Search (38 results, page 1 of 2)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  1. Semantische Technologien : Grundlagen - Konzepte - Anwendungen (2012) 0.02
    0.021037975 = product of:
      0.14726582 = sum of:
        0.14726582 = weight(_text_:aufsatzsammlung in 167) [ClassicSimilarity], result of:
          0.14726582 = score(doc=167,freq=12.0), product of:
            0.23696128 = queryWeight, product of:
              6.5610886 = idf(docFreq=169, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.62147635 = fieldWeight in 167, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              6.5610886 = idf(docFreq=169, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=167)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    RSWK
    Wissensrepräsentation / Semantisches Netz / RDF <Informatik> / OWL <Informatik> / Aufsatzsammlung
    Semantic Web / Information Extraction / Suche / Wissensbasiertes System / Aufsatzsammlung
    Semantic Web / Web Services / Semantische Modellierung / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Suche / Navigieren / Anwendungsbereich / Aufsatzsammlung
    Subject
    Wissensrepräsentation / Semantisches Netz / RDF <Informatik> / OWL <Informatik> / Aufsatzsammlung
    Semantic Web / Information Extraction / Suche / Wissensbasiertes System / Aufsatzsammlung
    Semantic Web / Web Services / Semantische Modellierung / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Suche / Navigieren / Anwendungsbereich / Aufsatzsammlung
  2. Boteram, F.: Semantische Relationen in Dokumentationssprachen : vom Thesaurus zum semantischen Netz (2010) 0.02
    0.020410217 = product of:
      0.07143576 = sum of:
        0.025558239 = weight(_text_:retrieval in 4792) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025558239 = score(doc=4792,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23394634 = fieldWeight in 4792, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=4792)
        0.045877516 = product of:
          0.068816274 = sum of:
            0.0345636 = weight(_text_:29 in 4792) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0345636 = score(doc=4792,freq=2.0), product of:
                0.12704533 = queryWeight, product of:
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.27205724 = fieldWeight in 4792, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=4792)
            0.034252677 = weight(_text_:22 in 4792) [ClassicSimilarity], result of:
              0.034252677 = score(doc=4792,freq=2.0), product of:
                0.1264726 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.2708308 = fieldWeight in 4792, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=4792)
          0.6666667 = coord(2/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    Abstract
    Moderne Verfahren des Information Retrieval verlangen nach aussagekräftigen und detailliert relationierten Dokumentationssprachen. Der selektive Transfer einzelner Modellierungsstrategien aus dem Bereich semantischer Technologien für die Gestaltung und Relationierung bestehender Dokumentationssprachen wird diskutiert. In Form einer Taxonomie wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, welches sowohl hinreichend allgemeine als auch zahlreiche spezifische Relationstypen enthält, die eine detaillierte und damit aussagekräftige Relationierung des Vokabulars ermöglichen. Das bringt einen Zugewinn an Übersichtlichkeit und Funktionalität. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen und Überlegungen zur Schaffung von Relationeninventaren entwickelt der vorgestellte Vorschlag das Relationeninventar aus der Begriffsmenge eines bestehenden Gegenstandsbereichs heraus.
    Date
    2. 3.2013 12:29:05
    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
  3. Hüsken, P.: Informationssuche im Semantic Web : Methoden des Information Retrieval für die Wissensrepräsentation (2006) 0.02
    0.016817428 = product of:
      0.058861 = sum of:
        0.048985682 = weight(_text_:retrieval in 4332) [ClassicSimilarity], result of:
          0.048985682 = score(doc=4332,freq=10.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.44838852 = fieldWeight in 4332, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4332)
        0.009875315 = product of:
          0.029625945 = sum of:
            0.029625945 = weight(_text_:29 in 4332) [ClassicSimilarity], result of:
              0.029625945 = score(doc=4332,freq=2.0), product of:
                0.12704533 = queryWeight, product of:
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.23319192 = fieldWeight in 4332, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=4332)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    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.
    Date
    12. 2.2011 17:29:27
    Footnote
    Zugl.: Dortmund, Univ., Dipl.-Arb., 2006 u.d.T.: Hüsken, Peter: Information-Retrieval im Semantic-Web.
