Praktikum
Wissensontologie für Quelltext
Completion
2017/06
Research Area
Students
Fariba Qarib
Advisers
Dr.-Ing. Sebastian Heil
Description (German)
Sich verändernde Nutzererwartungen stellen neue Anforderungen an bestehende Softwaresysteme. Auch die ständige Weiterentwicklung von Technologien und das Wegfallen der Unterstützung für veraltete Technologien erhöhen den Druck, bestehende Softwaresysteme zu erneuern. Da über lange Zeiträume hinweg entwickelte Systeme viel Wissen über Modelle, Regeln und Lösungen der Anwendungsdomäne im Quelltext beinhalten, ist es oft nicht sinnvoll diese durch eine komplette Neuentwicklung abzulösen. Vielmehr ist es nötig, bestehende Softwaresysteme in neue Systeme zu überführen und dabei bereits vorhandenes Wissen zu erhalten. Mit dieser Zielstellung beschäftigt sich die Softwaremigration.
Eine wichtige Aufgabe dabei ist es, das vorhandene Wissen zu identifizieren und aufzubereiten. Hierfür ist es notwendig zu untersuchen, welche Arten von Wissen bzw. welche Informationen in Quelltexten vorkommen. Ein einfaches Modell wäre beispielsweise die Unterscheidung zwischen Regeln, Prozesse, Features, Erklärungen (in Kommentaren), Datenmodelle, Algorithmen etc. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine gründliche Recherche zu existierenden Wissensmodellen für Quelltexte durchgeführt und darauf aufbauend ein eigenes Modell in Form einer Ontologie erstellt. Orientierung bietet beispielsweise das Knowledge Discovery Model (KDM) der OMG. Neben den unterschiedlichen Arten von Wissen ist auch die Modellierung der Verknüpfung von Wissen und Vorkommen im Quelltext (z.B. Datei, Zeilennummer Start und Ende) wichtig. Im Sinne der Modellierung als Ontologie liegt ein besonderer Augenmerk auf der geeigneten Abbildung der Elemente der Ontologie auf URIs. Zur prototypischen Demonstration des Konzepts kann eine bereits bestehende Web Anwendung der Professur VSR an das neue Modell angepasst werden.
