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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) 0.21 
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    Vgl.: https%3A%2F%2Faclanthology.org%2FD19-5317.pdf&usg=AOvVaw0ZZFyq5wWTtNTvNkrvjlGA.
  2. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.19 
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    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.
  3. Börner, K.: Atlas of knowledge : anyone can map (2015) 0.04 
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    RSWK
    Visualisierung / Wissen
    Gebrauchsgrafik / Wissen
    Wissen / Daten / Visualisierung / Gebrauchsgrafik / Informationsgrafik / Thematische Karte
    Subject
    Visualisierung / Wissen
    Gebrauchsgrafik / Wissen
    Wissen / Daten / Visualisierung / Gebrauchsgrafik / Informationsgrafik / Thematische Karte
  4. Kless, D.: Erstellung eines allgemeinen Standards zur Wissensorganisation : Nutzen, Möglichkeiten, Herausforderungen, Wege (2010) 0.02 
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    Abstract
    Zur Organisation und zum besseren Auffinden von Wissen werden häufig verschiedene Typen von Vokabularen verwendet. Aufgrund ihres Ursprungs in unterschiedlichen Communities werden die Vokabulare mit unterschiedlicher Terminologie sowie jeweils eigenen Methoden und Werkzeugen beschrieben und sind, wenn überhaupt, unterschiedlich stark und mit unterschiedlichem Fokus standardisiert. Um dieser Entwicklung zu entgegnen, müssen zum einen die Standards für die verschiedenen Vokabulartypen (weiter-)entwickelt werden und dabei auf gemeinsame, heute allgemein anerkannte Modellierungssprachen (z.B. UML) und XML-basierte Auszeichnungssprachen zurückgreifen. Zum anderen ist ein Meta-Standard nötig, der die Terminologie der verschiedenen Communities aufeinander abbildet und die Vokabulare vergleichbar macht. Dies würde nicht nur die qualifizierte Auswahl eines Vokabulartyps ermöglichen, sondern auch deren gegenseitiges Abbilden (Mappen) und allgemein der Wiederverwendung von Vokabularen nutzen. In Ansätzen wurde diese Strategie im jüngst veröffentlichten britischen Standard BS 8723 verfolgt, dessen Schwerpunkt (weiter) auf Thesauri liegt, der jedoch auch explizit Bezug zu anderen Vokabularen nimmt. Die im April 2007 begonnene Revision des Standards als internationale ISO-Norm 25964 erlaubt weitere, wenn auch vielleicht kleine Schritte hin zu einer langfristigen Vision von allgemeingültigen Standards zur Wissensorganisation.
    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
  5. Werrmann, J.: Modellierung im Kontext : Ontologie-basiertes Information Retrieval (2011) 0.01 
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    Abstract
    Heterogene Dokumentenlandschaften in Unternehmen bergen Wissen in Form von Verknüpfungspotentialen zwischen domänenspezifischen Dokumenten verschiedener Dokumentensysteme. Um dieses teils verborgene Wissen ableiten oder generieren zu können, entwickeln wir ein Entwurfsmuster für eine Ontologie, die eine homogene Zugriffsstruktur über einer heterogenen Dokumentenlandschaft etabliert. Weiterhin beschreiben wir ein Advanced Ontology-based Information Retrieval (AIRS) Verfahren, mit dessen Hilfe diese Meta-Ontologie zur Generierung von Anfragestrategien an Dokumentensysteme und für die Dokumentenrecherche in verschiedenen Anwendungskontexten genutzt werden können.
  6. Beßler, S.: Wissensrepräsentation musealer Bestände mittels semantischer Netze : Analyse und Annotation eines Teilbestands des Haus der Geschichte der BRD in Bonn (2010) 0.01 
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    Abstract
    Semantische Netze unterstützen den Suchvorgang im Information Retrieval. Über ihre vielfältigen Relationen und Inferenzen unterstützen sie den Anwender und helfen Daten im Kontext zu präsentieren und zu erfassen. Die Relationen ermöglichen Suchanfragen die große Treffermengen produzieren zu verfeinern und so Treffermengen zu erreichen die möglichst genau das enthalten was gesucht wurde. Es wird, anhand eines Ausschnitts des Datenbestands des Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland in Bonn, aufgezeigt wie bestehende Datenbestände in semantische Netze überführt werden können und wie diese anschließend für das Retrieval eingesetzt werden können. Für die Modellierung des semantischen Netz wird die Open Source Software Protégé in den Versionen 3.4.4. und 4.1_beta eingesetzt, die Möglichkeiten des Retrieval werden anhand der Abfragesprachen DL Query und SPARQL sowie anhand der Software Ontology Browser und OntoGraf erläutert.
