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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) 0.04 
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  2. Peters, I.; Stock, W.G.: Folksonomies in Wissensrepräsentation und Information Retrieval (2008) 0.03 
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    Abstract
    Die populären Web 2.0-Dienste werden von Prosumern - Produzenten und gleichsam Konsumenten - nicht nur dazu genutzt, Inhalte zu produzieren, sondern auch, um sie inhaltlich zu erschließen. Folksonomies erlauben es dem Nutzer, Dokumente mit eigenen Schlagworten, sog. Tags, zu beschreiben, ohne dabei auf gewisse Regeln oder Vorgaben achten zu müssen. Neben einigen Vorteilen zeigen Folksonomies aber auch zahlreiche Schwächen (u. a. einen Mangel an Präzision). Um diesen Nachteilen größtenteils entgegenzuwirken, schlagen wir eine Interpretation der Tags als natürlichsprachige Wörter vor. Dadurch ist es uns möglich, Methoden des Natural Language Processing (NLP) auf die Tags anzuwenden und so linguistische Probleme der Tags zu beseitigen. Darüber hinaus diskutieren wir Ansätze und weitere Vorschläge (Tagverteilungen, Kollaboration und akteurspezifische Aspekte) hinsichtlich eines Relevance Rankings von getaggten Dokumenten. Neben Vorschlägen auf ähnliche Dokumente ("more like this!") erlauben Folksonomies auch Hinweise auf verwandte Nutzer und damit auf Communities ("more like me!").
  3. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.03 
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    Content
    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. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.03 
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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.
  5. Köstlbacher, A. (Übers.): OWL Web Ontology Language Überblick (2004) 0.02 
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    Source
    http://www.semaweb.org/dokumente/w3/TR/2004/REC-owl-features-20040210-DE.html
  6. Alvers, M.R.: Semantische wissensbasierte Suche in den Life Sciences am Beispiel von GoPubMed (2010) 0.02 
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    Content
    "Im Vortrag werden Aspekte der Suche nach Informationen und Antworten aus dem breiten Spektrum von der Suche nach einer Telefonnummer bis zur Frage nach dem "Sinn des Lebens" (deren Antwort auch im Vortrag leider nicht gegeben werden kann) angesprochen. Die Verwendung von Hintergrundwissen in Form von semantischen Begriffsnetzwerken, sogenannten Ontologien, hilft enorm, der Beantwortung von Fragen näher zu kommen. Sie garantieren Vollständigkeit der Suchergebnisse und schnelles Fokussieren auf Relevantes. Das bedeutungs-getriebene Einsortieren oder das Klassifizieren von Informationen aus Dokumenten oder von Internetinhalten, ermöglicht die Disambiguierung von Begriffen wie Salz und 01, " Cyclooxygenase Inhibitoren" - eher bekannt als Aspirin - oder das Auffinden aller Dokumente, die zum Thema CO2 - Sequestrierung gehören - also auch solcher, in den Begriff CO2 - Sequestrierung nicht direkt enthalten aber solche, die für das Thema relevant sind. Die Technologie hinter GoPubMed automatisiert schwierige Analysen, die normaler Weise von Wissenschaftlern getätigt werden. Dabei werden die notwendigen Informationen, wie sie von ausgefeilten Algorithmen ([DS05]) vorausgesagt wurden, mit einer deutlich höheren Genauigkeit bereitgestellt. Transinsights semantische Suchtechnologien wurde als erstes Beispiel der nächsten Generation der Suche entwickelt. Die Stärke liegt in der Fähigkeit, große Textkorpora (> 500 Millionen Dokumente) mit großen Ontologien (> 15 Millionen Konzepte) zu verknüpfen. In GoPubMed wird die Gene Ontology und MeSH verwendet, die zusammen mit einer Geo-Ontologie und allen Autoren ca. 15 Millionen Konzepte beinhalten.m"
  7. Erbarth, M.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen : Grundlagen mit einem Anwendungsbeispiel für das Multi-Channel-Publishing (2006) 0.02 
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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.
  8. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.02 
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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.
  9. Pfeiffer, S.: Entwicklung einer Ontologie für die wissensbasierte Erschließung des ISDC-Repository und die Visualisierung kontextrelevanter semantischer Zusammenhänge (2010) 0.02 
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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.
  10. Schmitz-Esser, W.: Language of general communication and concept compatibility (1996) 0.02 
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    Pages
    S.11-22
  11. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.02 
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  12. Tudhope, D.; Hodge, G.: Terminology registries (2007) 0.02 
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    Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27
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    Abstract
    Das Werk behandelt die aktuellen Entwicklungen zur inhaltlichen Erschließung von Informationsquellen im Internet. Topic Maps, semantische Modelle vernetzter Informationsressourcen unter Verwendung von XML bzw. HyTime, bieten alle notwendigen Modellierungskonstrukte, um Dokumente im Internet zu klassifizieren und ein assoziatives, semantisches Netzwerk über diese zu legen. Neben Einführungen in XML, XLink, XPointer sowie HyTime wird anhand von Einsatzszenarien gezeigt, wie diese neuartige Technologie für Content Management und Information Retrieval im Internet funktioniert. Der Entwurf einer Abfragesprache wird ebenso skizziert wie der Prototyp einer intelligenten Suchmaschine. Das Buch zeigt, wie Topic Maps den Weg zu semantisch gesteuerten Suchprozessen im Internet weisen.
  17. Synak, M.; Dabrowski, M.; Kruk, S.R.: Semantic Web and ontologies (2009) 0.01 
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Authors

Years

Languages

  • e 43
  • d 18

Types

  • a 42
  • el 15
  • x 7
  • m 4
  • n 2
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