    RSWK
    Information Retrieval / Semantic Web
    Subject
    Information Retrieval / Semantic Web
  4. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.01
    0.013589248 = product of:
      0.047562364 = sum of:
        0.036144804 = weight(_text_:retrieval in 4324) [ClassicSimilarity], result of:
          0.036144804 = score(doc=4324,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.33085006 = fieldWeight in 4324, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=4324)
        0.011417559 = product of:
          0.034252677 = sum of:
            0.034252677 = weight(_text_:22 in 4324) [ClassicSimilarity], result of:
              0.034252677 = score(doc=4324,freq=2.0), product of:
                0.1264726 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.2708308 = fieldWeight in 4324, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=4324)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    Date
    11. 2.2011 18:22:25
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  5. Hoppe, T.: Semantische Filterung : ein Werkzeug zur Steigerung der Effizienz im Wissensmanagement (2013) 0.01
    0.0121075725 = product of:
      0.042376503 = sum of:
        0.029209416 = weight(_text_:retrieval in 2245) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029209416 = score(doc=2245,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.26736724 = fieldWeight in 2245, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2245)
        0.013167087 = product of:
          0.03950126 = sum of:
            0.03950126 = weight(_text_:29 in 2245) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03950126 = score(doc=2245,freq=2.0), product of:
                0.12704533 = queryWeight, product of:
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.31092256 = fieldWeight in 2245, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=2245)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    Date
    29. 9.2015 18:56:44
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  6. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005) 0.01
    0.010564514 = product of:
      0.036975797 = sum of:
        0.025558239 = weight(_text_:retrieval in 1852) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025558239 = score(doc=1852,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23394634 = fieldWeight in 1852, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=1852)
        0.011417559 = product of:
          0.034252677 = sum of:
            0.034252677 = weight(_text_:22 in 1852) [ClassicSimilarity], result of:
              0.034252677 = score(doc=1852,freq=2.0), product of:
                0.1264726 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.2708308 = fieldWeight in 1852, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=1852)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    Date
    11. 2.2011 18:22:58
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  7. Studer, R.; Studer, H.-P.; Studer, A.: Semantisches Knowledge Retrieval (2001) 0.01
    0.007665875 = product of:
      0.053661123 = sum of:
        0.053661123 = weight(_text_:retrieval in 4322) [ClassicSimilarity], result of:
          0.053661123 = score(doc=4322,freq=12.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.49118498 = fieldWeight in 4322, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4322)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Dieses Whitepaper befasst sich mit der Integration semantischer Technologien in bestehende Ansätze des Information Retrieval und die damit verbundenen weitreichenden Auswirkungen auf Effizienz und Effektivität von Suche und Navigation in Dokumenten. Nach einer Einbettung in die Problematik des Wissensmanagement aus Sicht der Informationstechnik folgt ein Überblick zu den Methoden des Information Retrieval. Anschließend werden die semantischen Technologien "Wissen modellieren - Ontologie" und "Neues Wissen ableiten - Inferenz" vorgestellt. Ein Integrationsansatz wird im Folgenden diskutiert und die entstehenden Mehrwerte präsentiert. Insbesondere ergeben sich Erweiterungen hinsichtlich einer verfeinerten Suchunterstützung und einer kontextbezogenen Navigation sowie die Möglichkeiten der Auswertung von regelbasierten Zusammenhängen und einfache Integration von strukturierten Informationsquellen. Das Whitepaper schließt mit einem Ausblick auf die zukünftige Entwicklung des WWW hin zu einem Semantic Web und die damit verbundenen Implikationen für semantische Technologien.
    Content
    Inhalt: 1. Einführung - 2. Wissensmanagement - 3. Information Retrieval - 3.1. Methoden und Techniken - 3.2. Information Retrieval in der Anwendung - 4. Semantische Ansätze - 4.1. Wissen modellieren - Ontologie - 4.2. Neues Wissen inferieren - 5. Knowledge Retrieval in der Anwendung - 6. Zukunftsaussichten - 7. Fazit
  8. Müller, T.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen im Bereich Luftfahrt (2006) 0.01
    0.007546082 = product of:
      0.026411286 = sum of:
        0.018255886 = weight(_text_:retrieval in 1670) [ClassicSimilarity], result of:
          0.018255886 = score(doc=1670,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.16710453 = fieldWeight in 1670, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=1670)
        0.0081554 = product of:
          0.0244662 = sum of:
            0.0244662 = weight(_text_:22 in 1670) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0244662 = score(doc=1670,freq=2.0), product of:
                0.1264726 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.19345059 = fieldWeight in 1670, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=1670)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.2857143 = coord(2/7)
    
    Abstract
    Es ist ein semantisches Netz für den Gegenstandsbereich Luftfahrt modelliert worden, welches Unternehmensinformationen, Organisationen, Fluglinien, Flughäfen, etc. enthält, Diese sind 10 Hauptkategorien zugeordnet worden, die untergliedert nach Facetten sind. Die Begriffe des Gegenstandsbereiches sind mit 23 unterschiedlichen Relationen verknüpft worden (Z. B.: 'hat Standort in', bietet an, 'ist Homebase von', etc). Der Schwerpunkt der Betrachtung liegt auf dem Unterschied zwischen den drei klassischen Standardrelationen und den zusätzlich eingerichteten Relationen, bezüglich ihrem Nutzen für ein effizientes Retrieval. Die angelegten Kategorien und Relationen sind sowohl für eine kognitive als auch für eine maschinelle Verarbeitung geeignet.