  7. Pfeiffer, S.: Entwicklung einer Ontologie für die wissensbasierte Erschließung des ISDC-Repository und die Visualisierung kontextrelevanter semantischer Zusammenhänge (2010) 0.01 
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    Abstract
    In der heutigen Zeit sind Informationen jeglicher Art über das World Wide Web (WWW) für eine breite Bevölkerungsschicht zugänglich. Dabei ist es jedoch schwierig die existierenden Dokumente auch so aufzubereiten, dass die Inhalte für Maschinen inhaltlich interpretierbar sind. Das Semantic Web, eine Weiterentwicklung des WWWs, möchte dies ändern, indem es Webinhalte in maschinenverständlichen Formaten anbietet. Dadurch können Automatisierungsprozesse für die Suchanfragenoptimierung und für die Wissensbasenvernetzung eingesetzt werden. Die Web Ontology Language (OWL) ist eine mögliche Sprache, in der Wissen beschrieben und gespeichert werden kann (siehe Kapitel 4 OWL). Das Softwareprodukt Protégé unterstützt den Standard OWL, weshalb ein Großteil der Modellierungsarbeiten in Protégé durchgeführt wurde. Momentan erhält der Nutzer in den meisten Fällen bei der Informationsfindung im Internet lediglich Unterstützung durch eine von Suchmaschinenbetreibern vorgenommene Verschlagwortung des Dokumentinhaltes, d.h. Dokumente können nur nach einem bestimmten Wort oder einer bestimmten Wortgruppe durchsucht werden. Die Ausgabeliste der Suchergebnisse muss dann durch den Nutzer selbst gesichtet und nach Relevanz geordnet werden. Das kann ein sehr zeit- und arbeitsintensiver Prozess sein. Genau hier kann das Semantic Web einen erheblichen Beitrag in der Informationsaufbereitung für den Nutzer leisten, da die Ausgabe der Suchergebnisse bereits einer semantischen Überprüfung und Verknüpfung unterliegt. Deshalb fallen hier nicht relevante Informationsquellen von vornherein bei der Ausgabe heraus, was das Finden von gesuchten Dokumenten und Informationen in einem bestimmten Wissensbereich beschleunigt.
    Um die Vernetzung von Daten, Informationen und Wissen imWWWzu verbessern, werden verschiedene Ansätze verfolgt. Neben dem Semantic Web mit seinen verschiedenen Ausprägungen gibt es auch andere Ideen und Konzepte, welche die Verknüpfung von Wissen unterstützen. Foren, soziale Netzwerke und Wikis sind eine Möglichkeit des Wissensaustausches. In Wikis wird Wissen in Form von Artikeln gebündelt, um es so einer breiten Masse zur Verfügung zu stellen. Hier angebotene Informationen sollten jedoch kritisch hinterfragt werden, da die Autoren der Artikel in den meisten Fällen keine Verantwortung für die dort veröffentlichten Inhalte übernehmen müssen. Ein anderer Weg Wissen zu vernetzen bietet das Web of Linked Data. Hierbei werden strukturierte Daten des WWWs durch Verweise auf andere Datenquellen miteinander verbunden. Der Nutzer wird so im Zuge der Suche auf themenverwandte und verlinkte Datenquellen verwiesen. Die geowissenschaftlichen Metadaten mit ihren Inhalten und Beziehungen untereinander, die beim GFZ unter anderem im Information System and Data Center (ISDC) gespeichert sind, sollen als Ontologie in dieser Arbeit mit den Sprachkonstrukten von OWL modelliert werden. Diese Ontologie soll die Repräsentation und Suche von ISDC-spezifischem Domänenwissen durch die semantische Vernetzung persistenter ISDC-Metadaten entscheidend verbessern. Die in dieser Arbeit aufgezeigten Modellierungsmöglichkeiten, zunächst mit der Extensible Markup Language (XML) und später mit OWL, bilden die existierenden Metadatenbestände auf einer semantischen Ebene ab (siehe Abbildung 2). Durch die definierte Nutzung der Semantik, die in OWL vorhanden ist, kann mittels Maschinen ein Mehrwert aus den Metadaten gewonnen und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden. Geowissenschaftliche Informationen, Daten und Wissen können in semantische Zusammenhänge gebracht und verständlich repräsentiert werden. Unterstützende Informationen können ebenfalls problemlos in die Ontologie eingebunden werden. Dazu gehören z.B. Bilder zu den im ISDC gespeicherten Instrumenten, Plattformen oder Personen. Suchanfragen bezüglich geowissenschaftlicher Phänomene können auch ohne Expertenwissen über Zusammenhänge und Begriffe gestellt und beantwortet werden. Die Informationsrecherche und -aufbereitung gewinnt an Qualität und nutzt die existierenden Ressourcen im vollen Umfang.
