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  1. 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!").
  2. 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
  3. 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"
  4. 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.
  5. 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.
  6. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.02 
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  7. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.02 
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    Date
    30. 5.2010 16:22:35
  8. Nielsen, M.: Neuronale Netze : Alpha Go - Computer lernen Intuition (2018) 0.02 
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    Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27
  9. Widhalm, R.; Mück, T.: Topic maps : Semantische Suche im Internet (2002) 0.01 
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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.
  10. Hauff-Hartig, S.: Wissensrepräsentation durch RDF: Drei angewandte Forschungsbeispiele : Bitte recht vielfältig: Wie Wissensgraphen, Disco und FaBiO Struktur in Mangas und die Humanities bringen (2021) 0.01 
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    Date
    22. 5.2021 12:43:05
  11. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005) 0.01 
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    11. 2.2011 18:22:58
  12. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.01 
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    11. 2.2011 18:22:25
  13. Boteram, F.: Semantische Relationen in Dokumentationssprachen : vom Thesaurus zum semantischen Netz (2010) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit versucht, das Thema "Topic Maps" von verschiedenen Perspektiven zu betrachten. "Topic Maps" sind geordnete Wissensnetze. Sie stellen ein Hilfsmittel dar, um sich in der immer größer werdenden Informationsvielfalt zurechtzufinden und beim Navigieren trotz einer möglichen Informationsüberflutung die Übersicht zu behalten. Wie ein Stichwortverzeichnis in einem guten Fachbuch, helfen sie, die genau gesuchte Information zu finden. Die Tatsache, dass elektronische Informationen in größerem Umfang als die Seiten eines Buches vorliegen und auf heterogenen Plattformen gespeichert sind, zieht die Konsequenz mit sich, dass Topic Maps nicht nur aus einer Liste alphabetisch sortierter Stichworte bestehen. Vielmehr werden mit Hilfe von Topic Maps logische Konzepte entworfen, die Wissensnetze semantisch modellieren. In Zusammenhang mit Topic Maps spricht Tim Berner-Lee von der dritten Revolution des Internets. Die XTM-Arbeitsgruppe wirbt sogar mit dem Slogan "Das GPS des Web". So wie eine Landkarte eine schematische Sicht auf eine reale Landschaft ermöglicht und bestimmte Merkmale der Landschaft (z.B. Städte, Straßen, Flüsse) markiert, sind Topic Map in der Lage wichtige Merkmale eines Informationsbestandes festzuhalten und in Bezug zueinander zu setzen. So wie ein GPS-Empfänger die eigene Position auf der Karte feststellt, kann eine Topic Map die Orientierung in einer virtuellen Welt vernetzter Dokumente herstellen. Das klingt etwas exotisch, hat jedoch durchaus praktische und sehr weit gefächerte Anwendungen.
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    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
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    Date
    26. 9.2006 21:00:22
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