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Date

22. 1.2017 16:54:03
22. 1.2017 17:10:56

RSWK

Visualisierung / Wissen
Gebrauchsgrafik / Wissen
Wissen / Daten / Visualisierung / Gebrauchsgrafik / Informationsgrafik / Thematische Karte

Subject

Visualisierung / Wissen
Gebrauchsgrafik / Wissen
Wissen / Daten / Visualisierung / Gebrauchsgrafik / Informationsgrafik / Thematische Karte

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Abstract

Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.

Date

12. 2.2011 17:29:27

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Classification

All E 73 / Wissen

SBB

All E 73 / Wissen

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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.

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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.

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Abstract

Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in Grundlagen, Potentiale und Anwendungen Semantischer Technologien. Es richtet sich an Studierende der Informatik und angrenzender Fächer sowie an Entwickler, die Semantische Technologien am Arbeitsplatz oder in verteilten Applikationen nutzen möchten. Mit seiner an praktischen Beispielen orientierten Darstellung gibt es aber auch Anwendern und Entscheidern in Unternehmen einen breiten Überblick über Nutzen und Möglichkeiten dieser Technologie. Semantische Technologien versetzen Computer in die Lage, Informationen nicht nur zu speichern und wieder zu finden, sondern sie ihrer Bedeutung entsprechend auszuwerten, zu verbinden, zu Neuem zu verknüpfen, und so flexibel und zielgerichtet nützliche Leistungen zu erbringen. Das vorliegende Buch stellt im ersten Teil die als Semantische Technologien bezeichneten Techniken, Sprachen und Repräsentationsformalismen vor. Diese Elemente erlauben es, das in Informationen enthaltene Wissen formal und damit für den Computer verarbeitbar zu beschreiben, Konzepte und Beziehungen darzustellen und schließlich Inhalte zu erfragen, zu erschließen und in Netzen zugänglich zu machen. Der zweite Teil beschreibt, wie mit Semantischen Technologien elementare Funktionen und umfassende Dienste der Informations- und Wissensverarbeitung realisiert werden können. Hierzu gehören etwa die Annotation und das Erschließen von Information, die Suche in den resultierenden Strukturen, das Erklären von Bedeutungszusammenhängen sowie die Integration einzelner Komponenten in komplexe Ablaufprozesse und Anwendungslösungen. Der dritte Teil beschreibt schließlich vielfältige Anwendungsbeispiele in unterschiedlichen Bereichen und illustriert so Mehrwert, Potenzial und Grenzen von Semantischen Technologien. Die dargestellten Systeme reichen von Werkzeugen für persönliches, individuelles Informationsmanagement über Unterstützungsfunktionen für Gruppen bis hin zu neuen Ansätzen im Internet der Dinge und Dienste, einschließlich der Integration verschiedener Medien und Anwendungen von Medizin bis Musik.

Footnote

Auch als digitale Ausgabe verfügbar. Auf S. 5 befindet sich der Satz: "Wissen ist Information, die in Aktion umgesetzt wird".

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Abstract

Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.

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Footnote

Rez. in: iwp 62(2011) H.4, S.205-206 (C. Carstens): "Welche Arten der Wissensrepräsentation existieren im Web, wie ausgeprägt sind semantische Strukturen in diesem Kontext, und wie können soziale Aktivitäten im Sinne des Web 2.0 zur Strukturierung von Wissen im Web beitragen? Diesen Fragen widmet sich Wellers Buch mit dem Titel Knowledge Representation in the Social Semantic Web. Der Begriff Social Semantic Web spielt einerseits auf die semantische Strukturierung von Daten im Sinne des Semantic Web an und deutet andererseits auf die zunehmend kollaborative Inhaltserstellung im Social Web hin. Weller greift die Entwicklungen in diesen beiden Bereichen auf und beleuchtet die Möglichkeiten und Herausforderungen, die aus der Kombination der Aktivitäten im Semantic Web und im Social Web entstehen. Der Fokus des Buches liegt dabei primär auf den konzeptuellen Herausforderungen, die sich in diesem Kontext ergeben. So strebt die originäre Vision des Semantic Web die Annotation aller Webinhalte mit ausdrucksstarken, hochformalisierten Ontologien an. Im Social Web hingegen werden große Mengen an Daten von Nutzern erstellt, die häufig mithilfe von unkontrollierten Tags in Folksonomies annotiert werden. Weller sieht in derartigen kollaborativ erstellten Inhalten und Annotationen großes Potenzial für die semantische Indexierung, eine wichtige Voraussetzung für das Retrieval im Web. Das Hauptinteresse des Buches besteht daher darin, eine Brücke zwischen den Wissensrepräsentations-Methoden im Social Web und im Semantic Web zu schlagen. Um dieser Fragestellung nachzugehen, gliedert sich das Buch in drei Teile. . . .

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Date

16. 3.2012 11:26:29