    Date
    26. 9.2006 21:00:22
  9. Werrmann, J.: Modellierung im Kontext : Ontologie-basiertes Information Retrieval (2011) 0.01
    0.0059011932 = product of:
      0.04130835 = sum of:
        0.04130835 = weight(_text_:retrieval in 1141) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04130835 = score(doc=1141,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.37811437 = fieldWeight in 1141, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=1141)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Heterogene Dokumentenlandschaften in Unternehmen bergen Wissen in Form von Verknüpfungspotentialen zwischen domänenspezifischen Dokumenten verschiedener Dokumentensysteme. Um dieses teils verborgene Wissen ableiten oder generieren zu können, entwickeln wir ein Entwurfsmuster für eine Ontologie, die eine homogene Zugriffsstruktur über einer heterogenen Dokumentenlandschaft etabliert. Weiterhin beschreiben wir ein Advanced Ontology-based Information Retrieval (AIRS) Verfahren, mit dessen Hilfe diese Meta-Ontologie zur Generierung von Anfragestrategien an Dokumentensysteme und für die Dokumentenrecherche in verschiedenen Anwendungskontexten genutzt werden können.
  10. Hermans, J.: Ontologiebasiertes Information Retrieval für das Wissensmanagement (2008) 0.01
    0.0059011932 = product of:
      0.04130835 = sum of:
        0.04130835 = weight(_text_:retrieval in 506) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04130835 = score(doc=506,freq=16.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.37811437 = fieldWeight in 506, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=506)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.
    RSWK
    Information Retrieval / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Wissensmanagement
    Subject
    Information Retrieval / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Wissensmanagement
  11. Gödert, W.: ¬Ein Ontologie basiertes Modell für Indexierung und Retrieval (2014) 0.01
    0.0059011932 = product of:
      0.04130835 = sum of:
        0.04130835 = weight(_text_:retrieval in 1266) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04130835 = score(doc=1266,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.37811437 = fieldWeight in 1266, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=1266)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    In diesem Beitrag wird ausgehend von einem ungelösten Problem der Informationserschließung ein Modell vorgestellt, das die Methoden und Erfahrungen zur inhaltlichen Dokumenterschließung mittels kognitiv zu interpretierender Dokumentationssprachen mit den Möglichkeiten formaler Wissensrepräsentation verbindet. Die Kernkomponente des Modells besteht aus der Nutzung von Inferenzen entlang der Pfade typisierter Relationen zwischen den in Facetten geordneten Entitäten innerhalb einer Wissensrepräsentation zur Bestimmung von Treffermengen im Rahmen von Retrievalprozessen. Es werden die möglichen Konsequenzen für das Indexieren und Retrieval diskutiert.
  12. Beßler, S.: Wissensrepräsentation musealer Bestände mittels semantischer Netze : Analyse und Annotation eines Teilbestands des Haus der Geschichte der BRD in Bonn (2010) 0.01
    0.0054205926 = product of:
      0.037944146 = sum of:
        0.037944146 = weight(_text_:retrieval in 4024) [ClassicSimilarity], result of:
          0.037944146 = score(doc=4024,freq=6.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.34732026 = fieldWeight in 4024, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4024)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Semantische Netze unterstützen den Suchvorgang im Information Retrieval. Über ihre vielfältigen Relationen und Inferenzen unterstützen sie den Anwender und helfen Daten im Kontext zu präsentieren und zu erfassen. Die Relationen ermöglichen Suchanfragen die große Treffermengen produzieren zu verfeinern und so Treffermengen zu erreichen die möglichst genau das enthalten was gesucht wurde. Es wird, anhand eines Ausschnitts des Datenbestands des Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland in Bonn, aufgezeigt wie bestehende Datenbestände in semantische Netze überführt werden können und wie diese anschließend für das Retrieval eingesetzt werden können. Für die Modellierung des semantischen Netz wird die Open Source Software Protégé in den Versionen 3.4.4. und 4.1_beta eingesetzt, die Möglichkeiten des Retrieval werden anhand der Abfragesprachen DL Query und SPARQL sowie anhand der Software Ontology Browser und OntoGraf erläutert.
