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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.

Content

Inhalt: 1. Einleitung (A. Dengel, A. Bernardi) 2. Wissensrepräsentation (A. Dengel, A. Bernardi, L. van Elst) 3. Semantische Netze, Thesauri und Topic Maps (O. Rostanin, G. Weber) 4. Das Ressource Description Framework (T. Roth-Berghofer) 5. Ontologien und Ontologie-Abgleich in verteilten Informationssystemen (L. van Elst) 6. Anfragesprachen und Reasoning (M. Sintek) 7. Linked Open Data, Semantic Web Datensätze (G.A. Grimnes, O. Hartig, M. Kiesel, M. Liwicki) 8. Semantik in der Informationsextraktion (B. Adrian, B. Endres-Niggemeyer) 9. Semantische Suche (K. Schumacher, B. Forcher, T. Tran) 10. Erklärungsfähigkeit semantischer Systeme (B. Forcher, T. Roth-Berghofer, S. Agne) 11. Semantische Webservices zur Steuerung von Prooduktionsprozessen (M. Loskyll, J. Schlick, S. Hodeck, L. Ollinger, C. Maxeiner) 12. Wissensarbeit am Desktop (S. Schwarz, H. Maus, M. Kiesel, L. Sauermann) 13. Semantische Suche für medizinische Bilder (MEDICO) (M. Möller, M. Sintek) 14. Semantische Musikempfehlungen (S. Baumann, A. Passant) 15. Optimierung von Instandhaltungsprozessen durch Semantische Technologien (P. Stephan, M. Loskyll, C. Stahl, J. Schlick)

Footnote

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

RSWK

Semantic Web / Information Extraction / Suche / Wissensbasiertes System / Aufsatzsammlung

Subject

Semantic Web / Information Extraction / Suche / Wissensbasiertes System / Aufsatzsammlung

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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.

Footnote

Zugl.: Dortmund, Univ., Dipl.-Arb., 2006 u.d.T.: Hüsken, Peter: Information-Retrieval im Semantic-Web.

RSWK

Information Retrieval / Semantic Web

Subject

Information Retrieval / Semantic Web

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Abstract

The World Wide Web has enabled the creation of a global information space comprising linked documents. As the Web becomes ever more enmeshed with our daily lives, there is a growing desire for direct access to raw data not currently available on the Web or bound up in hypertext documents. Linked Data provides a publishing paradigm in which not only documents, but also data, can be a first class citizen of the Web, thereby enabling the extension of the Web with a global data space based on open standards - the Web of Data. In this Synthesis lecture we provide readers with a detailed technical introduction to Linked Data. We begin by outlining the basic principles of Linked Data, including coverage of relevant aspects of Web architecture. The remainder of the text is based around two main themes - the publication and consumption of Linked Data. Drawing on a practical Linked Data scenario, we provide guidance and best practices on: architectural approaches to publishing Linked Data; choosing URIs and vocabularies to identify and describe resources; deciding what data to return in a description of a resource on the Web; methods and frameworks for automated linking of data sets; and testing and debugging approaches for Linked Data deployments. We give an overview of existing Linked Data applications and then examine the architectures that are used to consume Linked Data from the Web, alongside existing tools and frameworks that enable these. Readers can expect to gain a rich technical understanding of Linked Data fundamentals, as the basis for application development, research or further study.