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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.

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Abstract

Semantische Technologien werden als die Zukunft menschlichen Wissens gehandelt. Gleichzeitig haftet ihnen immer noch etwas von Geheimwissenschaften an. Dieses Kompendium bietet eine auch für Quereinsteiger verständliche Einführung in das Thema. Es präsentiert verschiedene semantische Techniken, von automatischen Text-Mining-Verfahren bis hin zu komplexen Ontologien, mit einem Schwerpunkt auf semantischen Netzen. Das Kompendium semantische Netze versetzt seine Leser in die Lage zu beurteilen, was semantische Technologien leisten können, indem es die anschauliche Erklärung der Grundprinzipien mit Anwendungsbeispielen aus der Unternehmenspraxis und Kosten-Nutzen-Erwägungen ergänzt. Im praktischen Teil lernt der Leser semantische Netze zu modellieren. Eine Fülle von Beispielen, über 80 Abbildungen sowie zahlreiche Übungen erhöhen den praktischen Nutzen des Werkes.