  13. Widhalm, R.; Mück, T.: Topic maps : Semantische Suche im Internet (2002) 0.00
    0.004665303 = product of:
      0.03265712 = sum of:
        0.03265712 = weight(_text_:retrieval in 4731) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03265712 = score(doc=4731,freq=10.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.29892567 = fieldWeight in 4731, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=4731)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Das Werk behandelt die aktuellen Entwicklungen zur inhaltlichen Erschließung von Informationsquellen im Internet. Topic Maps, semantische Modelle vernetzter Informationsressourcen unter Verwendung von XML bzw. HyTime, bieten alle notwendigen Modellierungskonstrukte, um Dokumente im Internet zu klassifizieren und ein assoziatives, semantisches Netzwerk über diese zu legen. Neben Einführungen in XML, XLink, XPointer sowie HyTime wird anhand von Einsatzszenarien gezeigt, wie diese neuartige Technologie für Content Management und Information Retrieval im Internet funktioniert. Der Entwurf einer Abfragesprache wird ebenso skizziert wie der Prototyp einer intelligenten Suchmaschine. Das Buch zeigt, wie Topic Maps den Weg zu semantisch gesteuerten Suchprozessen im Internet weisen.
    RSWK
    Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / HyTime
    Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / XML
    Subject
    Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / HyTime
    Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / XML
  14. Stock, W.: Begriffe und semantische Relationen in der Wissensrepräsentation (2009) 0.00
    0.004425895 = product of:
      0.030981263 = sum of:
        0.030981263 = weight(_text_:retrieval in 3218) [ClassicSimilarity], result of:
          0.030981263 = score(doc=3218,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.2835858 = fieldWeight in 3218, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3218)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Begriffsorientiertes Information Retrieval bedarf einer informationswissenschaftlichen Theorie der Begriffe sowie der semantischen Relationen. Ein Begriff wird durch seine Intension und Extension sowie durch Definitionen bestimmt. Dem Problem der Vagheit begegnen wir durch die Einführung von Prototypen. Wichtige Definitionsarten sind die Begriffserklärung (nach Aristoteles) und die Definition über Familienähnlichkeiten (im Sinne Wittgensteins). Wir modellieren Begriffe als Frames (in der Version von Barsalou). Die zentrale paradigmatische Relation in Wissensordnungen ist die Hierarchie, die in verschiedene Arten zu gliedern ist: Hyponymie zerfällt in die Taxonomie und die einfache Hyponymie, Meronymie in eine ganze Reihe unterschiedlicher Teil-Ganzes-Beziehungen. Wichtig für praktische Anwendungen ist die Transitivität der jeweiligen Relation. Eine unspezifische Assoziationsrelation ist bei den angepeilten Anwendungen wenig hilfreich und wird durch ein Bündel von generalisierbaren und fachspezifischen Relationen ersetzt. Unser Ansatz fundiert neue Optionen der Anwendung von Wissensordnungen in der Informationspraxis neben ihrem "klassischen" Einsatz beim Information Retrieval: Erweiterung von Suchanfragen (Anwendung der semantischen Nähe), automatisches Schlussfolgern (Anwendung der terminologischen Logik in Vorbereitung eines semantischen Web) und automatische Berechnungen (bei Funktionalbegriffen mit numerischen Wertangaben).
  15. Hüsken, P.: Information Retrieval im Semantic Web (2006) 0.00
    0.004425895 = product of:
      0.030981263 = sum of:
        0.030981263 = weight(_text_:retrieval in 4333) [ClassicSimilarity], result of:
          0.030981263 = score(doc=4333,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.2835858 = fieldWeight in 4333, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4333)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    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.
