Mit dem Auszeichnungs-Tool können bestimmte Textpassagen aus Normen mit vorher definierten Metadaten des Klassifikationssystems verknüpft werden. Ein besonderer Fokus lag dabei auf der Identifizierung von Anforderungen in Verbindung mit der Ermittlung der Verbindlichkeit der jeweiligen Anforderung (muss, kann, sollte, darf). Die Auszeichnung der Metadaten kann dabei auf den unterschiedlichen Informationsebenen Dokument, Kapitel, Absatz und Satz erfolgen.
Die automatische Auszeichnung unterstützt dabei den manuellen Auszeichnungsprozess indem es mittels Textanalyse-Methoden Auszeichnungsvorschläge sowohl für die Metadaten-Zuweisung als auch für die Anforderungserkennung generiert. Hierzu wurde das Inception-Framework um ein Meta-Recommender-Konzept erweitert. Das Meta-Recommender-Konzept definiert, wie die entwickelnden Algorithmen und Verfahren zur automatischen Auszeichnung ihre Eingabe- und Ausgabedaten mit dem Auszeichnungs-Tool austauschen können. Die Recommender selbst sind für die automatische Auszeichnung zuständig, wobei unterschiedliche Recommender für unterschiedliche Aufgaben umgesetzt wurden. So wurde beispielsweise ein Recommender entwickelt, der mittels regelbasierter Analysemethoden und unter Verwendung verschiedener NLP (natural language processing)-Methoden die Anforderungserkennung vornahm. Ein anderer Recommender konzentrierte sich hingegen auf die Metadatenauszeichnung auf Kapitel und Absatzebene, indem vorher trainierte ML (machine learning)-Modelle auf Wort-Ebene eingesetzt wurden. Letzt genannte ML-Modelle wurden auch zur Ermittlung unbekannter Klassifikationswerte (Entity Extraction) im Projekt genutzt.
Damit die im Projekt ermittelten Auszeichnungen (Annotationen) anderen Systemen und Organisationen zugänglich gemacht werden können, wurde ein metadatenbasiertes Austauschformat für Norminhalte auf Basis von iiRDS entwickelt und beispielhaft umgesetzt. Hierzu wurden die Klassifikationswerte von DiTraNo auf bereits bestehende Metadaten von iiRDS gemappt, neue projektspezifische Metadaten standardkonform modelliert sowie eine Erweiterung des Standards hinsichtlich „Actions and Activities“ erarbeitet und ins iiRDS-Commitee als Vorschlag eingereicht. Ebenfalls wurde die VDE SPEC 90016: „Anforderungen an ein metadaten-basiertes Austauschformat für Norminhalte“ erarbeitet, welche die allgemeinen Anforderungen an solch ein Austauschformat definiert und Grundkonzepte als gemeinsame Basis einführt.
Zur Verifikation und Veranschaulichung der Projektergebnisse wurde das Content Delivery Portal (CDP) i-viewscontent im Projekt eingesetzt. Das System bietet eine webbasierte Oberfläche für die Präsentation und das inhaltliche Erschließen umfangreicher Informationen und Dokumente. Ziel des Demonstrators war es, die angereicherten Norminhalte mittels der DiTraNo-spezifischen iiRDS-Erweiterung ins CDP-System zu importieren und die zu Projektanfang ermittelten User Stories auf ihre Umsetzbarkeit zu überprüfen.
Insgesamt wurden über 3000 Annotationen für 13 Normen im Projekt erstellt, überprüft und zu Demonstrationszwecken verwendet. Darüber hinaus wurden zahlreiche weitere manuelle und auch automatische Auszeichnungen diskutiert aber nicht weiter im Projekt berücksichtigt. Für das Austauschformat wurden ca. 200 Metadaten in iiRDS modelliert. Im Demonstrator konnten 13 von 16 der definierten User Stories erfolgreich umgesetzt werden, wobei allerdings die verbleibenden 3 User Stores von Anfang an als „optional“ bewertet wurden.
Die hier erwähnten Ergebnisse werden aktuell für den Abschlussbericht (Fertigstellung September 2021) zusammengestellt und überarbeitet. Sobald diese in einer veröffentlichungsfähigen Form vorliegen, werden Teile daraus auf dieser Website zum Download angeboten.
