in dem Projekt am Beispiel von Physikern arbeiten. Daher soll sich in diesem Schritt mit der Akquise von entsprechenden Daten beschäftigt werden. Es sollen englischsprachige Daten zu bekannten Physikern akquiriert werden. Dazu soll bevorzugt die englischsprachige Wikipedia gecrawlt werden (Ein geladener Datensatz liegt bereits vor). Akquirierte Daten sollen mittels R strukturiert werden. Die zunächst als XML vorliegenden Daten sollen mittels R von Tags, Links etc befreit werden. Wenn möglich soll dann eine Datenbank mit aus den Intents (siehe Aufgabe 1) extrahierten Attributen erstellt werden. Dabei sollen bereits Automatisierungspotenziale aufgedeckt und dokumentiert werden. Zu klärende Fragen: +* Zu welchen Physikern sollen Daten akquiriert werden? +* Wo lassen sich die Daten akquirieren und in welchen Format liegen sie vor? +* Wie lassen sich die Daten in R weiterverarbeiten? - Struktrierung (Namen, Daten, Forschungsgebiete) und Entfernung von Links, Tags etc. +* Wie sollen die Daten gespeichert werden? (SQLite) * Möglichkeiten der Umwandlung in für Rasa nützlich Form analysiert werden -Im Detail: -* 1. Akquise von Physikerdaten - Quelle; mediawiki.org, R-Bibliotheken -* 2. Aufbereitung von Physikerdaten - Datenhaltung, Aufbereitung (python oder R) -* 3. Die Frage klären, ob Schritt 1 und Schritt 2 automatisch gelöst werden können? Welche Algorithemn sind möglich? +Im weiteren Verlauf des Projektes soll geklärt werden, inwiefern die oG Aufgaben vom Bot selbst durchgeführt werden können. Ein Anknüpfungspunkt wäre auch hier die Custom Actions aus Aufgabe 1. Es kann zum Beispiel geprüft werden, ob man für den Bot Actions definieren kann, durch die er selbstständig Daten zu einem Thema akquiriert, bearbeitet und abspeichert, um dann darauf zuzugreifen. **ein bis zwei Personen (David?)** -- GitLab From e7da9a6d5bae4d39e0216aa8c823e43c1f7585a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Mon, 26 Nov 2018 19:10:53 +0100 Subject: [PATCH 07/18] Adds new document about aufgabenstellung. --- docs/aufgabenstellung.md | 44 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 44 insertions(+) create mode 100644 docs/aufgabenstellung.md diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md new file mode 100644 index 0000000..2fbee75 --- /dev/null +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -0,0 +1,44 @@ +## Auflisten der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte + +### Allgemeine Zielsetzung und Aufteilung + +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. + +Der Chatbot soll englsischsprachig arbeiten und Fragen zu berühmten Physikern beantworten + +Die Aufgaben werden grob in drei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitung von Daten, die Konfiguration des Rasa-Chatbots und die Dokumentation des Projekts + +### Akquise und Aufbereitung von Daten zu Physikern + +#### Zielsetzung + +Für den Chatbot sollen englischsprachige Daten zu Physikern gewonnen werden. Eine mögliche Quelle ist die englischsprachige Wikipedia. Aus dieser Quelle haben wir bereits eine Liste mit etwa 1000 Physikernamen gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel in Englischer Sprache akquiriert werden. + +#### Aufgaben + +#### Zeiplan und Arbeitsstand + + +### Konfiguration des Rasa-Chatbots + +#### Zielsetzung + +Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezember 2018) hinter die Datenakquise zurückgestellt. Der Bot soll zunächst so einfach wie möglich implementiert werden. + +Es soll ein Rasa Chatbot entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. +Rasa Core soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. +Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der effizienten Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. +Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot sich selbst trainieren kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die Erstellung von Bot Antworten über einen externen Server in Betracht gezogen werden. + +#### Aufgaben +* Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen +* Intents für den Bot ausformulieren +* Den Bot mit den erstellten Intents trainieren +* Slots in den Intents nutzen, damit der Bot +* Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren + +#### Zeitplan und Arbeitsstand + + + +### Dokumentation des Projekts \ No newline at end of file -- GitLab From e514f2acd398fc84296cdfd9f734b4992387e118 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Mon, 26 Nov 2018 19:55:31 +0100 Subject: [PATCH 08/18] Adds aufgabenteilung, modifies aufgabenstellung. --- docs/aufgabenstellung.md | 32 ++++++++++++++++++++++++-------- docs/augabenteilung.md | 24 ++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 48 insertions(+), 8 deletions(-) create mode 100644 docs/augabenteilung.md diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md index 2fbee75..abc1fb9 100644 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -4,7 +4,7 @@ In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. -Der Chatbot soll englsischsprachig arbeiten und Fragen zu berühmten Physikern beantworten +Der Chatbot im Beispiel soll englischsprachig arbeiten und Fragen zu berühmten Physikern beantworten. Die Aufgaben werden grob in drei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitung von Daten, die Konfiguration des Rasa-Chatbots und die Dokumentation des Projekts @@ -12,23 +12,32 @@ Die Aufgaben werden grob in drei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitu #### Zielsetzung -Für den Chatbot sollen englischsprachige Daten zu Physikern gewonnen werden. Eine mögliche Quelle ist die englischsprachige Wikipedia. Aus dieser Quelle haben wir bereits eine Liste mit etwa 1000 Physikernamen gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel in Englischer Sprache akquiriert werden. +Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Eine mögliche Quelle ist Wikipedia. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. +Die so gewonnenen Daten sollen dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. +Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. #### Aufgaben +* Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern gewinnen +* Die Physikerdaten in Tabellenform speichern +* Die Daten cleanen (Entfernung von Tags, Hyperlinks etc) +* Für die Intents Skripte erstellen, um die benötigten Informationen zu extrahieren. + * Dazu gegebenenfalls weitere Aufbereitung (Named Entity Recognition, Part of Speech Tagging, Tokenization) +* Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen -#### Zeiplan und Arbeitsstand +#### Arbeitsstand ### Konfiguration des Rasa-Chatbots -#### Zielsetzung - Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezember 2018) hinter die Datenakquise zurückgestellt. Der Bot soll zunächst so einfach wie möglich implementiert werden. -Es soll ein Rasa Chatbot entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. + +#### Zielsetzung + +Es soll ein [Rasa Chatbot](https://rasa.com/docs/) entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. Rasa