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Abstract

Die auf Basis vernetzter Computer realisierbare Möglichkeit einer universalen Enzyklopädie führt aufgrund der dabei technisch notwendigen Reduktion auf nur eine Sorte Repräsentanten zu Systemen, bei denen entweder nur Gegenstände repräsentiert werden, die auch Begriffe vertreten, oder nur Begriffe, die auch Gegenstände vertreten. In der Dissertation werden als Beispiele solcher Repräsentationssysteme die logischen Systeme von Gottlob Frege und Johann Heinrich Lambert untersucht. Freges System, basierend auf der Annahme der Objektivität von Bedeutungen, war durch die Nachweisbarkeit einer Antinomie gescheitert, weshalb von Philosophen im 20. Jahrhundert die Existenz einer objektiven Bedeutung von Ausdrücken und die Übersetzbarkeit der Gedanken aus den natürlichen Sprachen in eine formale Sprache in Frage gestellt wurde. In der Dissertation wird nachgewiesen, daß diese Konsequenz voreilig war und daß die Antinomie auch bei Annahme der Objektivität von Wissen erst durch zwei Zusatzforderungen in Freges Logik ausgelöst wird: die eineindeutige Zuordnung eines Gegenstands zu jedem Begriff sowie die scharfen Begrenzung der Begriffe, die zur Abgeschlossenheit des Systems zwingt. Als Alternative wird das Begriffssystem Lamberts diskutiert, bei dem jeder Gegenstand durch einen Begriff und gleichwertig durch Gesamtheiten von Begriffen vertreten wird und Begriffe durch Gesamtheiten von Begriffen ersetzbar sind. Beide die Antinomie auslösenden Bedingungen sind hier nicht vorhanden, zugleich ist die fortschreitende Entwicklung von Wissen repräsentierbar. Durch die mengentheoretische Rekonstruktion des Begriffssystems Lamberts in der Dissertation wird dessen praktische Nutzbarkeit gezeigt. Resultat der Dissertation ist der Nachweis, daß es Repräsentationssysteme gibt, die nicht auf die für die Prüfung der Verbindlichkeit der Einträge in die Enzyklopädie notwendige Annahme der Verobjektivierbarkeit von Wissen verzichten müssen, weil ihnen nicht jene die Antinomie auslösenden Voraussetzungen zugrunde liegen.

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Abstract

Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.