Search (4 results, page 1 of 1)

  • × author_ss:"Sigel, A."
  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  1. Sigel, A.: Wissensorganisation, Topic Maps und Ontology Engineering : Die Verbindung bewährter Begriffsstrukturen mit aktueller XML Technologie (2004) 0.06
    0.058472283 = product of:
      0.11694457 = sum of:
        0.11694457 = product of:
          0.23388913 = sum of:
            0.23388913 = weight(_text_:maps in 3236) [ClassicSimilarity], result of:
              0.23388913 = score(doc=3236,freq=14.0), product of:
                0.28477904 = queryWeight, product of:
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.050679237 = queryNorm
                0.8213004 = fieldWeight in 3236, product of:
                  3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                    14.0 = termFreq=14.0
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=3236)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Wie können begriffliche Strukturen an Topic Maps angebunden werden? Allgemeiner. Wie kann die Wissensorganisation dazu beitragen, dass im Semantic Web eine begriffsbasierte Infrastruktur verfügbar ist? Dieser Frage hat sich die Wissensorganisation bislang noch nicht wirklich angenommen. Insgesamt ist die Berührung zwischen semantischen Wissenstechnologien und wissensorganisatorischen Fragestellungen noch sehr gering, obwohl Begriffsstrukturen, Ontologien und Topic Maps grundsätzlich gut zusammenpassen und ihre gemeinsame Betrachtung Erkenntnisse für zentrale wissensorganisatorische Fragestellungen wie z.B. semantische Interoperabilität und semantisches Retrieval erwarten lässt. Daher motiviert und skizziert dieser Beitrag die Grundidee, nach der es möglich sein müsste, eine Sprache zur Darstellung von Begriffsstrukturen in der Wissensorganisation geeignet mit Topic Maps zu verbinden. Eine genauere Untersuchung und Implementation stehen allerdings weiterhin aus. Speziell wird vermutet, dass sich der Concepto zugrunde liegende Formalismus CLF (Concept Language Formalism) mit Topic Maps vorteilhaft abbilden lässt 3 Damit können Begriffs- und Themennetze realisiert werden, die auf expliziten Begriffssystemen beruhen. Seitens der Wissensorganisation besteht die Notwendigkeit, sich mit aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet des Semantic Web und ontology engineering vertraut zu machen, aber auch die eigene Kompetenz stärker aktiv in diese Gebiete einzubringen. Damit dies geschehen kann, führt dieser Beitrag zum besseren Verständnis zunächst aus Sicht der Wissensorganisation knapp in Ontologien und Topic Maps ein und diskutiert wichtige Überschneidungsbereiche.
    Object
    Topic maps
  2. Sigel, A.: Was leisten Topic Maps? (2001) 0.05
    0.045934916 = product of:
      0.09186983 = sum of:
        0.09186983 = product of:
          0.18373966 = sum of:
            0.18373966 = weight(_text_:maps in 5855) [ClassicSimilarity], result of:
              0.18373966 = score(doc=5855,freq=6.0), product of:
                0.28477904 = queryWeight, product of:
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.050679237 = queryNorm
                0.6452008 = fieldWeight in 5855, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=5855)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Dieser Kurzbeitrag skizziert das Potenzial der Topic Map-Technologie (ISO/IEC 13250 und XTM 1.0) für die Wissensorganisation und veranschaulicht dies anhand einer Liste fruchtbarer Anwendungsfälle (Use Cases). Er berichtet auch knapp über erste Erfahrungen bei der experimentellen Anwendung. Am Beispiel von Informationsressourcen zur Thematik sozialwissenschaftlicher Migration werden Möglichkeiten und Grenzen von Topic Maps für die inhaltliche Erschließung und semantische Suche aufgezeigt werden. Da es sich um eine terminologisch "weiche" Donnerte handelt, ist von besonderem Interesse, wie sich komplexe Relationen und multiple Indexierungssichten umsetzen lassen und wie sich diese auf das Retrieval-Ergebnis auswirken
    Object
    Topic maps
  3. Schmitz-Esser, W.; Sigel, A.: Introducing terminology-based ontologies : Papers and Materials presented by the authors at the workshop "Introducing Terminology-based Ontologies" (Poli/Schmitz-Esser/Sigel) at the 9th International Conference of the International Society for Knowledge Organization (ISKO), Vienna, Austria, July 6th, 2006 (2006) 0.05
    0.045934916 = product of:
      0.09186983 = sum of:
        0.09186983 = product of:
          0.18373966 = sum of:
            0.18373966 = weight(_text_:maps in 1285) [ClassicSimilarity], result of:
              0.18373966 = score(doc=1285,freq=6.0), product of:
                0.28477904 = queryWeight, product of:
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.050679237 = queryNorm
                0.6452008 = fieldWeight in 1285, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=1285)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Content
    Inhalt: 1. From traditional Knowledge Organization Systems (authority files, classifications, thesauri) towards ontologies on the web (Alexander Sigel) (Tutorial. Paper with Slides interspersed) pp. 3-53 2. Introduction to Integrative Cross-Language Ontology (ICLO): Formalizing and interrelating textual knowledge to enable intelligent action and knowledge sharing (Winfried Schmitz-Esser) pp. 54-113 3. First Idea Sketch on Modelling ICLO with Topic Maps (Alexander Sigel) (Work in progress paper. Topic maps available from the author) pp. 114-130
    Object
    Topic maps
  4. Sigel, A.: Informationsintegration mit semantischen Wissenstechnologien (2006) 0.04
    0.043756653 = product of:
      0.087513305 = sum of:
        0.087513305 = product of:
          0.17502661 = sum of:
            0.17502661 = weight(_text_:maps in 5174) [ClassicSimilarity], result of:
              0.17502661 = score(doc=5174,freq=4.0), product of:
                0.28477904 = queryWeight, product of:
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.050679237 = queryNorm
                0.61460495 = fieldWeight in 5174, product of:
                  2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                    4.0 = termFreq=4.0
                  5.619245 = idf(docFreq=435, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=5174)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Das Tutorium vermittelt theoretische Grundlagen der wissensorganisatorischen (semantischen) Integration und zeigt auch einige praktische Beispiele. Die Integration bezieht sich auf die Ebenen: Integration von ähnlichen Einträgen in verschiedenen Ontologien (Begriffe und Beziehungen) sowie von Aussagen über gleiche Aussagegegenstände und zugehörige Informationsressourcen. Hierzu werden ausgewählte semantische Wissenstechnologien (Topic Maps und RDF) und -werkzeuge vorgestellt und mit wissensorganisatorischen Grundlagen verbunden (z.B. SKOS - Simple Knowledge Organization Systems, http://www.w3.org/2004/02/skos/, oder Published Resource Identifiers).
    Object
    Topic maps

Languages

Types