Core soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der effizienten Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. -Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot sich selbst trainieren kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die Erstellung von Bot Antworten über einen externen Server in Betracht gezogen werden. +Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot sich selbst trainieren kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. #### Aufgaben * Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen @@ -37,8 +46,15 @@ Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die * Slots in den Intents nutzen, damit der Bot * Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren -#### Zeitplan und Arbeitsstand +#### Arbeitsstand +* Der Rasa Bot läuft auf den Notebooks aller Teilnehmer in `pip` oder `miniconda`-Umgebungen +* Für den Physiker-Prototypen sollen folgenden Intents implementiert werden: + * _birth_ - "Where and when was $name born?" + * _isAlive_ - "Is $name still alive?" + * _education_ - "Where did $name go to school?" + * _researchArea_ - "What did $name discover?" + * _hasNobelPrize_ - "Did $name win the Nobel Prize?" ### Dokumentation des Projekts \ No newline at end of file diff --git a/docs/augabenteilung.md b/docs/augabenteilung.md new file mode 100644 index 0000000..f4de2fb --- /dev/null +++ b/docs/augabenteilung.md @@ -0,0 +1,24 @@ +## Aufgabenteilung Rasa-Chatbot + +### David + +- Beschaffung von Wikipedia-Daten zu Physikern +- Weiterverarbeitung der Daten in R + +### Jonas + +- Pflegen eines Rasa-Beispiel-Setups im repo +- Auseinandersetzung mit Rasa-Slots für Erkennung von Namen in Intents + +### Leonard + +- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Cleaning + +### Lucas + +- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Named Entity Recognition mit dem Stanford NER + +### Lukas + +- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Extraktion von Geburtsdatum für Intent _Birth_ +- Beschäftigung mit Antwortgenerierung in Rasa Core \ No newline at end of file -- GitLab From 7e0e745be667cb0e2f122f8bd761e339b5dec833 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Mon, 26 Nov 2018 20:11:07 +0100 Subject: [PATCH 09/18] adds arbeitsstand to aufgabenstellung. --- docs/aufgabenstellung.md | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 37 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md index abc1fb9..3c2d19f 100644 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -2,7 +2,7 @@ ### Allgemeine Zielsetzung und Aufteilung -In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) auseinandergesetzt werden. Der Chatbot im Beispiel soll englischsprachig arbeiten und Fragen zu berühmten Physikern beantworten. @@ -25,7 +25,42 @@ Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausge * Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen #### Arbeitsstand - +* Es sind bereits 983 Physikernamen runtergeladen: + ``` + Jules Aarons + Ernst Karl Abbe + Derek Abbott + Hasan Abdullayev + Alexei Alexeyevich Abrikosov + Robert Adler + Stephen L. Adler + Franz Aepinus + ``` +* Die Wikipedia-Artikel zu allen Namen sind in einem XML-File gespeichert. + > Beispiel einfügen + +* Es wurde ein R-Skript geschrieben, das Namen und zugehörige Wikipedia-Artikel in einem `.csv` File speichert + ``` + library(xml2) + s + data <- read_xml("../data/Wikipedia-20181120103842.xml") + + title.nodes <- xml_find_all(data, ".//title") + + titles <- sapply(title.nodes, xml_text) + + text.nodes <- xml_find_all(data, ".//text") + + texts <- sapply(text.nodes, xml_text) + + df.out <- data.frame(Title = titles, + Text = texts) + + saveRDS(df.out, "../data/texte.RDS") + + write.table(df.out, "../data/texte.csv") + + ``` ### Konfiguration des Rasa-Chatbots -- GitLab From aa6936603fb3dbd0ff99b6be1c4b49a257f103df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jonas Wolff <jonasw96@gmx.net> Date: Tue, 27 Nov 2018 02:09:43 +0100 Subject: [PATCH 10/18] added first Problems --- docs/entwurf.md | 11 +++++++++++ 1 file changed, 11 insertions(+) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index 57e4bf7..d902b53 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -93,3 +93,14 @@ In diesen Aufgabenbereich fallen alle organisatorischen Aufgaben für das Projek #### Grober Zeitplan #### Absehbare und mögliche Probleme sowie Lösungsansätze + +##### Problem 1: Daten sind nicht vorhanden. +Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. +Beispielsweise könnte es sein, dass nicht immer das Geburtsjahr oder der Geburtsort bekannt sind. + +##### Lösung +Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" + + + + -- GitLab From e0fe71f712896280cef1d3b301cc7dfb9bdf64ad Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lg58weky@studserv.uni-leipzig.de> Date: Tue, 27 Nov 2018 20:03:37 +0100 Subject: [PATCH 11/18] Update aufgabenstellung.md, add example --- docs/aufgabenstellung.md | 37 +++++++++++++++++++++++++++---------- 1 file changed, 27 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md index 3c2d19f..ee59884 100644 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -4,9 +4,9 @@ In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) auseinandergesetzt werden. -Der Chatbot im Beispiel soll englischsprachig arbeiten und Fragen zu berühmten Physikern beantworten. +Es soll am Beispiel eines englischsprachigen Chatbots, der Fragen zu berühmten Physikern beantworten kann, gearbeitet werden. -Die Aufgaben werden grob in drei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitung von Daten, die Konfiguration des Rasa-Chatbots und die Dokumentation des Projekts +Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitung von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. ### Akquise und Aufbereitung von Daten zu Physikern @@ -14,7 +14,7 @@ Die Aufgaben werden grob in drei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitu Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Eine mögliche Quelle ist Wikipedia. