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  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) 0.22 
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  2. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.19 
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  3. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.14 
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    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. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.07 
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    Abstract
    Diese Publikation beschreibt die Zusammenhänge zwischen wissenshaltigen begriffsorientierten Terminologien, Ontologien, Big Data und künstliche Intelligenz.
    Date
    13.12.2017 14:17:22
  5. Erbarth, M.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen : Grundlagen mit einem Anwendungsbeispiel für das Multi-Channel-Publishing (2006) 0.04 
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    Abstract
    "Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen." Trendforscher John Naisbitt drückt hiermit aus, dass es dem Menschen heute nicht mehr möglich ist die Informationsflut, die sich über ihn ergießt, effizient zu verwerten. Er lebt in einer globalisierten Welt mit einem vielfältigen Angebot an Medien, wie Presse, Radio, Fernsehen und dem Internet. Die Problematik der mangelnden Auswertbarkeit von großen Informationsmengen ist dabei vor allem im Internet akut. Die Quantität, Verbreitung, Aktualität und Verfügbarkeit sind die großen Vorteile des World Wide Web (WWW). Die Probleme liegen in der Qualität und Dichte der Informationen. Das Information Retrieval muss effizienter gestaltet werden, um den wirtschaftlichen und kulturellen Nutzen einer vernetzten Welt zu erhalten.Matthias Erbarth beleuchtet zunächst genau diesen Themenkomplex, um im Anschluss ein Format für elektronische Dokumente, insbesondere kommerzielle Publikationen, zu entwickeln. Dieses Anwendungsbeispiel stellt eine semantische Inhaltsbeschreibung mit Metadaten mittels XML vor, wobei durch Nutzung von Verweisen und Auswertung von Zusammenhängen insbesondere eine netzförmige Darstellung berücksichtigt wird.
    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  6. Beierle, C.; Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (2008) 0.03 
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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.
    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  7. Helbig, H.: Wissensverarbeitung und die Semantik der natürlichen Sprache : Wissensrepräsentation mit MultiNet (2008) 0.03 
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    Abstract
    Das Buch gibt eine umfassende Darstellung einer Methodik zur Interpretation und Bedeutungsrepräsentation natürlichsprachlicher Ausdrücke. Diese Methodik der "Mehrschichtigen Erweiterten Semantischen Netze", das sogenannte MultiNet-Paradigma, ist sowohl für theoretische Untersuchungen als auch für die automatische Verarbeitung natürlicher Sprache auf dem Rechner geeignet. Im ersten Teil des zweiteiligen Buches werden grundlegende Probleme der semantischen Repräsentation von Wissen bzw. der semantischen Interpretation natürlichsprachlicher Phänomene behandelt. Der zweite Teil enthält eine systematische Zusammenstellung des gesamten Repertoires von Darstellungsmitteln, die jeweils nach einem einheitlichen Schema beschrieben werden. Er dient als Kompendium der im Buch verwendeten formalen Beschreibungsmittel von MultiNet. Die vorgestellten Ergebnisse sind eingebettet in ein System von Software-Werkzeugen, die eine praktische Nutzung der MultiNet-Darstellungsmittel als Formalismus zur Bedeutungsrepräsentation im Rahmen der automatischen Sprachverarbeitung sichern. Hierzu gehören: eine Werkbank für den Wissensingenieur, ein Übersetzungssystem zur automatischen Gewinnung von Bedeutungsdarstellungen natürlichsprachlicher Sätze und eine Werkbank für den Computerlexikographen. Der Inhalt des Buches beruht auf jahrzehntelanger Forschung auf dem Gebiet der automatischen Sprachverarbeitung und wurde mit Vorlesungen zur Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung an der TU Dresden und der FernUniversität Hagen wiederholt in der Hochschullehre eingesetzt. Als Vorkenntnisse werden beim Leser lediglich Grundlagen der traditionellen Grammatik und elementare Kenntnisse der Prädikatenlogik vorausgesetzt.
  8. Hodgson, J.P.E.: Knowledge representation and language in AI (1991) 0.03 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    RSWK
    Wissensrepräsentation / Künstliche Intelligenz (BVB)
    Künstliche Intelligenz / Programmiersprache (BVB)
    Subject
    Wissensrepräsentation / Künstliche Intelligenz (BVB)
    Künstliche Intelligenz / Programmiersprache (BVB)
  9. Handbook on ontologies (2004) 0.03 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    RVK
    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
  10. Stollberg, M.: Ontologiebasierte Wissensmodellierung : Verwendung als semantischer Grundbaustein des Semantic Web (2002) 0.02 
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    Abstract