  16. Boteram, F.: Typisierung semantischer Relationen in integrierten Systemen der Wissensorganisation (2013) 0.00
    0.0036882455 = product of:
      0.025817718 = sum of:
        0.025817718 = weight(_text_:retrieval in 919) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025817718 = score(doc=919,freq=4.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23632148 = fieldWeight in 919, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=919)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Die, differenzierte Typisierung semantischer Relationen hinsichtlich ihrer bedeutungstragenden inhaltlichen und formallogischen Eigenschaften in Systemen der Wissensorganisation ist eine Voraussetzung für leistungsstarke und benutzerfreundliche Modelle des information Retrieval und der Wissensexploration. Systeme, die mehrere Dokumentationssprachen miteinander verknüpfen und funktional integrieren, erfordern besondere Ansätze für die Typisierung der verwendeten oder benötigten Relationen. Aufbauend auf vorangegangenen Überlegungen zu Modellen der semantischen Interoperabilität in verteilten Systemen, welche durch ein zentrales Kernsystem miteinander verbunden und so in den übergeordneten Funktionszusammenhang der Wissensorganisation gestellt werden, werden differenzierte und funktionale Strategien zur Typisierung und stratifizierten Definition der unterschiedlichen Relationen in diesem System entwickelt. Um die von fortschrittlichen Retrievalparadigmen erforderten Funktionalitäten im Kontext vernetzter Systeme zur Wissensorganisation unterstützen zu können, werden die formallogischen, typologischen und strukturellen Eigenschaften sowie der eigentliche semantische Gehalt aller Relationstypen definiert, die zur Darstellung von Begriffsbeziehungen verwendet werden. Um die Vielzahl unterschiedlicher aber im Funktionszusammenhang des Gesamtsystems auf einander bezogenen Relationstypen präzise und effizient ordnen zu können, wird eine mehrfach gegliederte Struktur benötigt, welche die angestrebten Inventare in einer Ear den Nutzer übersichtlichen und intuitiv handhabbaren Form präsentieren und somit für eine Verwendung in explorativen Systemen vorhalten kann.
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  17. Harbig, D.; Schneider, R.: Ontology Learning im Rahmen von MyShelf (2006) 0.00
    0.003651177 = product of:
      0.025558239 = sum of:
        0.025558239 = weight(_text_:retrieval in 5781) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025558239 = score(doc=5781,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23394634 = fieldWeight in 5781, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=5781)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Source
    Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  18. Boteram, F.: Semantische Relationen in Dokumentationssprachen : vom Thesaurus zum semantischen Netz (2008) 0.00
    0.003651177 = product of:
      0.025558239 = sum of:
        0.025558239 = weight(_text_:retrieval in 2461) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025558239 = score(doc=2461,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23394634 = fieldWeight in 2461, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2461)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Abstract
    Moderne Verfahren des Information Retrieval verlangen nach aussagekräftigen und detailliert relationierten Dokumentationssprachen. Der selektive Transfer einzelner Modellierungsstrategien aus dem Bereich semantischer Technologien für die Gestaltung und Relationierung bestehender Dokumentationssprachen wird diskutiert. Am Beispiel des Gegenstandsbereichs "Theater" der Schlagwortnormdatei wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, welches sowohl hinreichend allgemeine als auch zahlreiche spezifische Relationstypen enthält, welche eine detaillierte und damit funktionale Relationierung des Vokabulars ermöglichen. Die Relationierung des Gegenstandsbereichs wird als Ontologie im OWL-Format modelliert. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen und Überlegungen zur Schaffung von Relationeninventaren entwickelt der vorgestellte Vorschlag das Relationeninventar aus der Begriffsmenge eines vorgegebenen Gegenstandsbereichs heraus. Das entwickelte Inventar wird als eine hierarchisch strukturierte Taxonomie gestaltet, was einen Zugewinn an Übersichtlichkeit und Funktionalität bringt.
  19. Weiermann, S.L.: Semantische Netze und Begriffsdeskription in der Wissensrepräsentation (2000) 0.00
    0.003651177 = product of:
      0.025558239 = sum of:
        0.025558239 = weight(_text_:retrieval in 3001) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025558239 = score(doc=3001,freq=2.0), product of:
            0.109248295 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.036116153 = queryNorm
            0.23394634 = fieldWeight in 3001, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=3001)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  20. Hinkelmann, K.: Ontopia Omnigator : ein Werkzeug zur Einführung in Topic Maps (20xx) 0.00
    0.0032917717 = product of:
      0.023042401 = sum of:
        0.023042401 = product of:
          0.0691272 = sum of:
            0.0691272 = weight(_text_:29 in 3162) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0691272 = score(doc=3162,freq=2.0), product of:
                0.12704533 = queryWeight, product of:
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.036116153 = queryNorm
                0.5441145 = fieldWeight in 3162, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
                  0.109375 = fieldNorm(doc=3162)
          0.33333334 = coord(1/3)
      0.14285715 = coord(1/7)
    
    Date
    4. 9.2011 12:29:09

Years

Types

  • a 20
  • el 9
  • x 6
  • m 5
  • r 3
  • s 1
  • More… Less…