  8. Zeh, T.: Ontologien in den Informationswissenschaften (2011) 0.01 
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    Content
    "Seit etwa zwei Jahren gibt es im webbasieren sozialen Netzwerk XING (vormals openBC) die Arbeitsgruppe Ontologien in den Informationswissenschaften: Theorien, Methodologien, Technologien und Anwendungen. Die von Anatol Reibold initiierte Arbeitsgruppe mit inzwischen mehr als 800 Mitgliedern will vor allem das Thema Ontologien in den Informationswissenschaften voranbringen, ein Netzwerk von Ontologen autbauen und Wissen über das Thema austauschen. Im Forum werden grundsätzliche wie auch aktuelle Themen diskutiert, über neue Entwicklungen berichtet und Tipps zur Literatur gegeben."
  9. Bauckhage, C.: Moderne Textanalyse : neues Wissen für intelligente Lösungen (2016) 0.01 
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  10. Hunger, M.; Neubauer, P.: ¬Die vernetzte Welt : Abfragesprachen für Graphendatenbanken (2013) 0.01 
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    Abstract
    Graphendatenbanken sind darauf optimiert, stark miteinander vernetzte Informationen effizient zu speichern und greifbar zu machen. Welchen Ansprüchen müssen Abfragesprachen genügen, damit sie für die Arbeit mit diesen Datenbanken geeignet sind? Bei der Aufarbeitung realer Informationen zeigt sich, dass ein hoher, aber unterschätzter Wert in den Beziehungen zwischen Elementen steckt. Seien es Ereignisse aus Geschichte und Politik, Personen in realen und virtuellen sozialen Netzen, Proteine und Gene, Abhängigkeiten in Märkten und Ökonomien oder Rechnernetze, Computer, Software und Anwender - alles ist miteinander verbunden. Der Graph ist ein Datenmodell, das solche Verbindungsgeflechte abbilden kann. Leider lässt sich das Modell mit relationalen und Aggregat-orientierten NoSQL-Datenbanken ab einer gewissen Komplexität jedoch schwer handhaben. Graphendatenbanken sind dagegen darauf optimiert, solche stark miteinander vernetzten Informationen effizient zu speichern und greifbar zu machen. Auch komplexe Fragen lassen sich durch ausgefeilte Abfragen schnell beantworten. Hierbei kommt es auf die geeignete Abfragesprache an.
  11. Boteram, F.: Semantische Relationen in Dokumentationssprachen : vom Thesaurus zum semantischen Netz (2010) 0.01 
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    2. 3.2013 12:29:05
    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
  12. Becker, H.-G.; Förster, F.: Vernetztes Wissen : Ereignisse in der bibliografischen Dokumentation (2010) 0.01 
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  13. Hollink, L.; Assem, M. van: Estimating the relevance of search results in the Culture-Web : a study of semantic distance measures (2010) 0.01 
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    Date
    29. 7.2011 14:44:56
    26.12.2011 13:40:22
  14. Boteram, F.: Typisierung semantischer Relationen in integrierten Systemen der Wissensorganisation (2013) 0.01 
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    Source
    Wissen - Wissenschaft - Organisation: Proceedings der 12. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Bonn, 19. bis 21. Oktober 2009. Hrsg.: H.P. Ohly
  15. Semantische Technologien : Grundlagen - Konzepte - Anwendungen (2012) 0.01 
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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".
  16. Weller, K.: Knowledge representation in the Social Semantic Web (2010) 0.00 
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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. . . .
  17. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.00 
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  18. Nielsen, M.: Neuronale Netze : Alpha Go - Computer lernen Intuition (2018) 0.00 
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    Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27
  19. Clark, M.; Kim, Y.; Kruschwitz, U.; Song, D.; Albakour, D.; Dignum, S.; Beresi, U.C.; Fasli, M.; Roeck, A De: Automatically structuring domain knowledge from text : an overview of current research (2012) 0.00 
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    29. 1.2016 18:29:51
  20. Hoppe, T.: Semantische Filterung : ein Werkzeug zur Steigerung der Effizienz im Wissensmanagement (2013) 0.00 
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    29. 9.2015 18:56:44

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