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. Die so gewonnenen Daten sollen dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. -Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. +Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. #### Aufgaben * Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern gewinnen @@ -23,6 +23,7 @@ Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausge * Für die Intents Skripte erstellen, um die benötigten Informationen zu extrahieren. * Dazu gegebenenfalls weitere Aufbereitung (Named Entity Recognition, Part of Speech Tagging, Tokenization) * Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen +* Automatisierungspotenziale in den oben genannten Aufgaben bestimmen, um die Forschungsfrage zu beantworten #### Arbeitsstand * Es sind bereits 983 Physikernamen runtergeladen: @@ -35,9 +36,27 @@ Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausge Robert Adler Stephen L. Adler Franz Aepinus + ... ``` * Die Wikipedia-Artikel zu allen Namen sind in einem XML-File gespeichert. - > Beispiel einfügen + ``` + <page> + <title>Jules Aarons</title> + <ns>0</ns> + <id>48756809</id> + <revision> + <id>867484885</id> + <parentid>866458180</parentid> + <timestamp>2018-11-06T01:00:04Z</timestamp> + <contributor> + <username>MopTop</username> + <id>5027336</id> + </contributor> + <comment>citations</comment> + <model>wikitext</model> + <format>text/x-wiki</format> + ... + ``` * Es wurde ein R-Skript geschrieben, das Namen und zugehörige Wikipedia-Artikel in einem `.csv` File speichert ``` @@ -70,26 +89,24 @@ Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezembe #### Zielsetzung Es soll ein [Rasa Chatbot](https://rasa.com/docs/) entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. -Rasa Core soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. -Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der effizienten Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. +Rasa NLU soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. +Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot sich selbst trainieren kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. #### Aufgaben * Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen * Intents für den Bot ausformulieren * Den Bot mit den erstellten Intents trainieren -* Slots in den Intents nutzen, damit der Bot +* Slots in den Intents nutzen, damit der Bot zwischen verschiedenen Entitäten unterscheiden kann * Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren #### Arbeitsstand * Der Rasa Bot läuft auf den Notebooks aller Teilnehmer in `pip` oder `miniconda`-Umgebungen -* Für den Physiker-Prototypen sollen folgenden Intents implementiert werden: +* Für den Physiker-Prototypen sollen folgende Intents implementiert werden: * _birth_ - "Where and when was $name born?" * _isAlive_ - "Is $name still alive?" * _education_ - "Where did $name go to school?" * _researchArea_ - "What did $name discover?" * _hasNobelPrize_ - "Did $name win the Nobel Prize?" - -### Dokumentation des Projekts \ No newline at end of file -- GitLab From f1453e4c194c53ad002619e8fe463648997aa63a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Wed, 28 Nov 2018 10:41:37 +0100 Subject: [PATCH 12/18] Alters aufgabenstellung after group feedback. --- docs/aufgabenstellung.md | 35 ++++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 18 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md index ee59884..0b9fb6b 100644 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -1,32 +1,32 @@ ## Auflisten der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte ### Allgemeine Zielsetzung und Aufteilung +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, inwieweit Chatbots in der Lage sind, einerseits natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und andererseits Antworten aus einem natürlichsprachlichen Korpus zu generieren. Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) zur Erstellung von Chatbots auseinandergesetzt werden. -In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) auseinandergesetzt werden. Es soll am Beispiel eines englischsprachigen Chatbots, der Fragen zu berühmten Physikern beantworten kann, gearbeitet werden. -Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Aufbereitung von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. +Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Extraktion von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. -### Akquise und Aufbereitung von Daten zu Physikern +### Gewinnung und Information Extraction zu Physiker-Daten #### Zielsetzung -Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Eine mögliche Quelle ist Wikipedia. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. -Die so gewonnenen Daten sollen dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. +Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Als Quelle soll Wikipedia genutzt werden. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. +Der so gewonnene Daten-Korpus soll dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten ffunktionieren soll (siehe unten), aufbereitet werden. Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. #### Aufgaben -* Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern gewinnen -* Die Physikerdaten in Tabellenform speichern -* Die Daten cleanen (Entfernung von Tags, Hyperlinks etc) -* Für die Intents Skripte erstellen, um die benötigten Informationen zu extrahieren. +* Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern als Korpus speichern +* Die Daten bereinigen (Entfernung von Tags, Hyperlinks etc) +* Für die Intents Skripte erstellen, um jeweils benötigte Informationen zu extrahieren. * Dazu gegebenenfalls weitere Aufbereitung (Named Entity Recognition, Part of Speech Tagging, Tokenization) * Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen -* Automatisierungspotenziale in den oben genannten Aufgaben bestimmen, um die Forschungsfrage zu beantworten +* Automatisierungspotenziale in den oben genannten Aufgaben bestimmen + * Rausfinden, inwieweit die Erzeugung von Trainingsdaten vom Bot selbst übernommen werden kann #### Arbeitsstand -* Es sind bereits 983 Physikernamen runtergeladen: +* Es sind bereits 983 Physikernamen gewonnen worden: ``` Jules Aarons Ernst Karl Abbe @@ -91,7 +91,7 @@ Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezembe Es soll ein [Rasa Chatbot](https://rasa.com/docs/) entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. Rasa NLU soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. -Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot sich selbst trainieren kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. +Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot selbstständig Trainingsdaten aus dem Korpus erstellen kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. #### Aufgaben * Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen @@ -99,14 +99,15 @@ Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die * Den Bot mit den erstellten Intents trainieren * Slots in den Intents nutzen, damit der Bot zwischen verschiedenen Entitäten unterscheiden kann * Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren +* später: Möglichkeiten zum selbstständigen Training des Bots sichten #### Arbeitsstand * Der Rasa Bot läuft auf den Notebooks aller Teilnehmer in `pip` oder `miniconda`-Umgebungen * Für den Physiker-Prototypen sollen folgende Intents implementiert werden: - * _birth_ - "Where and when was $name born?" - * _isAlive_ - "Is $name still alive?" - * _education_ - "Where did $name go to school?" - * _researchArea_ - "What did $name discover?" - * _hasNobelPrize_ - "Did $name win the Nobel Prize?" + * _birth_ - "Where and when was `$name` born?" + * _isAlive_ - "Is `$name` still alive?" + * _education_ - "Where did `$name` go to school?" + * _researchArea_ - "What did `$name` discover?" + * _hasNobelPrize_ - "Did `$name` win the Nobel Prize?" -- GitLab From f1b64e5ed9d703fd5ba02cb5929907c24f78d695 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lulu Roth <ls80zyse@studserv.uni-leipzig.de> Date: Wed, 28 Nov 2018 13:47:26 +0100 Subject: [PATCH 13/18] Fix typo --- docs/aufgabenstellung.