    In Kapitel A werden die Grundlagen von Ontologien als Verfahren der Wissensmodellierung erarbeitet. Dazu wird zunächst die definitorische Erfassung von Ontologien erläutert. Zur Erlangung eines fundierten Verständnisses von Wissensmodellierung und der Besonderheiten ontologiebasierter Verfahren ist die Eingliederung dieser in den relevanten wissenschaftlichen Kontext erforderlich. Die in diesem Zusammenhang betrachtete Art der Wissensmodellierung dient vornehmlich als konzeptionelle Grundlage für die Erstellung wissensverarbeitender Computersysteme. Die Entwicklung derartiger Systeme ist das Hauptanliegen der Künstlichen Intelligenz, weshalb eine Positionierung ontologiebasierter Verfahren in derselben vorgenommen wird. Dabei sind vor allem jene Ansätze interessant, auf denen ontologiebasierte Verfahren aufbauen. Zunächst werden daher die grundlegenden theoretischen Aspekte der Wissensrepräsentation erläutert und anschließend daran die Bedeutung von Ontologien im Knowledge Engineering aufgezeigt, um den Verwendungskontext derartiger Verfahren der Wissensmodellierung zu verdeutlichen. Aufbauend darauf werden die spezifischen Eigenschaften ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung erörtert, wodurch ein grundlegendes Verständnis dieser Methodik erreicht werden soll.
    Basierend auf diesen Abhandlungen wird in Kapitel D die Verwendung von Ontologien im Semantic Web behandelt. Dabei ist das Semantic Web nicht als computergestützte Lösung für ein konkretes Anwendungsgebiet zu verstehen, sondern - ähnlich wie existente Web-Technologien - als eine informationstechnische Infrastruktur zur Bereitstellung und Verknüpfung von Applikationen für verschiedene Anwendungsgebiete. Die technologischen Lösungen zur Umsetzung des Semantic Web befinden sich noch in der Entwicklungsphase. Daher werden zunächst die grundlegenden Ideen der Vision des Semantic Web genauer erläutert und das antizipierte Architekturmodell zur Realisierung derselben vorgestellt, wobei insbesondere die darin angestrebte Rolle von Ontologien herausgearbeitet wird. Anschließend daran wird die formale Darstellung von Ontologien durch web-kompatible Sprachen erörtert, wodurch die Verwendung von Ontologien im Semantic Web ermöglicht werden soll. In diesem Zusammenhang sollen ferner die Beweggründe für die Verwendung von Ontologien als bedeutungsdefinierende Konstrukte im Semantic Web verdeutlicht sowie die auftretenden Herausforderungen hinsichtlich der Handhabung von Ontologien aufgezeigt werden. Dazu werden als dritter Aspekt des Kapitels entsprechende Lösungsansätze des Ontologie-Managements diskutiert. Abschließend wird auf die Implikationen für konkrete Anwendungen der Semantic Web - Technologien eingegangen, die aus der Verwendung von Ontologien im Semantic Web resultieren. Zum Abschluss der Ausführungen werden die Ergebnisse der Untersuchung zusammengefasst. Dabei soll auch eine kritische Betrachtung bezüglich der Notwendigkeit semantischer Web-Technologien sowie der Realisierbarkeit der Vision des Semantic Web vorgenommen werden.
  11. Developments in applied artificial intelligence : proceedings / 16th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, IEA/AIE 2003, Loughborough, UK, June 23 - 26, 2003 (2003) 0.02 
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    BK
    54.72 (Künstliche Intelligenz)
    Classification
    54.72 (Künstliche Intelligenz)
    RSWK
    Künstliche Intelligenz / Kongress / Loughborough <2003>
    Subject
    Künstliche Intelligenz / Kongress / Loughborough <2003>
  12. Stuckenschmidt, H.: Ontologien : Konzepte, Technologien und Anwendungen (2009) 0.02 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  13. Reimer, U.: Einführung in die Wissensrepräsentation : netzartige und schema-basierte Repräsentationsformate (1991) 0.02 
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    Classification
    ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
    RVK
    ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
  14. Hüsken, P.: Informationssuche im Semantic Web : Methoden des Information Retrieval für die Wissensrepräsentation (2006) 0.02 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  15. Haas, M.: Methoden der künstlichen Intelligenz in betriebswirtschaftlichen Anwendungen (2006) 0.02 
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  16. Bauckhage, C.: Moderne Textanalyse : neues Wissen für intelligente Lösungen (2016) 0.02 
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    Abstract
    Im Zuge der immer größeren Verfügbarkeit von Daten (Big Data) und rasanter Fortschritte im Daten-basierten maschinellen Lernen haben wir in den letzten Jahren Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz erlebt. Dieser Vortrag beleuchtet diese Entwicklungen insbesondere im Hinblick auf die automatische Analyse von Textdaten. Anhand einfacher Beispiele illustrieren wir, wie moderne Textanalyse abläuft und zeigen wiederum anhand von Beispielen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten sich heutzutage in Branchen wie dem Verlagswesen, der Finanzindustrie oder dem Consulting ergeben.
  17. Stuckenschmidt, H.; Harmelen, F. van: Information sharing on the semantic web (2005) 0.02 
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    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  18. ¬The Semantic Web - ISWC 2010 : 9th International Semantic Web Conference, ISWC 2010, Shanghai, China, November 7-11, 2010, Revised Selected Papers, Part 2. (2010) 0.02 
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    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  19. Helbig, H.: Knowledge representation and the semantics of natural language (2014) 0.02 
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    BK
    54.72 (Künstliche Intelligenz)
    Classification
    54.72 (Künstliche Intelligenz)
  20. Nagao, M.: Knowledge and inference (1990) 0.02 
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    RSWK
    Inferenz <Künstliche Intelligenz> / Wissensrepräsentation
    Subject
    Inferenz <Künstliche Intelligenz> / Wissensrepräsentation

Authors

Years

Languages

  • e 53
  • d 27

Types

  • a 44
  • m 20
  • el 17
  • x 8
  • s 6
  • n 1
  • p 1
  • r 1
  • More… Less…

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