KI-Staging – Intelligente Suchmaschinen

Um Waren einheitlich in Katalogen zu erfassen und so Artikeldatenbestände zu optimieren, erarbeiten der DFKI-Forschungsbereich Cyber-Physical Systems und die ePhilos AG intelligente Verfahren zur Analyse von Artikelbeschreibungen.

Unternehmen nutzen zunehmend sogenannte eProcurement-Systeme, um ihre Einkäufe effizient sowie finanziell und personell kostengünstig abzuwickeln. Derartige Systeme stoßen bei der Produktsuche oft an ihre Grenzen, wenn Nutzer nicht die genaue oder nur die umgangssprachliche Bezeichnung des gewünschten Artikels eingeben. Im Projekt KI-Suche erarbeiteten das DFKI und der eProcurement-Anbieter ePhilos innovative Verfahren auf Basis Künstlicher Intelligenz, durch die auch unpräzise oder originelle Suchanfragen eindeutig auf das gewünschte Produkt abgebildet werden können.

Die Zusammenarbeit mit ePhilos ermöglichte bereits den erfolgreichen Transfer der Forschungsergebnisse in ein Produkt mit Markteinsatz: Die Suchfunktion aiPhilos, die über semantisches Sprachverständnis sowie fortlaufend selbstlernende Wissensdatenbanken verfügt, wird schon heute für die Produktsuche in eProcurement-Lösungen und Onlineshops erfolgreich eingesetzt. Damit lassen sich z.B. über das Smartphone eingesprochene Suchanfragen mit zielgenauen Ergebnissen beantworten.

Das nun gestartete Projekt KI-Staging adressiert eine weitere Herausforderung: die automatisierte Optimierung von Artikeldatenbeständen. Um eine effiziente Suche zu ermöglichen, ist es notwendig, für jeden einzelnen Artikel eine Beschreibung seiner wesentlichen, teilweise produktspezifischen Merkmale und Ausprägungen – z.B. Größe, Format, Farbe etc. – zu hinterlegen. Entsprechende Beschreibungen von Lieferanten existieren jedoch oft nur in Form von Fließtext und enthalten nicht immer die wesentlichen Informationen. Diese manuell zu ergänzen, ist bei Katalogen mit mehreren tausend, sich regelmäßig ändernden Artikeln wirtschaftlich nicht möglich. Im Rahmen von KI-Staging entwickeln die Projektpartner daher Verfahren zur Analyse von Artikelbeschreibungen, mit deren Hilfe sich die gewünschten Merkmale aus unstrukturierten Texten zumindest teilweise automatisch erkennen und extrahieren lassen. Dazu nutzen sie Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung. Die wesentlichen Artikelbeschreibungen, inklusive der im Text z.T. nur umschriebenen Merkmale mit Ausprägungen, sollen als Ergebnis der Analyse in eine umfangreiche Wissensdatenbank einfließen.