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md index 0b9fb6b..c5949b3 100644 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ b/docs/aufgabenstellung.md @@ -13,7 +13,7 @@ Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Extraktion #### Zielsetzung Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Als Quelle soll Wikipedia genutzt werden. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. -Der so gewonnene Daten-Korpus soll dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten ffunktionieren soll (siehe unten), aufbereitet werden. +Der so gewonnene Daten-Korpus soll dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. #### Aufgaben -- GitLab From 1aa29669d9e7fdcef8ae36d0cf27a4f1a27bee34 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jonas Wolff <jonasw96@gmx.net> Date: Wed, 28 Nov 2018 17:31:50 +0100 Subject: [PATCH 14/18] Added problems --- docs/entwurf.md | 9 ++++++++- 1 file changed, 8 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md index d902b53..9d9cbff 100644 --- a/docs/entwurf.md +++ b/docs/entwurf.md @@ -95,12 +95,19 @@ In diesen Aufgabenbereich fallen alle organisatorischen Aufgaben für das Projek #### Absehbare und mögliche Probleme sowie Lösungsansätze ##### Problem 1: Daten sind nicht vorhanden. -Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. +Da sich bei den Physikern Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. Beispielsweise könnte es sein, dass nicht immer das Geburtsjahr oder der Geburtsort bekannt sind. ##### Lösung Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" +##### Problem 2: Aufsetzen von Rasa gibt Probleme +Da Rasa von Tensorflow abhängt und Tensorflow noch kein Python3.7 unterstützt ist Python3.6.6 die letzte unterstützte Version. + +##### Lösung +Die einfachste Lösung wäre Python auf Version 3.6.6 zu downgraden. Dies kann jedoch zu Problemen vor allem in Linux Systemen führen, da Python für viele Systemprozesse benötigt wird. +Besser ist es eine virtuelle Python Umgebung mit Programmen wie Conda zu erstellen. Damit kann geziehlt Python3.6.6 mit allen benötigten Packages installiert werden, unter denen man dann Rasa laufen lassen kann. + -- GitLab From 825d3e9613f40ae691b79385723b8c9981329654 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lulu Roth <ls80zyse@studserv.uni-leipzig.de> Date: Wed, 28 Nov 2018 18:43:32 +0100 Subject: [PATCH 15/18] Add projektplan.md and projektplan.pdf --- docs/zeitplan/Rasa-Chatbot-Architektur.png | Bin 0 -> 115554 bytes docs/zeitplan/projektplan.md | 196 +++++++++++++++++++++ docs/zeitplan/projektplan.pdf | Bin 0 -> 269181 bytes 3 files changed, 196 insertions(+) create mode 100644 docs/zeitplan/Rasa-Chatbot-Architektur.png create mode 100644 docs/zeitplan/projektplan.md create mode 100644 docs/zeitplan/projektplan.pdf diff --git a/docs/zeitplan/Rasa-Chatbot-Architektur.png b/docs/zeitplan/Rasa-Chatbot-Architektur.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4a56c4d5fee93aa2da8a817e62b683224b0d1331 GIT binary patch literal 115554 zcmeGEha;8$8$XU8DP&Vw8Br*NvUf!`Av;^yd(TLOBqXD(tn3xC_sY)Rn`Dn1MEG8J zuh;wYd42wd-|wX4IOjh1{d``}>v}vM*W-ByD=A75;8NkDP$&W!X$ch+3TqvO!W6>6 zf@hLTzv{xb^QQL|?xRpeVR(NGFTl^&jHOi+P$&;36w22hg*t+#e1D=)&YURJssRcm z7>h!Y+r?KZ3&St4jO3&wP-n=WPc<2l@XSR!X)Q+-iXsmAiy`Cu@;y9>?Ife{5PKev znuPkI8_rTP91$fWabMMKe0|DYM|J2-Y<uKq=1Ob@0l{nBSFCrR+FX3E^(lBieUKB& z`Z22tC;D-8G>&)UdL(6t_6IFoE}8U**IBW@N!T7g4%FeIbTyh(!6uhnJ_xMy6f4GP zx~mgC@@r>XIbPtvic4p6@<3$y8yi{31&RMYZUkeg@c9P)=aDIDT>thzKL<%az#k>~ z??WaCLx|zOkBfH<r2e0S(qpav_Xt5Zntf^hdxQvoio)yvJ;FO;Oqc&2L4wri|9=wy z49NfQjKt#KNX+CF@cu!1DrnNY#5$60Bb(PhG=iyHHOcDC^>0jNzU7LuUD#^uMEQyw zE52TNQg*Tue(+OYl3GC9EOHoLUVCthW|z<-Gvx5B22&7)+C-aSRK)*E$+SRLz{6EZ zr78QRjw{rnUKD|ZG>ysPf!oVTK8<GF^MhHBIjKU+T{fs*hlJQ4?^~npHN7IBkLm0y zF@JnBO4jM;cMREdQr$|Y`v;p-eKnr0PHV#i-En*|m6j5!VF{v+7e82{HGglg#|zoM zs}v|5ex2UC@ZwlVdJ6yFfX~K!oj=u_^_bj#(Tsl2C%&~M<l(pRLj8ANg-2(w51eiA zoD25Nmd8k^6SPyESpx>eB}(xzT~rN63iR6w>P}z7rx_pbZ}2<)B<_h9SctA1FS8A! 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Fuhry__ + - Beschaffung von Wikipedia-Daten zu Physikern + - Weiterverarbeitung der Daten in R + +- __Jonas Wolff__ + - Pflegen eines Rasa-Beispiel-Setups im repo + - Auseinandersetzung mit Rasa-Slots für Erkennung von Namen in Intents + +- __Leonard Haas__ + - Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Cleaning + +- __Lucas Schons__ + - Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Named Entity Recognition mit dem Stanford NER + +- __Lukas Gehrke__ + - Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Extraktion von Geburtsdatum für Intent _Birth_ + - Beschäftigung mit Antwortgenerierung in Rasa Core + +## Auflistung der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte + +### Allgemeine Zielsetzung und Aufteilung + +In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, inwieweit Chatbots in der Lage sind, einerseits natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und andererseits Antworten aus einem natürlichsprachlichen Korpus zu generieren. Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) zur Erstellung von Chatbots auseinandergesetzt werden. + +Es soll am Beispiel eines englischsprachigen Chatbots, der Fragen zu berühmten Physikern beantworten kann, gearbeitet werden. + +Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Extraktion von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. + +### Gewinnung und Information Extraction zu Physiker-Daten + +#### Zielsetzung + +Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Als Quelle soll Wikipedia genutzt werden. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. +Der so gewonnene Daten-Korpus soll dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. +Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. + +#### Aufgaben + +- Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern als Korpus speichern +- Die Daten bereinigen (Entfernung von Tags, Hyperlinks etc) +- Für die Intents Skripte erstellen, um jeweils benötigte Informationen zu extrahieren. + - Dazu gegebenenfalls weitere Aufbereitung (Named Entity Recognition, Part of Speech Tagging, Tokenization) +- Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen +- Automatisierungspotenziale in den oben genannten Aufgaben bestimmen + - Rausfinden, inwieweit die Erzeugung von Trainingsdaten vom Bot selbst übernommen werden kann + +#### Arbeitsstand + +- Es sind bereits 983 Physikernamen gewonnen worden: + + ```{r} + Jules Aarons + Ernst Karl Abbe + Derek Abbott + Hasan Abdullayev + Alexei Alexeyevich Abrikosov + Robert Adler + Stephen L. Adler + Franz Aepinus + ... + ``` + +- Die Wikipedia-Artikel zu allen Namen sind in einem XML-File gespeichert. + + ```{r} + <page> + <title>Jules Aarons</title> + <ns>0</ns> + <id>48756809</id> + <revision> + <id>867484885</id> + <parentid>866458180</parentid> + <timestamp>2018-11-06T01:00:04Z</timestamp> + <contributor> + <username>MopTop</username> + <id>5027336</id> + </contributor> + <comment>citations</comment> + <model>wikitext</model> + <format>text/x-wiki</format> + ... + ``` + +- Es wurde ein R-Skript geschrieben, das Namen und zugehörige Wikipedia-Artikel in einem `.csv` File speichert + + ```{r} + library(xml2) + + data <- read_xml("../data/Wikipedia-20181120103842.xml") + + title.nodes <- xml_find_all(data, ".