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  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  1. Zeng, Q.; Yu, M.; Yu, W.; Xiong, J.; Shi, Y.; Jiang, M.: Faceted hierarchy : a new graph type to organize scientific concepts and a construction method (2019) 0.04
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    Content
    Vgl.: https%3A%2F%2Faclanthology.org%2FD19-5317.pdf&usg=AOvVaw0ZZFyq5wWTtNTvNkrvjlGA.
  2. Güldner, D.; Wich, M.; Keil, S.: Überblick über aktuelle Programme zur Erschaffung von Ontologien (2006) 0.03
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    Abstract
    Im Zuge des zunehmenden Einflusses des Semantic Web und der damit einhergehenden Verknüpfung von Informationen wird die Modellierung von Ontologien immer bedeutsamer. Hiermit verbunden ist natürlich auch deren Erweiterung um Instanzen, wodurch immer größere Wissensbasen entstehen. In den letzten Jahren sind sowohl aus akademischem, als auch aus industriellem Hintergrund Programme entstanden, die Ontologie-Autoren bei ihrer Arbeit unterstützen sollen. Nach einer kleinen allgemeinen Einführung in den Ablauf des Ontologiebaus soll hier ein Überblick über einige Tools gegeben werden, die aktuell zur Verfügung stehen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit zu erheben.
  3. Leidig, T.: Ontologien für die Informationsintegration in Geschäftsanwendungen (2006) 0.03
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    Abstract
    Informationsintegration auf Basis semantischer Modelle ist ein viel versprechender Ansatz zur Bewältigung des Informationsüberflusses. Informationen und Wissen stehen oft in großer Menge zur Verfügung, doch es ist sehr schwierig, das Wissen in einer spezifischen Situation zu fin-den oder überhaupt gewahr zu sein, dass adäquate Informationen vorhanden sind. Der Prozess des Suchens erfordert sehr viel Geduld und Erfahrung. Reine textuelle Suchmaschinen wie Google führen leider oft nicht oder nicht effizient genug zum Ziel. Eine zentrale Herausforderung ist daher die Filterung und strukturierte Aufbereitung von Informationen im Kontext der aktuellen Arbeitsumgebung und der jeweiligen Aufgabenstellung. Semantische Metadaten können dabei helfen, diese Abbildung vorhandener Informationsquellen in den Aufgabenkontext zu bewerkstelligen. Doch wie kommt man zu geeigneten, reichhaltigen semantischen Metadaten? Nach heutiger Praxis geschieht das hauptsächlich durch manuelle Verfahren, die allerdings auch viele Probleme aufwerfen. Daher ist der Erfolg semantischer Informationsintegration in hohem Maße davon abhängig, ob es gelingt semantische Metadaten automatisch zu extrahieren und hinreichend aktuell zu halten.
  4. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.03
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    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.
  5. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.03
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    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.
  6. Botana Varela, J.: Unscharfe Wissensrepräsentationen bei der Implementation des Semantic Web (2004) 0.02
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    Abstract
    In der vorliegenden Arbeit soll einen Ansatz zur Implementation einer Wissensrepräsentation mit den in Abschnitt 1.1. skizzierten Eigenschaften und dem Semantic Web als Anwendungsbereich vorgestellt werden. Die Arbeit ist im Wesentlichen in zwei Bereiche gegliedert: dem Untersuchungsbereich (Kapitel 2-5), in dem ich die in Abschnitt 1.1. eingeführte Terminologie definiert und ein umfassender Überblick über die zugrundeliegenden Konzepte gegeben werden soll, und dem Implementationsbereich (Kapitel 6), in dem aufbauend auf dem im Untersuchungsbereich erarbeiteten Wissen einen semantischen Suchdienst entwickeln werden soll. In Kapitel 2 soll zunächst das Konzept der semantischen Interpretation erläutert und in diesem Kontext hauptsächlich zwischen Daten, Information und Wissen unterschieden werden. In Kapitel 3 soll Wissensrepräsentation aus einer kognitiven Perspektive betrachtet und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe beschrieben werden. In Kapitel 4 sollen sowohl aus historischer als auch aktueller Sicht die Ansätze zur Wissensrepräsentation und -auffindung beschrieben und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe diskutiert werden. In Kapitel 5 sollen die aktuell im WWW eingesetzten Modelle und deren Einschränkungen erläutert werden. Anschließend sollen im Kontext der Entscheidungsfindung die Anforderungen beschrieben werden, die das WWW an eine adäquate Wissensrepräsentation stellt, und anhand der Technologien des Semantic Web die Repräsentationsparadigmen erläutert werden, die diese Anforderungen erfüllen. Schließlich soll das Topic Map-Paradigma erläutert werden. In Kapitel 6 soll aufbauend auf die im Untersuchtungsbereich gewonnenen Erkenntnisse ein Prototyp entwickelt werden. Dieser besteht im Wesentlichen aus Softwarewerkzeugen, die das automatisierte und computergestützte Extrahieren von Informationen, das unscharfe Modellieren, sowie das Auffinden von Wissen unterstützen. Die Implementation der Werkzeuge erfolgt in der Programmiersprache Java, und zur unscharfen Wissensrepräsentation werden Topic Maps eingesetzt. Die Implementation wird dabei schrittweise vorgestellt. Schließlich soll der Prototyp evaluiert und ein Ausblick auf zukünftige Erweiterungsmöglichkeiten gegeben werden. Und schließlich soll in Kapitel 7 eine Synthese formuliert werden.
