Search (6 results, page 1 of 1)

Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.01

0.008710382 = product of:
  0.034841526 = sum of:
    0.034841526 = product of:
      0.1393661 = sum of:
        0.1393661 = weight(_text_:3a in 5820) [ClassicSimilarity], result of:
          0.1393661 = score(doc=5820,freq=2.0), product of:
            0.37196165 = queryWeight, product of:
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.3746787 = fieldWeight in 5820, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=5820)
      0.25 = coord(1/4)
  0.25 = coord(1/4)

Content: Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Language and Information Technologies. Vgl.: https%3A%2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~cx%2Fpapers%2Fknowledge_based_text_representation.pdf&usg=AOvVaw0SaTSvhWLTh__Uz_HtOtl3.

Beßler, S.: Wissensrepräsentation musealer Bestände mittels semantischer Netze : Analyse und Annotation eines Teilbestands des Haus der Geschichte der BRD in Bonn (2010) 0.01
```
0.005173012 = product of:
  0.020692049 = sum of:
    0.020692049 = product of:
      0.041384097 = sum of:
        0.041384097 = weight(_text_:den in 4024) [ClassicSimilarity], result of:
          0.041384097 = score(doc=4024,freq=6.0), product of:
            0.12575069 = queryWeight, product of:
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.32909638 = fieldWeight in 4024, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4024)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
```
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.
Pfeiffer, S.: Entwicklung einer Ontologie für die wissensbasierte Erschließung des ISDC-Repository und die Visualisierung kontextrelevanter semantischer Zusammenhänge (2010) 0.00
```
0.0049277046 = product of:
  0.019710818 = sum of:
    0.019710818 = product of:
      0.039421637 = sum of:
        0.039421637 = weight(_text_:den in 4658) [ClassicSimilarity], result of:
          0.039421637 = score(doc=4658,freq=16.0), product of:
            0.12575069 = queryWeight, product of:
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.31349042 = fieldWeight in 4658, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4658)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
```
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.
Um die Vernetzung von Daten, Informationen und Wissen imWWWzu verbessern, werden verschiedene Ansätze verfolgt. Neben dem Semantic Web mit seinen verschiedenen Ausprägungen gibt es auch andere Ideen und Konzepte, welche die Verknüpfung von Wissen unterstützen. Foren, soziale Netzwerke und Wikis sind eine Möglichkeit des Wissensaustausches. In Wikis wird Wissen in Form von Artikeln gebündelt, um es so einer breiten Masse zur Verfügung zu stellen. Hier angebotene Informationen sollten jedoch kritisch hinterfragt werden, da die Autoren der Artikel in den meisten Fällen keine Verantwortung für die dort veröffentlichten Inhalte übernehmen müssen. Ein anderer Weg Wissen zu vernetzen bietet das Web of Linked Data. Hierbei werden strukturierte Daten des WWWs durch Verweise auf andere Datenquellen miteinander verbunden. Der Nutzer wird so im Zuge der Suche auf themenverwandte und verlinkte Datenquellen verwiesen. Die geowissenschaftlichen Metadaten mit ihren Inhalten und Beziehungen untereinander, die beim GFZ unter anderem im Information System and Data Center (ISDC) gespeichert sind, sollen als Ontologie in dieser Arbeit mit den Sprachkonstrukten von OWL modelliert werden. Diese Ontologie soll die Repräsentation und Suche von ISDC-spezifischem Domänenwissen durch die semantische Vernetzung persistenter ISDC-Metadaten entscheidend verbessern. Die in dieser Arbeit aufgezeigten Modellierungsmöglichkeiten, zunächst mit der Extensible Markup Language (XML) und später mit OWL, bilden die existierenden Metadatenbestände auf einer semantischen Ebene ab (siehe Abbildung 2). Durch die definierte Nutzung der Semantik, die in OWL vorhanden ist, kann mittels Maschinen ein Mehrwert aus den Metadaten gewonnen und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden. Geowissenschaftliche Informationen, Daten und Wissen können in semantische Zusammenhänge gebracht und verständlich repräsentiert werden. Unterstützende Informationen können ebenfalls problemlos in die Ontologie eingebunden werden. Dazu gehören z.B. Bilder zu den im ISDC gespeicherten Instrumenten, Plattformen oder Personen. Suchanfragen bezüglich geowissenschaftlicher Phänomene können auch ohne Expertenwissen über Zusammenhänge und Begriffe gestellt und beantwortet werden. Die Informationsrecherche und -aufbereitung gewinnt an Qualität und nutzt die existierenden Ressourcen im vollen Umfang.
Meyer, A.: Begriffsrelationen im Kategoriensystem der Wikipedia : Entwicklung eines Relationeninventars zur kollaborativen Anwendung (2010) 0.00
```
0.0035197889 = product of:
  0.014079155 = sum of:
    0.014079155 = product of:
      0.02815831 = sum of:
        0.02815831 = weight(_text_:den in 4429) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02815831 = score(doc=4429,freq=4.0), product of:
            0.12575069 = queryWeight, product of:
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.22392172 = fieldWeight in 4429, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=4429)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
```
Abstract