//title") + + titles <- sapply(title.nodes, xml_text) + + text.nodes <- xml_find_all(data, ".//text") + + texts <- sapply(text.nodes, xml_text) + + df.out <- data.frame(Title = titles, + Text = texts) + + saveRDS(df.out, "../data/texte.RDS") + + write.table(df.out, "../data/texte.csv") + + ``` + +### Konfiguration des Rasa-Chatbots + +Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezember 2018) hinter die Datenakquise zurückgestellt. Der Bot soll zunächst so einfach wie möglich implementiert werden. + +#### Zielsetzung + +Es soll ein [Rasa Chatbot](https://rasa.com/docs/) entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. +Rasa NLU soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. +Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. +Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot selbstständig Trainingsdaten aus dem Korpus erstellen kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. + +#### Aufgaben + +- Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen +- Intents für den Bot ausformulieren +- Den Bot mit den erstellten Intents trainieren +- Slots in den Intents nutzen, damit der Bot zwischen verschiedenen Entitäten unterscheiden kann +- Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren +- später: Möglichkeiten zum selbstständigen Training des Bots sichten + +#### Arbeitsstand + +- Der Rasa Bot läuft auf den Notebooks aller Teilnehmer in `pip` oder `miniconda`-Umgebungen +- Für den Physiker-Prototypen sollen folgende Intents implementiert werden: + - _birth_ - "Where and when was `$name` born?" + - _isAlive_ - "Is `$name` still alive?" + - _education_ - "Where did `$name` go to school?" + - _researchArea_ - "What did `$name` discover?" + - _hasNobelPrize_ - "Did `$name` win the Nobel Prize?" + +## Architekturdiagramm + + + +## Absehbare und mögliche Probleme sowie Lösungsansätze + +### Problem 1: Daten sind nicht vorhanden + +Da sich bei den Physikern Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. +Beispielsweise könnte es sein, dass nicht immer das Geburtsjahr oder der Geburtsort bekannt sind. + +__Lösung__ +Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" + +### Problem 2: Aufsetzen von Rasa gibt Probleme + +Da Rasa von Tensorflow abhängt und Tensorflow noch kein Python3.7 unterstützt ist Python3.6.6 die letzte unterstützte Version. + +__Lösung__ +Die einfachste Lösung wäre Python auf Version 3.6.6 zu downgraden. Dies kann jedoch zu Problemen vor allem in Linux Systemen führen, da Python für viele Systemprozesse benötigt wird. +Besser ist es eine virtuelle Python Umgebung mit Programmen wie Conda zu erstellen. Damit kann geziehlt Python3.6.6 mit allen benötigten Packages installiert werden, unter denen man dann Rasa laufen lassen kann. + +## Zeitplan + +### Phase 1 bis zum 30.11 + +- Recherche RASA +- Daten sichten +- Generieren der Daten (bspw. durch crawling) +- Intents formulieren +- RASA aufsetzen +- Klassifaktions-Algorithmen auswählen + +#### Phase 2 bis zum 14.12 + +- Daten aufbereitet haben +- Protoypen erstellen +- Leitfragen (teilweise) beantwortet + +#### Phase 3 + +- Feedback einarbeiten +- Finale Version entwickeln \ No newline at end of file diff --git a/docs/zeitplan/projektplan.pdf b/docs/zeitplan/projektplan.pdf new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..30d12f14b6f88684b02fef41a64681fd2aa25841 GIT binary patch literal 269181 zcmeFYWl&h%mL`n5yK8WFmjnpG-QC^Y9TFr2cXto&9^BpC-68lK-tOw@TX(+t`se%@ zsDcz#*=O&y*Lv&#g}mrj1{OvRIEu;HzC}0=b`oY1J3~u2ettM6X%kyBXLAx3W^OK$ ze?H)tzFJs2n>dm%eYG}lHW4*3vNJY;6BLAVa&|N^uz_=5u27S4TH!=#e^$HvHWtr* 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z$_SY2zwp9mV6A9iwp7O?VDwUyAP@skW;T}Af3BFBgRrsv>kN9UfEMVo;D6nvP6t(V z1mR$5^@aiC1chMcVq<3FPHlq+!~fs$20U0g$Ny<VsCqh>5-}<mS*f_#!Z6Acv9ZB0 zid#B4yAZK*aQ%-EWMScC`?nAr)>^aM5J&S}(U>&e48)!ufTx1-C~xGI-ygD!<Wrmv zHxh}533IUl_}<VJwM$0hV^JZ6WnE3TpVTx#AB>3wgNJ(p^N}8U6Od#P2?s*yV|{|* zeFv@ey(~c~r4C~MMLGh;D_}xx2a_L2lwjQvi*7@EgJXu7??Pghhq?zWlKc7l1Zo16 ziXhfALB%T|yJL&g4M~9|c!qPq>lWoiL$FToVVCKJI};YYg?leTp54N67u3zfqTvmJ zh6v+_z(QTZk^&)qki-@sdDh%abKOI!b%@=95QU$RAcFNrfnWz-*R4eXA>ILDxc*8S zjh_LA0uJ%Xt-vHilIR0KogPU5XCfmZw*~MJ<oi?o@sITHAi{P*po%dAd@>JWa_R)! zTE=To3N!q5(Lq0wjh)$tuj1ns;QsKq|G411iIU4gUE!u_Ah#LY7bUTCBfv*rIVB7W z6L7LPEYAd@|9yD@NBB2njJ6ML>ejK#mto$-Htbxu`8W;=th)@bPp5}>EJYE=J4i@V z{{|*(c+|)bh7%O+s_Tb@?iGl5$1Knf*i-q06C7o{mHC9}9XWaB|Mq9R!^At_*54J2 zN9Wcz3J~jwKEkQJh50V_P+KIIzs0GwZ?TR)Km!b7Z|~w^wrQ3Wps^&kje&1Rve2ir z4WVeXX{QSBo=X4%tbIZNyVgEI_IK4(QJ^9tmM}2>*Sq64=74Wc#sq_Gyxy+Y)dbm6 zNd&a<-$iuQQV2X`VO<gpINM<+oEc<q>BVYFIIWXZPUzJ_X3x$9ttmY?RGn9>M}ooS zjT1ABy?CyhciocbbPO+X!@5WDG?5V`QO{%N-X<P`v5$aGUFP|dbBj`$o__OJdZt(T z&SUWJaKV5ezY#zzR`!Y(Ma8l;=CBzm?vC2aR=b@SIogFW=65T(phCa1L{4<8BlW#( z70rXXRr_*(@4-!ToEi)#pf*aH?j(JC4Q|rRRDznLJb-E#U6*dbnvNA+?+d7WW8=by zTDqM|ni+u2z9-_dxA68>Ix!)?DEk3YOyi*HtEBa+<kP=#0ZX|IsUP^I#uM4B1bM6* za3<S!YKUEglWAl(!uE>=03??xF@tD;*TM!am_M#Y44RIotXXDp-@#TdAXg=k*vi-& zte3ILAUBGHcfvu(;5uSA_7<UIZN6M%u~jp&;tTk58Z`fRxO0#ZGrP$MZA}C@Nj*_5 zZQoL8PK0k<>1ZnM@Ga3(>?rP`rHI|HiS>*l;@K+Bf*SxudNbYA#iQ2$R5BKod#rV; zh6jN!-<P-N5CM<~Ut#>zuf0`~29Qr>pnY`7)yDihTKkDCG>idxTxjll<D1hYpOaa! zSOAnG+fa_;W@II~pF76UtW=7p5)#|*^s(b_%KiY3U?nd+K}1U`(aBbQh{@i=UQsP^ zm5gwSM1xAAO=e+QH}c|}RexD`sz{x})0L-?S2oSb|5|~geu^&0(3@(c__gpmIuF{G zMp8wFZEJ)t=2u1_SoyQYU)snngc&NBsvtmG5Bc2L%Z~i1O+LhSNGv-{0b5t){Orny zyBfMu?6z8a?Movnk}b^FiX&6t&&q=|;u0Cxw-Q~5_S#P5ixE~rLWHwVMoNS7Z_t+9 zy%k5+-8f5z1=Hq~Tl)R<Zg|x%;$~JES>TP89)tjJQo}g`!%1H_L)5K(BptRP@lOB) zN35IV10m>!=nG39#7?isb|3;r!Q{rhIKe;I1k=z+=xW=_;IUiXoJ9TEwlaV4aZKJF 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zod;$&tnYFhhuWtV%5Oj%1~}0sm_T->V9&(C|5fr0i6Usvr09~5MHf-h{>5+d?-S&F zd1cW;f0a{pzMTU+c11~-PZ_oa?yL9Qe9-ptmu5h&p@mZ(B_0mmYJSS7j^zCY-SQv1 zr^`jSxRV$PR{+nk_Z&!g|20OPrAdS(?NjdcWa27ivw~T!Pes`!TW)th1>?S4A`kom zY*m~C%m@MYZ3K``gjDaB+b35jV;xC)x`4sgk!mZ9T<W$ZL6h&&4zaC$d^qQ@@@}m1 zX7i&x@i2i^cHD}a>JPBeuZHgbo3ugxYiWm>gEh4o1B@8J!KMepsAB15O2o|Z4{g#Q z(qSfIC1U;uRJONw`3L;hjGr<Lqm-SQ{XZGYe`lgZI(!`Lzc_xeh;VYVbBQyHigSpv zv5O0HiL(f^i3^K!v9bsd{r`_3{PWO%FAuRXG5^=lFaErgI;s-d$enj3jW}_dKRyv~ zf}tu1hl`a3nxb|Dyd<hp0mA@!7dVq~-|u}pzEc`3=6fzjvZo)4-iM{?3XPYgPBXI~ z(#EmPN=k8>l3>3C5irojHss+rp=51BYS7eOg654PI^EFUR^3Ikvk<I{UXoXFLFiUn zMF?#$fQv=D_<Kcvcq>k+>{)R8vMnOLpo=;&IVsM^5e|0#0<kCdW~G3H%%dm7MTQTk zN0dcE9e5W)3;J0Z#h1^@yl(h}#U&)Z&;}i+DzTeBy*5O4tN<ksAjCan*}gQL>)dU8 zbJMRNY7dYZLu86AnBFH{{F2`o$Gg;gVVF#a09d;(z|#n=2Q1^3m%N%zps8jEy9Ye{ z%f37RJ@R(DhTr);zs&&TYJlEq5XF`?