Search (9 results, page 1 of 1)

  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  • × type_ss:"x"
  1. Hannech, A.: Système de recherche d'information étendue basé sur une projection multi-espaces (2018) 0.03
    0.029552039 = product of:
      0.118208155 = sum of:
        0.118208155 = weight(_text_:et in 4472) [ClassicSimilarity], result of:
          0.118208155 = score(doc=4472,freq=62.0), product of:
            0.20477319 = queryWeight, product of:
              4.692005 = idf(docFreq=1101, maxDocs=44218)
              0.043643 = queryNorm
            0.57726383 = fieldWeight in 4472, product of:
              7.8740077 = tf(freq=62.0), with freq of:
                62.0 = termFreq=62.0
              4.692005 = idf(docFreq=1101, maxDocs=44218)
              0.015625 = fieldNorm(doc=4472)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Abstract
    Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l'information a été principalement témoin d'une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l'évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l'accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d'information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d'exploitation de ces sources d'enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu'elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S'ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l'exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l'utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s'éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil.
    Dans d'autres cas, le profil de l'utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d'intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l'utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L'originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l'utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l'intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l'interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l'utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l'évolution des besoins en information de l'utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d'opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s'intéresser aux types d'interactions de ces utilisateurs, au niveau d'interaction entre eux ainsi qu'à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L'impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats.
  2. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.03
    0.028803777 = product of:
      0.057607554 = sum of:
        0.034658328 = product of:
          0.13863331 = sum of:
            0.13863331 = weight(_text_:3a in 5820) [ClassicSimilarity], result of:
              0.13863331 = score(doc=5820,freq=2.0), product of:
                0.37000585 = queryWeight, product of:
                  8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
                  0.043643 = 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)
        0.022949224 = weight(_text_:c in 5820) [ClassicSimilarity], result of:
          0.022949224 = score(doc=5820,freq=2.0), product of:
            0.1505424 = queryWeight, product of:
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.043643 = queryNorm
            0.1524436 = fieldWeight in 5820, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=5820)
      0.5 = coord(2/4)
    
    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.
  3. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.01
    0.008664582 = product of:
      0.034658328 = sum of:
        0.034658328 = product of:
          0.13863331 = sum of:
            0.13863331 = weight(_text_:3a in 701) [ClassicSimilarity], result of:
              0.13863331 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
                0.37000585 = queryWeight, product of:
                  8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
                  0.043643 = queryNorm
                0.3746787 = fieldWeight in 701, 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=701)
          0.25 = coord(1/4)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F1627&ei=tAtYUYrBNoHKtQb3l4GYBw&usg=AFQjCNHeaxKkKU3-u54LWxMNYGXaaDLCGw&sig2=8WykXWQoDKjDSdGtAakH2Q&bvm=bv.44442042,d.Yms.
  4. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.01
    0.007391281 = product of:
      0.029565124 = sum of:
        0.029565124 = product of:
          0.059130248 = sum of:
            0.059130248 = weight(_text_:22 in 3406) [ClassicSimilarity], result of:
              0.059130248 = score(doc=3406,freq=2.0), product of:
                0.15283036 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043643 = queryNorm
                0.38690117 = fieldWeight in 3406, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.078125 = fieldNorm(doc=3406)
          0.5 = coord(1/2)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Date
    30. 5.2010 16:22:35
  5. Stollberg, M.: Ontologiebasierte Wissensmodellierung : Verwendung als semantischer Grundbaustein des Semantic Web (2002) 0.01
    0.0050201425 = product of:
      0.02008057 = sum of:
        0.02008057 = weight(_text_:c in 4495) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02008057 = score(doc=4495,freq=2.0), product of:
            0.1505424 = queryWeight, product of:
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.043643 = queryNorm
            0.13338815 = fieldWeight in 4495, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4495)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Abstract