Neben den bekannten Hyperlinks in Artikeltexten verfügt die Online-Enzyklopädie Wikipedia mit ihrem Kategoriensystem über ein weiteres Mittel zur Herstellung von Relationen zwischen Artikeln. Jeder Artikel ist einer oder mehreren Kategorien zugeordnet, die ihrerseits anderen Kategorien zugeordnet sind. Auf diese Weise entsteht eine systematische Ordnung von Artikeln und Kategorien. Betrachtet man nur die Artikel- und Kategoriennamen sowie diese Relationen, so stellt das Kategoriensystem ein gemeinschaftlich erstelltes Begriffssystem dar, das sämtliche von der Wikipedia abgedeckten Themenbereiche umfasst, jedoch - technisch betrachtet - ausschließlich hierarchische Relationen enthält. Aufgrund des Fehlens eines differenzierten Regelwerks zur Kategorisierung ist das Kategoriensystem derzeit jedoch inkonsistent, daneben sind, bedingt durch das Vorhandensein lediglich eines Relationstyps, viele Relationen wenig aussagekräftig. Dennoch besteht das Potenzial zur Schaffung eines stark und differenziert relationierten Begriffssystems aus dem bestehenden Kategoriensystem heraus. Die vorliegende Arbeit diskutiert die Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Begriffssystems und die Option seiner gemeinschaftlichen Entwicklung aus dem bestehenden Vokabular des Kategoriensystems, mithin also der gemeinschaftlichen Relationierung von Begriffen anhand eines differenzierten Relationeninventars. Ausgehend von den Kategorien "Theater" und "Jagd" der deutschsprachigen Wikipedia wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, das sowohl spezifische als auch allgemeine Relationstypen enthält und damit die Möglichkeit zur Übertragung auf andere Gegenstandsbereiche bietet. Sämtliche Artikel- und Kategoriennamen, die unterhalb jener Kategorien erscheinen, werden unter Verwendung der neu entwickelten Relationstypen als Deskriptoren relationiert.

Dietiker, S.: Cognitive Map einer Bibliothek : eine Überprüfung der Methodentauglichkeit im Bereich Bibliothekswissenschaft - am Beispiel der Kantonsbibliothek Graubünden (2016) 0.00

0.0035197889 = product of:
  0.014079155 = sum of:
    0.014079155 = product of:
      0.02815831 = sum of:
        0.02815831 = weight(_text_:den in 4570) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02815831 = score(doc=4570,freq=4.0), product of:
            0.12575069 = queryWeight, product of:
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.22392172 = fieldWeight in 4570, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=4570)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Content: "Das Thema 'Cognitive Map einer Bibliothek' hat mich von Beginn an interessiert. Methoden anwenden, um den Bedürfnissen der Nutzer zu entsprechen, ist für Bibliotheken eine Möglichkeit sich auch in Zukunft als Wissensplatz zu positionieren. Das Spannende an dieser Arbeit war, sich zunächst in den vielen Anwendungsmöglichkeiten der Methode zurechtzufinden, einige davon auszuprobieren und schlussendlich herauszufinden, ob die Methode als sinnvoll für Bibliotheken bezeichnet werden kann."

Kiren, T.: ¬A clustering based indexing technique of modularized ontologies for information retrieval (2017) 0.00

0.00297214 = product of:
  0.01188856 = sum of:
    0.01188856 = product of:
      0.02377712 = sum of:
        0.02377712 = weight(_text_:22 in 4399) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02377712 = score(doc=4399,freq=2.0), product of:
            0.1536382 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043873694 = queryNorm
            0.15476047 = fieldWeight in 4399, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=4399)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Date: 20. 1.2015 18:30:22

Search (6 results, page 1 of 1)

Authors

Languages