  7. Fischer, D.H.: ¬Ein Lehrbeispiel für eine Ontologie : OpenCyc (2004) 0.02
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    Content
    Das Projekt Cyc ist im Jahre 1984 angetreten mit der Zielsetzung, im großen Maßstab Alltags- und enzyklopädisches Wissen in einem einheitlichen System zu formalisieren im Gegensatz zu den bisherigen Versuchen der jeweiligen Repräsentation sektoralen Expertenwissens. Nachdem man sich dem Mythos Cyc zunächst nur über Publikationen nähern konntet, wurde dann 1997 als Textdatei Cycs "Upper Ontology" durch die Firma Cycorp Inc. zugänglich gemacht. Sie enthielt aber einiges nicht, was beschrieben worden war: z.B. Regeln und die Bindung von Aussagen an "Mikrotheorien". Entsprechend dieser Beschränkung war es mir möglich, den Inhalt dieser Datei strukturell verlustfrei in mein objektorientiertes, generisches Thesaurussystem "TerminologyFramework" einzubringen. Im April 200z wurden dann unter dem Namen OpenCyc nicht nur der Inhalt eines Auszugs aus Cycorps Ontologie, sondern auch zugehörige Werkzeuge zum lesenden Stöbern, Ändern und Schließen in einem ersten Release 0.6 zugänglich. Dazu findet man reichlich tutorielles Material, jedoch ist es nicht exakt abgestimmt auf die aktuell vorliegende Wissensbasis, sowie allerhand Dokumentation; vor allem aber findet man zum Herunterladen das Softwarepaket samt Wissensbasis für Windows NT/2000/XP- oder für Linux-Systeme. In welchem Verhältnis das nun kostenlos mit einer "GNU Lesser General Public License" verfügbare OpenCyc zu dem kommerziellen "Full Cyc" der Firma Cycorp steht, darüber weiß ich nichts aus erster Hand; die von mir für OpenCyc ermittelten Zahlen (s.u.) stehen zu neueren Angaben für Cyc in einem Größenordnungsverhältnis von ca. 1 zu 10. Informationen über realisierte Anwendungen kann man der Firmenselbstdarstellung$ und den von dort erreichbaren "white papers" entnehmen. Auf der Firmeneingangsseite findet man in Gestalt einer Pyramide eine Inhaltsübersicht der Ontologie von Cyc (siehe Abbildung 1): Beim Darüberfahren mit der Maus wird das dort wie auch hier kaum leserliche Kleingedruckte im Feld links oben lesbar und durch Klicken wird eine Inhaltsbeschreibung des jeweiligen Begriffsbereichs im Feld unten gegeben. OpenCyc stellt wohl einen exemplarischen Auszug aus dem oberen Teil der Pyramide oberhalb "Domain-Specific Knowledge" dar.
  8. Schmitz-Esser, W.: Language of general communication and concept compatibility (1996) 0.02
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    Pages
    S.11-22
  9. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.02
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    Date
    13.12.2017 14:17:22
  10. Tudhope, D.; Hodge, G.: Terminology registries (2007) 0.02
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    Date
    26.12.2011 13:22:07
  11. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.02
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27
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    22. 7.2010 19:41:16

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  • e 43
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