Megbeszélések automatizált tudásbázisba szervezése OKF formátumban
2026-2027 ősz
Szoftver
Téma leírása
A projekt célja egy olyan intelligens feldolgozó pipeline kifejlesztése, amely a hang- és videóalapú megbeszélések (pl. Microsoft Teams) leirataiból strukturált, szemantikailag kereshető és validált Open Knowledge Format (OKF) tudáskatalógust épít.
A mérnöki együttműködések és projektmegbeszélések során rengeteg kritikus döntés és információ hangzik el, amelyek a találkozók után gyakran strukturálatlan leiratokban vesznek el. A beszélgetési leiratok manuális feldolgozása, összegzése és tudásbázisba rendezése rendkívül időigényes feladat, ami akadályozza a döntések visszakövethetőségét. A kutatás motivációja a kollaboratív megbeszélésekből származó tacit tudás automatizált formalizálása az Open Knowledge Format szabvány segítségével.
A hallgató feladata egy olyan feldolgozó és elemző rendszer megtervezése, amely bemenetként fogadja a Microsoft Teams megbeszélések nyers szöveges átiratait, és azokat strukturált tudásegységekké alakítja. A munka nem triviális része a beszélt nyelvi sajátosságokból adódó zajok szűrése, a kulcsfontosságú mérnöki döntések, feladatok és kontextusok pontos azonosítása, valamint ezek szabványos OKF entitásokká és relációkká formálása. A rendszernek támogatnia kell a több forrásból és különböző időpontokban rögzített megbeszélések időbeli és szemantikai összefűzését egy közös tudáskatalógusba. A hallgatónak ki kell dolgoznia az LLM-alapú extrakció minőségbiztosítási szabályait a hallucinációk elkerülése érdekében. A félév végére elvárt eredmény egy automatizált pipeline prototípus, amely képes nyers leiratokból validált OKF tudásbázist és kereshető összefoglalókat előállítani.
- Open Knowledge Format (OKF) és tudásmodellezés
- Természetes nyelvfeldolgozás és LLM-alapú beszélgetéselemzés
- Beszélt szöveg transzformáció és metaadat-kinyerés
Ez a külső téma a Siemens Mobility csapatával valósul meg.
Külső partner: Siemens Mobility
Maximális létszám:
2 fő