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Abstract

This article introduces the Simple Knowledge Organisation System (SKOS), a Semantic Web language for representing controlled structured vocabularies, including thesauri, classification schemes, subject heading systems and taxonomies. SKOS provides a framework for publishing thesauri, classification schemes, and subject indexes on the Web, and for applying these systems to resource collections that are part of the SemanticWeb. SemanticWeb applications may harvest and merge SKOS data, to integrate and enhances retrieval service across multiple collections (e.g. libraries). This article also describes some alternatives for integrating Semantic Web services based on the Resource Description Framework (RDF) and SKOS into a distributed enterprise architecture.

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Abstract

The OWL 2 Web Ontology Language, informally OWL 2, is an ontology language for the Semantic Web with formally defined meaning. OWL 2 ontologies provide classes, properties, individuals, and data values and are stored as Semantic Web documents. OWL 2 ontologies can be used along with information written in RDF, and OWL 2 ontologies themselves are primarily exchanged as RDF documents. This document serves as an introduction to OWL 2 and the various other OWL 2 documents. It describes the syntaxes for OWL 2, the different kinds of semantics, the available profiles (sub-languages), and the relationship between OWL 1 and OWL 2.

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Abstract

This book constitutes the proceedings of the International Conference on Information and Communication Technologies held in Kochi, Kerala, India in September 2010.

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Source

E-Health Across Borders Without Boundaries. E-salus trans confinia sine finibus; Proceedings of the ERMI Special Topic Conference 14-15 April 2011 Lasko, Slovenia. Eds.: L. Stoicu-Tivadar, Bernd Blobel et al

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Abstract

The Semantic Web has attracted much attention, both from academia and industry. An important role in research towards the Semantic Web is played by formalisms and technologies for handling uncertainty and/or vagueness. In this paper, I first provide some motivating examples for handling uncertainty and/or vagueness in the Semantic Web. I then give an overview of some own formalisms for handling uncertainty and/or vagueness in the Semantic Web.

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Abstract

This article presents YAGO, a large ontology with high coverage and precision. YAGO has been automatically derived from Wikipedia and WordNet. It comprises entities and relations, and currently contains more than 1.7 million entities and 15 million facts. These include the taxonomic Is-A hierarchy as well as semantic relations between entities. The facts for YAGO have been extracted from the category system and the infoboxes of Wikipedia and have been combined with taxonomic relations from WordNet. Type checking techniques help us keep YAGO's precision at 95%-as proven by an extensive evaluation study. YAGO is based on a clean logical model with a decidable consistency. Furthermore, it allows representing n-ary relations in a natural way while maintaining compatibility with RDFS. A powerful query model facilitates access to YAGO's data.

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Abstract

This book constitutes the refereed proceedings of the Second European Semantic Web Conference, ESWC 2005, heldin Heraklion, Crete, Greece in May/June 2005. The 48 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 148 submissions. The papers are organized in topical sections on semantic Web services, languages, ontologies, reasoning and querying, search and information retrieval, user and communities, natural language for the semantic Web, annotation tools, and semantic Web applications.

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Content

Diese Publikation entstand im Rahmen einer Thesis zum Bachelor of Science FHO in Information Science. Vgl. unter: http://www.htwchur.ch/uploads/media/CSI_78_Dietiker.pdf.