    Der in Kapitel B behandelte Schwerpunkt ist die Ontologie-Entwicklung. Nach der Erfassung der grundlegenden Charakteristika ontologiebasierter Wissensmodellierung stehen hier die Anforderungen bei der Erstellung einer Ontologie im Vordergrund. Dazu werden die wesentlichen diesbezüglichen Errungenschaften des sogenannten Ontology Engineering erörtert. Es werden zunächst methodologische Ansätze für den Entwicklungsprozess von Ontologien sowie für die einzelnen Aufgabengebiete entwickelter Techniken und Verfahren vorgestellt. Anschließend daran werden Design-Kriterien und ein Ansatz zur Meta-Modellierung besprochen, welche der Qualitätssicherung einer Ontologie dienen sollen. Diese Betrachtungen sollen eine Übersicht über den Erkenntnisstand des Ontology Engineering geben, womit ein wesentlicher Aspekt zur Nutzung ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung im Semantic Web abgedeckt wird. Als letzter Aspekt zur Erfassung der Charakteristika ontologiebasierter Wissensmodellierung wird in Kapitel C die Fragestellung bearbeitet, wie Ontologien in Informationssystemen eingesetzt werden können. Dazu werden zunächst die Verwendungsmöglichkeiten von Ontologien identifiziert. Dann werden Anwendungsgebiete von Ontologien vorgestellt, welche zum einen Beispiele für die aufgefundenen Einsatzmöglichkeiten darstellen und zum anderen im Hinblick auf die Untersuchung der Verwendung von Ontologien im Semantic Web grundlegende Aspekte desselben erörtern sollen. Im Anschluss daran werden die wesentlichen softwaretechnischen Herausforderungen besprochen, die sich durch die Verwendung von Ontologien in Informationssystemen ergeben. Damit wird die Erarbeitung der wesentlichen Charakteristika ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung als erstem Teil dieser Arbeit abgeschlossen.
  6. Onofri, A.: Concepts in context (2013) 0.01
    0.0050201425 = product of:
      0.02008057 = sum of:
        0.02008057 = weight(_text_:c in 1077) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02008057 = score(doc=1077,freq=2.0), product of:
            0.1505424 = queryWeight, product of:
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.043643 = queryNorm
            0.13338815 = fieldWeight in 1077, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=1077)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Abstract
    My thesis discusses two related problems that have taken center stage in the recent literature on concepts: 1) What are the individuation conditions of concepts? Under what conditions is a concept Cv(1) the same concept as a concept Cv(2)? 2) What are the possession conditions of concepts? What conditions must be satisfied for a thinker to have a concept C? The thesis defends a novel account of concepts, which I call "pluralist-contextualist": 1) Pluralism: Different concepts have different kinds of individuation and possession conditions: some concepts are individuated more "coarsely", have less demanding possession conditions and are widely shared, while other concepts are individuated more "finely" and not shared. 2) Contextualism: When a speaker ascribes a propositional attitude to a subject S, or uses his ascription to explain/predict S's behavior, the speaker's intentions in the relevant context determine the correct individuation conditions for the concepts involved in his report. In chapters 1-3 I defend a contextualist, non-Millian theory of propositional attitude ascriptions. Then, I show how contextualism can be used to offer a novel perspective on the problem of concept individuation/possession. More specifically, I employ contextualism to provide a new, more effective argument for Fodor's "publicity principle": if contextualism is true, then certain specific concepts must be shared in order for interpersonally applicable psychological generalizations to be possible. In chapters 4-5 I raise a tension between publicity and another widely endorsed principle, the "Fregean constraint" (FC): subjects who are unaware of certain identity facts and find themselves in so-called "Frege cases" must have distinct concepts for the relevant object x. For instance: the ancient astronomers had distinct concepts (HESPERUS/PHOSPHORUS) for the same object (the planet Venus). First, I examine some leading theories of concepts and argue that they cannot meet both of our constraints at the same time. Then, I offer principled reasons to think that no theory can satisfy (FC) while also respecting publicity. (FC) appears to require a form of holism, on which a concept is individuated by its global inferential role in a subject S and can thus only be shared by someone who has exactly the same inferential dispositions as S. This explains the tension between publicity and (FC), since holism is clearly incompatible with concept shareability. To solve the tension, I suggest adopting my pluralist-contextualist proposal: concepts involved in Frege cases are holistically individuated and not public, while other concepts are more coarsely individuated and widely shared; given this "plurality" of concepts, we will then need contextual factors (speakers' intentions) to "select" the specific concepts to be employed in our intentional generalizations in the relevant contexts. In chapter 6 I develop the view further by contrasting it with some rival accounts. First, I examine a very different kind of pluralism about concepts, which has been recently defended by Daniel Weiskopf, and argue that it is insufficiently radical. Then, I consider the inferentialist accounts defended by authors like Peacocke, Rey and Jackson. Such views, I argue, are committed to an implausible picture of reference determination, on which our inferential dispositions fix the reference of our concepts: this leads to wrong predictions in all those cases of scientific disagreement where two parties have very different inferential dispositions and yet seem to refer to the same natural kind.
