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  1. Hüsken, P.: Informationssuche im Semantic Web : Methoden des Information Retrieval für die Wissensrepräsentation (2006) 0.08 
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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.
  2. Gödert, W.; Lepsky, K.; Nagelschmidt, M.: Informationserschließung und Automatisches Indexieren : ein Lehr- und Arbeitsbuch (2011) 0.04 
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    Abstract
    Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Modellierung dokumentbezogener Metadaten durch praktische Aufgabenstellungen, begleitende theoretische Erläuterungen sowie ergänzende Übungen. Als Beispiele dienen Bilddokumente und bibliografische Daten. Es wird vermittelt, wie entsprechende Datenbanken aufgebaut und mit geeigneten Suchumgebungen ausgestattet werden. Es wird dargestellt und praktisch geübt, wie Kenntnisse über die Struktur der Daten zum Import von Fremddaten genutzt werden können. Zielvorstellung ist der Aufbau von Datenbanken zur formalen und inhaltlichen Erschließung und die Gestaltung von Retrievalumgebungen, für bibliografische Daten auch die Erstellung von Bibliografien. Als Methoden zur inhaltlichen Erschließung werden besonders die semantische Strukturierung von Themenfeldern am Beispiel des aspektorientierten Thesaurus-Konzepts und das Automatische Indexieren bibliografischer Daten behandelt. Abgerundet wird die Darstellung durch die Diskussion von Bezügen zum Aufbau relationaler Datenbanken für bibliografische Daten sowie Hintergründe der Zeichencodierung und Ordnungsfragen.
  3. 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.
    Content
    Topic Maps - Einführung in den ISO Standard (Topics, Associations, Scopes, Facets, Topic Maps).- Grundlagen von XML (Aufbau, Bestandteile, Element- und Attributdefinitionen, DTD, XLink, XPointer).- Wie entsteht ein Heringsschmaus? Konkretes Beispiel einer Topic Map.Topic Maps - Meta DTD. Die formale Beschreibung des Standards.- HyTime als zugrunde liegender Formalismus (Bounded Object Sets, Location Addressing, Hyperlinks in HyTime).- Prototyp eines Topic Map Repositories (Entwicklungsprozess für Topic Maps, Prototyp Spezifikation, technische Realisierung des Prototyps).- Semantisches Datenmodell zur Speicherung von Topic Maps.- Prototypische Abfragesprache für Topic Maps.- Erweiterungsvorschläge für den ISO Standard.
  4. Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.01 
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    Abstract
    Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.
  5. Kuropka, D.: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2004) 0.01 
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    Abstract
    Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.

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