$@3nnPe}<dw?BqYK<(|6uTf}nkY|FRbm_xr z0mD|IjSMyZ%%FjEy#!!72_-fYzBqbR!j&9?m5Kb9N);>3FKn*YK1=XFlon;&g?UQH pD0zVpZO2j{QtL7=?Rr4yaYApY$k<>6uw3jcY%t{HVhZ9g{|jR8ZQB3< -- GitLab From 2aba72c262a739646651de569845bd18aa97dcd6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lukas Gehrke <lukasgehrke@Lukass-MacBook-Pro.local> Date: Wed, 28 Nov 2018 20:28:29 +0100 Subject: [PATCH 17/18] fix misspelling, alter timetable. --- docs/zeitplan/projektplan.md | 31 +++++++++++++++---------------- 1 file changed, 15 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/docs/zeitplan/projektplan.md b/docs/zeitplan/projektplan.md index ab8c423..07f7644 100644 --- a/docs/zeitplan/projektplan.md +++ b/docs/zeitplan/projektplan.md @@ -42,7 +42,7 @@ Es soll am Beispiel eines englischsprachigen Chatbots, der Fragen zu berühmten Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Extraktion von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. -### Gewinnung und Information Extraction zu Physiker-Daten +### Gewinnung von Physiker-Daten und Information Extraction #### Zielsetzung @@ -159,38 +159,37 @@ Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die ### Problem 1: Daten sind nicht vorhanden -Da sich bei den Physikern Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. +Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. Beispielsweise könnte es sein, dass nicht immer das Geburtsjahr oder der Geburtsort bekannt sind. __Lösung__ -Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" +Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" verwenden. ### Problem 2: Aufsetzen von Rasa gibt Probleme Da Rasa von Tensorflow abhängt und Tensorflow noch kein Python3.7 unterstützt ist Python3.6.6 die letzte unterstützte Version. __Lösung__ -Die einfachste Lösung wäre Python auf Version 3.6.6 zu downgraden. Dies kann jedoch zu Problemen vor allem in Linux Systemen führen, da Python für viele Systemprozesse benötigt wird. -Besser ist es eine virtuelle Python Umgebung mit Programmen wie Conda zu erstellen. Damit kann geziehlt Python3.6.6 mit allen benötigten Packages installiert werden, unter denen man dann Rasa laufen lassen kann. +Die einfachste Lösung wäre es, Python auf Version 3.6.6 zu downgraden. Dies kann jedoch zu Problemen vor allem in Linux-Systemen führen, da Python für viele Systemprozesse benötigt wird. +Besser ist es eine virtuelle Python Umgebung mit Programmen wie Conda zu erstellen. Damit kann gezielt Python3.6.6 mit allen benötigten Packages installiert werden, unter denen man dann Rasa laufen lassen kann. ## Zeitplan ### Phase 1 bis zum 30.11 -- Recherche RASA -- Daten sichten -- Generieren der Daten (bspw. durch crawling) -- Intents formulieren -- RASA aufsetzen -- Klassifaktions-Algorithmen auswählen +- Recherche zu Rasa NLU und Core +- Korpus aus Artikeln zu Physikern erstellen +- Intents zu Physikern für den Bot formulieren +- RASA-Prototyp von der Website auf eigener Hardware zum Laufen bekommen #### Phase 2 bis zum 14.12 -- Daten aufbereitet haben -- Protoypen erstellen -- Leitfragen (teilweise) beantwortet +- Strukturierte Daten zu den formulierten Intents erstellen +- Protoypen eines Physiker-Chatbots zu den Intents erstellen +- Klassifaktions-Algorithmen auswählen -#### Phase 3 +#### Phase 3 bis Anfang Februar - Feedback einarbeiten -- Finale Version entwickeln \ No newline at end of file +- Finale Version entwickeln des Bot-Prototypen entwickeln +- Forschungsfrage beantworten - Inwieweit Training des Bots mit natürlichsprachigem Korpus möglich? \ No newline at end of file -- GitLab From f9842435bd6a872c71b25ea6c7cd6a9322b5e2f1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lulu Roth <ls80zyse@studserv.uni-leipzig.de> Date: Wed, 28 Nov 2018 21:05:46 +0100 Subject: [PATCH 18/18] Delete files, add matrikel --- docs/aufgabenstellung.md | 113 ---------------------------------- docs/augabenteilung.md | 24 -------- docs/entwurf.md | 113 ---------------------------------- docs/zeitplan/projektplan.md | 2 +- docs/zeitplan/projektplan.pdf | Bin 268602 -> 268829 bytes docs/zeitplan/zeitplan.tex | 30 --------- 6 files changed, 1 insertion(+), 281 deletions(-) delete mode 100644 docs/aufgabenstellung.md delete mode 100644 docs/augabenteilung.md delete mode 100644 docs/entwurf.md delete mode 100644 docs/zeitplan/zeitplan.tex diff --git a/docs/aufgabenstellung.md b/docs/aufgabenstellung.md deleted file mode 100644 index c5949b3..0000000 --- a/docs/aufgabenstellung.md +++ /dev/null @@ -1,113 +0,0 @@ -## Auflisten der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte - -### Allgemeine Zielsetzung und Aufteilung -In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, inwieweit Chatbots in der Lage sind, einerseits natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und andererseits Antworten aus einem natürlichsprachlichen Korpus zu generieren. Dazu soll sich mit der Open-Source Software [Rasa](https://rasa.com) zur Erstellung von Chatbots auseinandergesetzt werden. - - -Es soll am Beispiel eines englischsprachigen Chatbots, der Fragen zu berühmten Physikern beantworten kann, gearbeitet werden. - -Die Aufgaben werden grob in zwei Bereiche aufgeteilt: Die Akquise und Extraktion von Daten und die Konfiguration des Rasa-Chatbots. - -### Gewinnung und Information Extraction zu Physiker-Daten - -#### Zielsetzung - -Für den Chatbot sollen Daten zu Physikern auf Englisch gewonnen werden. Als Quelle soll Wikipedia genutzt werden. Von dort wurde bereits eine Liste mit etwa [1000 Physikernamen](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_physicists) gewonnen. Zu den Namen sollen die Wikipedia-Artikel als HTML akquiriert werden. -Der so gewonnene Daten-Korpus soll dann in R für die Intents, mit denen der Chatbot arbeiten soll (siehe unten), aufbereitet werden. -Im Idealfall werden R-Scripts geschrieben, die fertige Rasa-Trainingsfiles ausgeben. - -#### Aufgaben -* Englischsprachige Wikipedia-Einträge zu berühmten Physikern als Korpus speichern -* Die Daten bereinigen (Entfernung von Tags, Hyperlinks etc) -* Für die Intents Skripte erstellen, um jeweils benötigte Informationen zu extrahieren. - * Dazu gegebenenfalls weitere Aufbereitung (Named Entity Recognition, Part of Speech Tagging, Tokenization) -* Gewonnene Informationen in ein zu Rasa kompatibles Datenformat bringen -* Automatisierungspotenziale in den oben genannten Aufgaben bestimmen - * Rausfinden, inwieweit die Erzeugung von Trainingsdaten vom Bot selbst übernommen werden kann - -#### Arbeitsstand -* Es sind bereits 983 Physikernamen gewonnen worden: - ``` - Jules Aarons - Ernst Karl Abbe - Derek Abbott - Hasan Abdullayev - Alexei Alexeyevich Abrikosov - Robert Adler - Stephen L. Adler - Franz Aepinus - ... - ``` -* Die Wikipedia-Artikel zu allen Namen sind in einem XML-File gespeichert. - ``` - <page> - <title>Jules Aarons</title> - <ns>0</ns> - <id>48756809</id> - <revision> - <id>867484885</id> - <parentid>866458180</parentid> - <timestamp>2018-11-06T01:00:04Z</timestamp> - <contributor> - <username>MopTop</username> - <id>5027336</id> - </contributor> - <comment>citations</comment> - <model>wikitext</model> - <format>text/x-wiki</format> - ... - ``` - -* Es wurde ein R-Skript geschrieben, das Namen und zugehörige Wikipedia-Artikel in einem `.csv` File speichert - ``` - library(xml2) - s - data <- read_xml("../data/Wikipedia-20181120103842.xml") - - title.nodes <- xml_find_all(data, ".