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Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005)
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- Abstract
- Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
- Date
- 11. 2.2011 18:22:25
-
Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017)
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- Pages
- 28 S
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Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002)
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- Abstract
- SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.
-
Teutsch, K.: ¬Die Welt ist doch eine Scheibe : Google-Herausforderer eyePlorer (2009)
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- Content
- Eine neue visuelle Ordnung Martin Hirsch ist der Enkel des Nobelpreisträgers Werner Heisenberg. Außerdem ist er Hirnforscher und beschäftigt sich seit Jahren mit der Frage: Was tut mein Kopf eigentlich, während ich hirnforsche? Ralf von Grafenstein ist Marketingexperte und spezialisiert auf Dienstleistungen im Internet. Zusammen haben sie also am 1. Dezember 2008 eine Firma in Berlin gegründet, deren Heiliger Gral besagte Scheibe ist, auf der - das ist die Idee - bald die ganze Welt, die Internetwelt zumindest, Platz finden soll. Die Scheibe heißt eyePlorer, was sich als Aufforderung an ihre Nutzer versteht. Die sollen auf einer neuartigen, eben scheibenförmigen Plattform die unermesslichen Datensätze des Internets in eine neue visuelle Ordnung bringen. Der Schlüssel dafür, da waren sich Hirsch und von Grafenstein sicher, liegt in der Hirnforschung, denn warum nicht die assoziativen Fähigkeiten des Menschen auf Suchmaschinen übertragen? Anbieter wie Google lassen von solchen Ansätzen bislang die Finger. Hier setzt man dafür auf Volltextprogramme, also sprachbegabte Systeme, die letztlich aber, genau wie die Schlagwortsuche, nur zu opak gerankten Linksammlungen führen. Weiter als auf Seite zwei des Suchergebnisses wagt sich der träge Nutzer meistens nicht vor. Weil sie niemals wahrgenommen wird, fällt eine Menge möglicherweise kostbare Information unter den Tisch.
Skelett mit Sonnenbrille Hirsch sitzt in einem grell erleuchteten Konferenzraum. In der rechten Ecke steht ein Skelett, dem jemand eine Sonnenbrille aufgeklemmt hat. In der Hand hält Hirsch ein Modellgehirn, auf dem er im Rhythmus seines Sprachflusses mit den Fingern trommelt. Obwohl im Verlauf der nächsten Stunden erschreckend verwickelte Netzdiagramme zum Einsatz kommen, hält Hirsch sich an die Suggestivkraft des Bildes. Er sagt: "Das Primärerlebnis der Maschine ist bei Google das eines Jägers. Sie pirscht sich an eine Internetseite heran." Man denkt: "Genauso fühlt es sich an: Suchbegriff eingeben, 'enter' drücken, Website schießen!", schon kommt die Komplementärmetapher geschmeidig aus dem Köcher: Im Gegensatz zum Google-Jäger, sagt Hirsch, sei der eyePlorer ein Sammler, der stöbere, organisiere und dann von allem nasche. Hier werden Informationen, auf die handelsübliche Suchmaschinen nur verweisen, kulinarisch aufbereitet und zu Schwerpunkten verknüpft. Im Gegensatz zu ihren Vorgängern ist die Maschine ansatzweise intelligent. Sie findet im Laufe einer Sitzung heraus, worum es dem Benutzer geht, versteht den Zusammenhang von Suche und Inhalt und ist deshalb in der Lage, Empfehlungen auszusprechen.
- Theme
- Suchmaschinen
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Rindflesch, T.C.; Aronson, A.R.: Semantic processing in information retrieval (1993)
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Best Practice Recipes for Publishing RDF Vocabularies (2008)
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Definition of the CIDOC Conceptual Reference Model (2003)
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Hollink, L.; Assem, M. van: Estimating the relevance of search results in the Culture-Web : a study of semantic distance measures (2010)
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Hinkelmann, K.: Ontopia Omnigator : ein Werkzeug zur Einführung in Topic Maps (20xx)
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Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002)
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Tudhope, D.; Hodge, G.: Terminology registries (2007)
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Broughton, V.: Facet analysis as a fundamental theory for structuring subject organization tools (2007)
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Schubert, C.; Kinkeldey, C.; Reich, H.: Handbuch Datenbankanwendung zur Wissensrepräsentation im Verbundprojekt DeCOVER (2006)
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Hoppe, T.: Semantische Filterung : ein Werkzeug zur Steigerung der Effizienz im Wissensmanagement (2013)
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OWL Web Ontology Language Test Cases (2004)
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Hauff-Hartig, S.: Wissensrepräsentation durch RDF: Drei angewandte Forschungsbeispiele : Bitte recht vielfältig: Wie Wissensgraphen, Disco und FaBiO Struktur in Mangas und die Humanities bringen (2021)
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Pepper, S.: ¬The TAO of topic maps : finding the way in the age of infoglut (2002)
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Assem, M. van; Menken, M.R.; Schreiber, G.; Wielemaker, J.; Wielinga, B.: ¬A method for converting thesauri to RDF/OWL (2004)
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Priss, U.: Faceted knowledge representation (1999)
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