  7. Moustafid, Y. El: Semantic Web Techniken für E-Learning (2003) 0.00
    0.00430298 = product of:
      0.01721192 = sum of:
        0.01721192 = weight(_text_:c in 585) [ClassicSimilarity], result of:
          0.01721192 = score(doc=585,freq=2.0), product of:
            0.1505424 = queryWeight, product of:
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.043643 = queryNorm
            0.114332706 = fieldWeight in 585, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.4494052 = idf(docFreq=3817, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=585)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Abstract
    Im fünften Kapitel wurden die neuen Suchmaschinen, die ausschließlich auf dem Konzept der Topic Maps basieren und diese Technik auch tatsächlich verwenden, angesprochen und mit Beispielanfragen erläutert. In dieser Diplomarbeit wurden wegen dem großen Einsatzpotential von Topic Maps, viele Gebiete angesprochen, angefangen bei den Webkatalogen über Suchmaschinen bis hin zum E-Learning. Mit XML Topic Maps gibt man den Beziehungen zwischen den verschiedenen Topics die Chance sich auszuzeichnen. Damit erreicht die Suche eine neue, bis dahin unmögliche Qualität. Mit einer Topic Map lassen sich beispielsweise die klassischen Navigationselemente technischer Dokumentation (Inhalt, Index, Glossar etc.) in einheitlicher Weise beschreiben; eine andere Topic Map könnte die inhaltliche Vernetzung von Artikeln in einem Lexikon ausdrücken (z.B. Person A wurde geboren in Stadt B, B liegt in Land C, Oper D wurde komponiert von A, Person E war Zeitgenosse von A) und für "siehe auch"-Verweise sorgen (andere Werke dieses Komponisten, andere Städte in diesem Land etc.). Es klingt wie die Lösung aller Suchprobleme. Allerdings nur in der Theorie. Denn Tools, die in der Lage sind, das Wissen oder die Riesendaten in Topicmaps automatisch zu generieren, sind noch Mangelware, was die Ausbreitung von Topic Maps hemmt. Der Aufbau solcher Netze erfordert sehr viel Zeit und sehr viel "Handarbeit" - und damit auch viel Geld, was viele Firmen davon abhält Topic Maps zu benutzen.
  8. Müller, T.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen im Bereich Luftfahrt (2006) 0.00
    0.0036956405 = product of:
      0.014782562 = sum of:
        0.014782562 = product of:
          0.029565124 = sum of:
            0.029565124 = weight(_text_:22 in 1670) [ClassicSimilarity], result of:
              0.029565124 = score(doc=1670,freq=2.0), product of:
                0.15283036 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043643 = 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)
          0.5 = coord(1/2)
      0.25 = coord(1/4)
    
    Date
    26. 9.2006 21:00:22
  9. Kiren, T.: ¬A clustering based indexing technique of modularized ontologies for information retrieval (2017) 0.00
    0.0029565122 = product of:
      0.011826049 = sum of:
        0.011826049 = product of:
          0.023652097 = sum of:
            0.023652097 = weight(_text_:22 in 4399) [ClassicSimilarity], result of:
              0.023652097 = score(doc=4399,freq=2.0), product of:
                0.15283036 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043643 = 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