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Content

"Mit einer semantischen Erweiterung der Software MediaWiki ist es dem Forschungsteam Wissensmanagement des Instituts für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) der Universität Karlsruhe (TH) gelungen, das Interesse der internationalen Fachwelt auf sich zu ziehen. Die jungen Forscher Denny Vrandecic und Markus Krötzsch aus dem Team von Professor Dr. Rudi Studer machen die Inhalte von Websites, die mit MediaWiki geschrieben sind, für Maschinen besser auswertbar. Ihr Konzept zur besseren Erschließung der Inhalte geht allerdings nur auf, wenn die Wiki-Autoren aktiv mitarbeiten. Die Karlsruher Forscher setzen auf eine Kombination aus sozialer und technischer Lösung: Sie hoffen, dass sich auf der Basis ihrer Wiki-PlugIn-Software "Semantic MediaWiki" eine Art kollektive Indexierung der Wiki-Artikel durch die Autoren entwickelt - und ernten für diese Idee viel Beifall. Semantic MediaWiki wird bereits auf mehreren Websites mit begrenztem Datenvolumen erfolgreich eingesetzt, unter anderen zur Erschließung der Bibel-Inhalte (URLs siehe Kasten). Nun testen die Karlsruher Forscher, ob ihr Programm auch den gigantischen Volumenanforderungen der freien Web-Enzyklopädie Wikipedia gewachsen ist. Die Wikimedia Foundation Inc., Betreiber von Wikipedia, stellt ihnen für den Test rund 50 Gigabyte Inhalt der englischen Wikipedia-Ausgabe zur Verfügung und hat Interesse an einer Zusammenarbeit signalisiert. Semantic MediaWiki steht als Open Source Software (PHP) auf der Website Sourceforge zur Verfügung. Semantic MediaWiki ist ein relativ einfach zu bedienendes Werkzeug, welches auf leistungsstarken semantischen Wissensmanagement-Technologien aufbaut. Die Autoren können mit dem Werkzeug die Querverweise (Links), die sie in ihrem Text als Weiterleitung zu Hintergrundinformationen angeben, bei der Eingabe als Link eines bestimmten Typs kennzeichnen (typed links) und Zahlenangaben und Fakten im Text als Attribute (attributes) markieren. Bei dem Eintrag zu "Ägypten" steht dann zum Bespiel der typisierte Link "[[ist Land von::Afrika]]" / "[[is country of::africa]]", ein Attribut könnte "[[Bevölkerung:=76,000,000]]" / "[[population:=76,000,000]]" sein. Die von den Autoren erzeugten, typisierten Links werden in einer Datenbank als Dreier-Bezugsgruppen (Triple) abgelegt; die gekennzeichneten Attribute als feststehende Werte gespeichert. Die Autoren können die Relationen zur Definition der Beziehungen zwischen den verlinkten Begriffen frei wählen, z.B. "ist ...von' / "is...of", "hat..." /"has ...". Eingeführte Relationen stehen als "bisher genutzte Relationen" den anderen Schreibern für deren Textindexierung zur Verfügung.

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Abstract

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.

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

Dieses Buch präsentiert ein breites Spektrum aktueller Methoden zur Repräsentation und Verarbeitung (un)sicheren Wissens in maschinellen Systemen in didaktisch aufbereiteter Form. Neben symbolischen Ansätzen des nichtmonotonen Schließens (Default-Logik, hier konstruktiv und leicht verständlich mittels sog. Default-Bäume realisiert) werden auch ausführlich quantitative Methoden wie z.B. probabilistische Markov- und Bayes-Netze vorgestellt. Weitere Abschnitte beschäftigen sich mit Wissensdynamik (Truth Maintenance-Systeme), Aktionen und Planen, maschinellem Lernen, Data Mining und fallbasiertem Schließen.In einem vertieften Querschnitt werden zentrale alternative Ansätze einer logikbasierten Wissensmodellierung ausführlich behandelt. Detailliert beschriebene Algorithmen geben dem Praktiker nützliche Hinweise zur Anwendung der vorgestellten Ansätze an die Hand, während fundiertes Hintergrundwissen ein tieferes Verständnis für die Besonderheiten der einzelnen Methoden vermittelt . Mit einer weitgehend vollständigen Darstellung des Stoffes und zahlreichen, in den Text integrierten Aufgaben ist das Buch für ein Selbststudium konzipiert, eignet sich aber gleichermaßen für eine entsprechende Vorlesung. Im Online-Service zu diesem Buch werden u.a. ausführliche Lösungshinweise zu allen Aufgaben des Buches angeboten.Zahlreiche Beispiele mit medizinischem, biologischem, wirtschaftlichem und technischem Hintergrund illustrieren konkrete Anwendungsszenarien. Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. In der vierten, verbesserten Auflage wurde die Anzahl der motivierenden Selbsttestaufgaben mit aktuellem Praxisbezug nochmals erweitert. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.