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  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  • × type_ss:"el"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.05 
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    Abstract
    Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
    Date
    11. 2.2011 18:22:25
  2. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.02 
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    Abstract
    SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.
  3. Studer, R.; Studer, H.-P.; Studer, A.: Semantisches Knowledge Retrieval (2001) 0.02 
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    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
  4. Wachsmann, L.: Entwurf und Implementierung eines Modells zur Visualisierung von OWL-Properties als Protégé-PlugIn mit Layoutalgorithmen aus Graphviz (2008) 0.02 
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    Abstract
    Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines PlugIns für den Ontologie-Editor Protégé. Das PlugIn visualisiert Objekt-Properties als Verknüpfungen zwischen zwei OWL-Klassen. Als Ausgangspunkt für die Entwicklung dient das PlugIn OWLViz, das Vererbungshierarchien von OWL-Klassen als Graphen darstellt. Die Platzierung der Knoten und Kanten des Graphen wird von Algorithmen der Programmbibliothek Graphviz vorgenommen.
  5. Köstlbacher, A. (Übers.): OWL Web Ontology Language Überblick (2004) 0.01 
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    Abstract
    Die OWL Web Ontology Language wurde entwickelt, um es Anwendungen zu ermöglichen den Inhalt von Informationen zu verarbeiten anstatt die Informationen dem Anwender nur zu präsentieren. OWL erleichtert durch zusätzliches Vokabular in Verbindung mit formaler Semantik stärkere Interpretationsmöglichkeiten von Web Inhalten als dies XML, RDF und RDFS ermöglichen. OWL besteht aus drei Untersprachen mit steigender Ausdrucksmächtigkeit: OWL Lite, OWL DL and OWL Full. Dieses Dokument wurde für Leser erstellt, die einen ersten Eindruck von den Möglichkeiten bekommen möchten, die OWL bietet. Es stellt eine Einführung in OWL anhand der Beschreibung der Merkmale der drei Untersprachen von OWL dar. Kenntnisse von RDF Schema sind hilfreich für das Verständnis, aber nicht unbedingt erforderlich. Nach der Lektüre dieses Dokuments können sich interessierte Leser für detailliertere Beschreibungen und ausführliche Beispiele der Merkmale von OWL dem OWL Guide zuwenden. Die normative formale Definition von OWL findet sich unter OWL Semantics and Abstract Syntax.
  6. Weller, K.: Ontologien: Stand und Entwicklung der Semantik für WorldWideWeb (2009) 0.01 
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  7. Hinkelmann, K.: Ontopia Omnigator : ein Werkzeug zur Einführung in Topic Maps (20xx) 0.00 
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    4. 9.2011 12:29:09
  8. Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002) 0.00 
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    29. 6.2015 14:55:01
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  9. Tudhope, D.; Hodge, G.: Terminology registries (2007) 0.00 
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  10. Broughton, V.: Facet analysis as a fundamental theory for structuring subject organization tools (2007) 0.00 
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    26.12.2011 13:21:29
  11. Schubert, C.; Kinkeldey, C.; Reich, H.: Handbuch Datenbankanwendung zur Wissensrepräsentation im Verbundprojekt DeCOVER (2006) 0.00 
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  12. OWL Web Ontology Language Test Cases (2004) 0.00 
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  13. Best Practice Recipes for Publishing RDF Vocabularies (2008) 0.00 
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