//title") - - titles <- sapply(title.nodes, xml_text) - - text.nodes <- xml_find_all(data, ".//text") - - texts <- sapply(text.nodes, xml_text) - - df.out <- data.frame(Title = titles, - Text = texts) - - saveRDS(df.out, "../data/texte.RDS") - - write.table(df.out, "../data/texte.csv") - - ``` - -### Konfiguration des Rasa-Chatbots - -Anmerkung: Dieser Aufgabenbereich wird in der ersten Phase des Projekts (Dezember 2018) hinter die Datenakquise zurückgestellt. Der Bot soll zunächst so einfach wie möglich implementiert werden. - - -#### Zielsetzung - -Es soll ein [Rasa Chatbot](https://rasa.com/docs/) entwickelt werden, der auf Englisch Fragen zu Physikern beantwortet. Dazu sollen die Rasa-Technologien Rasa NLU (Natural Language Understanding) und Rasa Core verwendet werden. -Rasa NLU soll dafür genutzt werden, dass Rasa die Fragen und dahinterliegenden Intents (Absichten) eines Chatbot-Nutzers versteht. Rasa Core ist für die Antwortgenerierung zuständig und steuert den Gesprächsverlauf. -Um beide Teile erfolgreich zu implementieren, soll sich mit der Dokumenation von Rasa auseinandergesetzt werden. Besonderes Augenmerk liegt auf der Einspeisung der aufbereitenten Physikerdaten in den Rasa-Bot. -Im Laufe des Projekts soll zunächst ein Chatbot erstellt werden, der durch die Teammitglieder trainiert wird und einfach Fragen beantworten kann. (5 Intents siehe unten). Im weiteren Verlauf des Projekts soll geklärt werden, inwieweit der Bot selbstständig Trainingsdaten aus dem Korpus erstellen kann. Dazu sollen zB Rasa Custom Actions über rasa_core_sdk oder die [Erstellung von Bot Antworten](https://rasa.com/docs/core/responses/) über einen [externen Server](https://rasa.com/docs/core/customactions/) in Betracht gezogen werden. - -#### Aufgaben -* Lauffähige Version des Rasa-Bots erstellen -* Intents für den Bot ausformulieren -* Den Bot mit den erstellten Intents trainieren -* Slots in den Intents nutzen, damit der Bot zwischen verschiedenen Entitäten unterscheiden kann -* Den Bot mit aufbereiteten Physikerdaten trainieren -* später: Möglichkeiten zum selbstständigen Training des Bots sichten - -#### Arbeitsstand - -* Der Rasa Bot läuft auf den Notebooks aller Teilnehmer in `pip` oder `miniconda`-Umgebungen -* Für den Physiker-Prototypen sollen folgende Intents implementiert werden: - * _birth_ - "Where and when was `$name` born?" - * _isAlive_ - "Is `$name` still alive?" - * _education_ - "Where did `$name` go to school?" - * _researchArea_ - "What did `$name` discover?" - * _hasNobelPrize_ - "Did `$name` win the Nobel Prize?" - diff --git a/docs/augabenteilung.md b/docs/augabenteilung.md deleted file mode 100644 index f4de2fb..0000000 --- a/docs/augabenteilung.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -## Aufgabenteilung Rasa-Chatbot - -### David - -- Beschaffung von Wikipedia-Daten zu Physikern -- Weiterverarbeitung der Daten in R - -### Jonas - -- Pflegen eines Rasa-Beispiel-Setups im repo -- Auseinandersetzung mit Rasa-Slots für Erkennung von Namen in Intents - -### Leonard - -- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Cleaning - -### Lucas - -- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Named Entity Recognition mit dem Stanford NER - -### Lukas - -- Weiterverarbeitung der Daten in R; Fokus auf Extraktion von Geburtsdatum für Intent _Birth_ -- Beschäftigung mit Antwortgenerierung in Rasa Core \ No newline at end of file diff --git a/docs/entwurf.md b/docs/entwurf.md deleted file mode 100644 index 9d9cbff..0000000 --- a/docs/entwurf.md +++ /dev/null @@ -1,113 +0,0 @@ -## Entwurf für Zeitplan an A. Niekler - -### Von Leo bisher an A. Niekler gesendet: - -#### Phase 1 bis zum 30.11 - - * Recherche RASA - * Daten sichten - * Generieren der Daten (bspw. durch crawling) - * Intens formulieren - - * RASA aufsetzen - * Klassifaktions-Algorithmen auswählen - - -#### Phase 2 bis zum 14.12 - - * Daten aufbereitet haben - * Protoypen erstellen - * Leitfragen (teilweise) beantwortet - -#### Phase 3 - - * Feedback einarbeiten - * Finale Version entwickeln - - -### Zu erstellende Punkte - ToDo - -#### Namen und MatNr aller Mitglieder - -#### Auflistung der Aufgaben und beabsichtigter Lösungsschritte - -##### Zielsetzung Überblick - -In dem Projekt soll die Frage geklärt werden, ob Chatbots sich "selbst trainieren können". Dazu soll sich mit der Open-Source Software Rasa auseinandergesetzt werden. Zudem empfiehlt der Betreuer der Gruppe, dass der Chatbot Fragen zu berühmten Physikern beantworten soll. Im Folgenden soll ein Chatbot entwickelt werden, der in englischer Sprache Fragen zu Physikern beantworten kann. - -##### 1. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Rasa - -Anhand der offiziellen Rasa-Dokumentation soll die Funktionsweise von Rasa-Chatbots verstanden werden. Dabei sind Rasa NLU (Natural Language Understanding - soll Absichten des Users verstehen) und Rasa Core (Entscheided über Gesprächsverlauf und generiert Antowrten des Chatbots) zu betrachten. Im nächsten Schritt sollen die Verantwortlichen Rasa auf eigener Hardware in einer lauffähigen Version implementieren. Dazu soll Rasa bevorzugt in einer miniconda-Umgebung laufen (Python 3.6.7). Dies gewährleistet, das alle Teammitglieder Rasa bei sich nutzen können. - -3 Abschnitte - -* Rasa NLU: Es soll sich damit auseinandergesetzt werden, wie Rasa für Gespräche trainiert wird. Vor allem soll es um die Vermittlung von Intents an Rasa gehen. Für Intents gibt es die besondere Forschungsfrage: "Sind Intents automatisch erzeugbar?" Diese Frage soll im weiteren Verlauf des Projekts geklärt werden. Im ersten Schritt sollen Intents (Thema: Wissen über Physiker s.o.) von den Gruppenmitgliedern formuliert und Rasa damit trainiert werden. - - Frage: Was ist ein Intent? - - Wie müssen Intents für Rasa formuliert werden? - - Lässt sich ein System erzeugen, dass Intents automatisch erzeugen und in Rasas Syntax ausformulieren kann? - -**Eine Person sollte zuugeteilt werden** - -* Rasa Core: Hier sollen die Verantwortlichen ermitteln, wie Rasa auf erkannte Intents reagiert. Versteht Rasa die Intents richtig? Stellt Rasa Core die richtigen Rückfragen? Dazu soll Rasa Core ebenfalls implementiert und trainiert werden. Außerdem soll sich in diesem Teil mit Daten für die Antworten an User (hier: Wissen über Physiker) beschäftigt werden. Auch hier gliedert sich die Aufgabe in zwei Schritte. Im ersten Schritt sollen die Verantwortlichen klären, wie Rasa mit Intents und Daten für die Antwortgenerierung trainiert werden kann. Dazu sollen auch Beispiel-Trainingsdaten manuell erstellt werden und Rasa damit getestet