Abstrakt. Dokumentationen av Enterprise Research Planning (ERP) system är oftast (1) extremt stor och (2) kombinerar olika åsikter från verksamheten och det tekniska genomförandeperspektivet. Dessutom har ett mycket specifikt ordförråd utvecklats, särskilt inom SAP-domänen (t.ex. SAP Solution Maps eller SAP-programvarumodulnamn). Detta ordförråd är inte tydligt kartlagt till affärsledning terminologi och begrepp. Det är ett välkänt problem i praktiken att det är svårt att söka i SAP ERP-dokumentation, eftersom det kräver fördjupade kunskaper om en stor och egenutvecklad terminologi. Vi föreslår att man använder ontologier och automatisk notering av sådan stor HTML-dokumentation för att förbättra användbarheten och tillgängligheten, nämligen ERP-hjälpfiler. För att uppnå detta har vi utvecklat en ontologi och prototyp för SAP ERP 6.0. Vår strategi integrerar begrepp och lexiska resurser från (1) affärshantering terminologi, (2) SAP affärsterminologi, (3) SAP system terminologi och (4) Wordnet synsets. Vi använder standard GATE/KIM teknik för att kommentera SAP hjälpa dokumentation med respektive referenser till vår ontologi. Så småningom befäster vår strategi den kunskap som finns i SAP och bidrar till funktionaliteten på en konceptuell nivå. Detta gör det möjligt för användare att uttrycka sina frågor med hjälp av en terminologi som de känner till, t.ex. hänvisning till allmänna förvaltningsvillkor. Trots en omfattande automatiserad ontologikonstruktionsprocess och en förenklad anteckningsstrategi med minimal mänsklig intervention, upplevde vi övertygande resultat. För en genomsnittlig fråga kopplad till en åtgärd och ett ämne, vår teknik returnerar mer än 3 relevanta resurser, medan en naiv term-baserad sökning avkastning i genomsnitt endast cirka 0,2 relevanta resurser.
REF utnyttjar ontologier som modellerar SAP-relaterade affärs- och tekniska koncept för att förbättra tillgängligheten till ERP-system för dokumentationssökning.
OntoNaviERP: Ontology-Supported Navigation in ERP Software Documentation
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}