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Date

30. 5.2010 16:22:35

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Date

26. 9.2006 21:00:22

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Abstract

In der heutigen Zeit sind Informationen jeglicher Art über das World Wide Web (WWW) für eine breite Bevölkerungsschicht zugänglich. Dabei ist es jedoch schwierig die existierenden Dokumente auch so aufzubereiten, dass die Inhalte für Maschinen inhaltlich interpretierbar sind. Das Semantic Web, eine Weiterentwicklung des WWWs, möchte dies ändern, indem es Webinhalte in maschinenverständlichen Formaten anbietet. Dadurch können Automatisierungsprozesse für die Suchanfragenoptimierung und für die Wissensbasenvernetzung eingesetzt werden. Die Web Ontology Language (OWL) ist eine mögliche Sprache, in der Wissen beschrieben und gespeichert werden kann (siehe Kapitel 4 OWL). Das Softwareprodukt Protégé unterstützt den Standard OWL, weshalb ein Großteil der Modellierungsarbeiten in Protégé durchgeführt wurde. Momentan erhält der Nutzer in den meisten Fällen bei der Informationsfindung im Internet lediglich Unterstützung durch eine von Suchmaschinenbetreibern vorgenommene Verschlagwortung des Dokumentinhaltes, d.h. Dokumente können nur nach einem bestimmten Wort oder einer bestimmten Wortgruppe durchsucht werden. Die Ausgabeliste der Suchergebnisse muss dann durch den Nutzer selbst gesichtet und nach Relevanz geordnet werden. Das kann ein sehr zeit- und arbeitsintensiver Prozess sein. Genau hier kann das Semantic Web einen erheblichen Beitrag in der Informationsaufbereitung für den Nutzer leisten, da die Ausgabe der Suchergebnisse bereits einer semantischen Überprüfung und Verknüpfung unterliegt. Deshalb fallen hier nicht relevante Informationsquellen von vornherein bei der Ausgabe heraus, was das Finden von gesuchten Dokumenten und Informationen in einem bestimmten Wissensbereich beschleunigt.

Content

Zum Erlangen des akademischen Grades "Master of Engineering" (M.Eng.) im Studiengang Geoinformatik Vgl.: http://digibib.hs-nb.de/file/dbhsnb_derivate_0000000780/Masterarbeit-Pfeiffer-2010.pdf Vgl. auch: urn:nbn:de:gbv:519-thesis2010-0139-4

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Abstract

In der vorliegenden Arbeit soll einen Ansatz zur Implementation einer Wissensrepräsentation mit den in Abschnitt 1.1. skizzierten Eigenschaften und dem Semantic Web als Anwendungsbereich vorgestellt werden. Die Arbeit ist im Wesentlichen in zwei Bereiche gegliedert: dem Untersuchungsbereich (Kapitel 2-5), in dem ich die in Abschnitt 1.1. eingeführte Terminologie definiert und ein umfassender Überblick über die zugrundeliegenden Konzepte gegeben werden soll, und dem Implementationsbereich (Kapitel 6), in dem aufbauend auf dem im Untersuchungsbereich erarbeiteten Wissen einen semantischen Suchdienst entwickeln werden soll. In Kapitel 2 soll zunächst das Konzept der semantischen Interpretation erläutert und in diesem Kontext hauptsächlich zwischen Daten, Information und Wissen unterschieden werden. In Kapitel 3 soll Wissensrepräsentation aus einer kognitiven Perspektive betrachtet und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe beschrieben werden. In Kapitel 4 sollen sowohl aus historischer als auch aktueller Sicht die Ansätze zur Wissensrepräsentation und -auffindung beschrieben und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe diskutiert werden. In Kapitel 5 sollen die aktuell im WWW eingesetzten Modelle und deren Einschränkungen erläutert werden. Anschließend sollen im Kontext der Entscheidungsfindung die Anforderungen beschrieben werden, die das WWW an eine adäquate Wissensrepräsentation stellt, und anhand der Technologien des Semantic Web die Repräsentationsparadigmen erläutert werden, die diese Anforderungen erfüllen. Schließlich soll das Topic Map-Paradigma erläutert werden. In Kapitel 6 soll aufbauend auf die im Untersuchtungsbereich gewonnenen Erkenntnisse ein Prototyp entwickelt werden. Dieser besteht im Wesentlichen aus Softwarewerkzeugen, die das automatisierte und computergestützte Extrahieren von Informationen, das unscharfe Modellieren, sowie das Auffinden von Wissen unterstützen. Die Implementation der Werkzeuge erfolgt in der Programmiersprache Java, und zur unscharfen Wissensrepräsentation werden Topic Maps eingesetzt. Die Implementation wird dabei schrittweise vorgestellt. Schließlich soll der Prototyp evaluiert und ein Ausblick auf zukünftige Erweiterungsmöglichkeiten gegeben werden. Und schließlich soll in Kapitel 7 eine Synthese formuliert werden.