werden. Es ist ein Prototyp zu erstellen, der einfache Fragen zu Physikern beantworten kann. (Beispiele siehe `intents.md`) Rasa bietet zwei Möglichkeiten, Antworten für Bots zu generieren: - * Im Abschnitt 'Managing Bot Utterances using an external CMS' in der Rasa Documentation wird erklärt, wie die Antwort-Generierung ausgelagert werden kann. - Dabei kommuniziert der Bot per POST-Request mit einem externen webserver, der wiederum die Antworten generiert und zurücksendet. Die Verantwortlichen sollen einen Flask-Server erstellen, der auf eine SQLite-Datenbank mit den Physikerdaten zurückgreift. (Link: https://rasa.com/docs/core/responses/) - * Im Abschnitt 'Actions' in der Rasa-Dokumentation wird beschrieben, wie man mit Rasa jeglichen Python-Code für die Generierung von Antworten ausführen kann. Interessant ist hier, dass direkt eine SDK (`rasa_core_sdk`) als Server zur Verfügung gestellt wird. (Link: https://rasa.com/docs/core/customactions/) - Hier wäre ebenfalls eine probeweise Installation für die Generierung von Antworten interessant - -Zusammenfassend: -* Lauffähigen Prototyp erstellen, der auf allen Rechnern läuft -* Training des Bots mit Intents durchführen -* Zwei Möglichkeiten für Antwortgenerierung ausprobieren: Utterances über externes CMS (Flask Server) oder Custom Actions mittels rasa_core_sdk Endpoint - -Im zweiten Schritt soll wieder geklärt werden, ob die Wissensgrundlage automatisch erzeugbar ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, soll versucht werden, die Rasa Learning Anwendung zu nutzen, um den Bot dazu zu bringen, sich selbst Actions zu schreiben. Es soll versucht werden, dem Bot Actions zu schreiben, mit denen die eigene actions.py-Datei modifiziert wird. - -**zwei Personen sollten zugeteilt werden (Lukas?)** - -###### Zielsetzung des Aufgabenbereichs: - -* Im ersten Schritt soll prototypisch ein Rasa-Chatbot erstellt werden, der Usern verschiedene Fragen zu berühmten Physikern auf Englisch beantworten kann. - -* Im zweiten Schritt soll ein Verfahren erstellt werden, das einen Chatbot während seines Trainings selbst die Trainingsdaten erstellen lässt. - -##### 2. Aufgabenbereich: Auseinandersetzung mit Datenbeschaffung - -Der zweite Aufgabenbereich soll sich - zunächst unabhängig von Rasa - mit der Akquise von Daten beschäftigen. Der Bot soll in dem Projekt am Beispiel von Physikern arbeiten. Daher soll sich in diesem Schritt mit der Akquise von entsprechenden Daten beschäftigt werden. Es sollen englischsprachige Daten zu bekannten Physikern akquiriert werden. Dazu soll bevorzugt die englischsprachige Wikipedia gecrawlt werden (Ein geladener Datensatz liegt bereits vor). Akquirierte Daten sollen mittels R strukturiert werden. Die zunächst als XML vorliegenden Daten sollen mittels R von Tags, Links etc befreit werden. Wenn möglich soll dann eine Datenbank mit aus den Intents (siehe Aufgabe 1) extrahierten Attributen erstellt werden. Dabei sollen bereits Automatisierungspotenziale aufgedeckt und dokumentiert werden. Zu klärende Fragen: -* Zu welchen Physikern sollen Daten akquiriert werden? -* Wo lassen sich die Daten akquirieren und in welchen Format liegen sie vor? -* Wie lassen sich die Daten in R weiterverarbeiten? - Struktrierung (Namen, Daten, Forschungsgebiete) und Entfernung von Links, Tags etc. -* Wie sollen die Daten gespeichert werden? (SQLite) -* Möglichkeiten der Umwandlung in für Rasa nützlich Form analysiert werden - -Im weiteren Verlauf des Projektes soll geklärt werden, inwiefern die oG Aufgaben vom Bot selbst durchgeführt werden können. Ein Anknüpfungspunkt wäre auch hier die Custom Actions aus Aufgabe 1. Es kann zum Beispiel geprüft werden, ob man für den Bot Actions definieren kann, durch die er selbstständig Daten zu einem Thema akquiriert, bearbeitet und abspeichert, um dann darauf zuzugreifen. - -**ein bis zwei Personen (David?)** - -##### 3. Aufgabenbereich: Dokumentation und Organisation - -In diesen Aufgabenbereich fallen alle organisatorischen Aufgaben für das Projekt und die Erstellung Dokumentations- und Präsentationsmedien. - -**eine Person oder alle Mitglieder im Wechsel** - -#### Architekturdiagramm - -#### Grober Zeitplan - -#### Absehbare und mögliche Probleme sowie Lösungsansätze - -##### Problem 1: Daten sind nicht vorhanden. -Da sich bei den Physikern Nicht alle Wikipedia Seiten von Physikern enthalten alle gewünschten Daten. -Beispielsweise könnte es sein, dass nicht immer das Geburtsjahr oder der Geburtsort bekannt sind. - -##### Lösung -Standardsätze für nicht vorhandene Daten, wie "X/Y ist nicht bekannt" - -##### Problem 2: Aufsetzen von Rasa gibt Probleme -Da Rasa von Tensorflow abhängt und Tensorflow noch kein Python3.7 unterstützt ist Python3.6.6 die letzte unterstützte Version. - -##### Lösung -Die einfachste Lösung wäre Python auf Version 3.6.6 zu downgraden. Dies kann jedoch zu Problemen vor allem in Linux Systemen führen, da Python für viele Systemprozesse benötigt wird. -Besser ist es eine virtuelle Python Umgebung mit Programmen wie Conda zu erstellen. Damit kann geziehlt Python3.6.6 mit allen benötigten Packages installiert werden, unter denen man dann Rasa laufen lassen kann. - - - - diff --git a/docs/zeitplan/projektplan.md b/docs/zeitplan/projektplan.md index 01c7dc9..cc6254c 100644 --- a/docs/zeitplan/projektplan.md +++ b/docs/zeitplan/projektplan.md @@ -7,7 +7,7 @@ *Name, Matrikel-Nummer* - Jonas Wolff, 3720558 -- Leonard Haas, +- Leonard Haas, 3755172 - David Fuhry, 3704472 - Lukas Gehrke, 3757499 - Lucas Schons, 3711400 diff --git a/docs/zeitplan/projektplan.pdf b/docs/zeitplan/projektplan.pdf index 8f07af4106a71b3ad587566405cd6d6956a38880..c385dfd1c6bba679fba0acf0cb2ca8aee34b1089 100644 GIT binary patch delta 10051 zcmajEMNpm%)Fg_#JHa8iySuwXaCdj-!GgQH1b7MV?)Ks#1a}V>+<m_P)~%VU+05$n z;w-zm&*|=J!YF9LNT!D3<Vb74rvnzhDY|U%VDug79{+@Gilx)QS}goGqB1W~iAjX; zy9<78YO$$0!%(3K`}5_OE8Y390u)sr44h6NO4RMsUvV;%K3}iN*pNf@Aq`AJ7U&!q zJ$;y*1NAS>JMNfoB!%nNJgQAsCcPKVjM}q*g;a*7^jIX{J4;ssI4#Va6mo$AgVu}b zuI=A<X`R2h%x`cRZTTu@WfvK~^cq)QtQjqMHUlgG;FUW9X`!A1LW~7leQg%Xj^j&> zA)ov8LbN#K#^>qAsd(eMxNxqh&v&-mk`?80KUwEy@Y=hb=g;?ON29l*rOSRaERNdk zEuOZWP8sR<Br}6WxRnE|tP0q0Aiie2hYi7*_RBSy79ON9X{55GV2&4!D5Z*oU7m8P zrhc6?b^5hyt0KF#_VIxC)U38lG@p?%hwSw3hKZw|LY*T>B5MaHBsIbbJcO_Dy=xHm z=@xK17|n>@<<0ntZ1c~i(j5&z1e#n$5ExQ3(P(6nq&AV${227iF9lAX5>HIOAIax~ z-1quAk2rkr#tU6{mq=U(chG!vbDM;oFN{vGFV?)+4c%gq1n`G_dU){ma_UKnk^Tv5 zQHy6FYjNUBUr#@7qCA?djI%rD2gk?o70T2^#}Y^+dmu<(4wn*!w3=j|t_|ZI74T@A zSn!N%;_rEoZ8q>qJpvTOdch$_wG0x$Qx-zkq-n>El<SBJ@gjbv#eDJ=C^)iyhA4(f zUW(r82+n_C96h4=%PNImX4b@h{-`E@WRB16S1+iWa6lKvET~VO$y!QQbrLT5y|Ml7 z$!-K;KW`Tx`!8b@C3im;Uq1pFXZDY8dU6yP5LKZ-=Fp%ySO${sQGHNW#m&7Tbk)3{ z*lqHm<FvBEch(lx!j~z|zU4hEiPd%gHUiFkrX%}w(&BP2*MtMYq-1T+`(Wj@P)|A+ zH;1D!$JYdhjI@-Gr1g!j4ShxPp9tz5#_Zrt{_HDucn0rO`y>(@MHfBj3AZaZr~dhu z#DA_={LJVi{sq7@YrZhZts+%nwtMUPQ^hlIsi(X<U+Q^+`3D&^Ry0H$O=!}sg77s& zMoFyYU45I&%1OX+2`)Rq*T|NP6ThG;YevmYG(S*O(o&V<!k>+0QJ|szgFZgsrqd(n 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