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  1. Boteram, F.: Semantische Relationen in Dokumentationssprachen : vom Thesaurus zum semantischen Netz (2008) 0.27
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    Abstract
    Moderne Verfahren des Information Retrieval verlangen nach aussagekräftigen und detailliert relationierten Dokumentationssprachen. Der selektive Transfer einzelner Modellierungsstrategien aus dem Bereich semantischer Technologien für die Gestaltung und Relationierung bestehender Dokumentationssprachen wird diskutiert. Am Beispiel des Gegenstandsbereichs "Theater" der Schlagwortnormdatei wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, welches sowohl hinreichend allgemeine als auch zahlreiche spezifische Relationstypen enthält, welche eine detaillierte und damit funktionale Relationierung des Vokabulars ermöglichen. Die Relationierung des Gegenstandsbereichs wird als Ontologie im OWL-Format modelliert. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen und Überlegungen zur Schaffung von Relationeninventaren entwickelt der vorgestellte Vorschlag das Relationeninventar aus der Begriffsmenge eines vorgegebenen Gegenstandsbereichs heraus. Das entwickelte Inventar wird als eine hierarchisch strukturierte Taxonomie gestaltet, was einen Zugewinn an Übersichtlichkeit und Funktionalität bringt.
    Imprint
    Köln : Fachhochschule, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Institut für Informationswissenschaft
    Series
    Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; Bd. 54
    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  2. Studer, R.; Studer, H.-P.; Studer, A.: Semantisches Knowledge Retrieval (2001) 0.10
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    Abstract
    Dieses Whitepaper befasst sich mit der Integration semantischer Technologien in bestehende Ansätze des Information Retrieval und die damit verbundenen weitreichenden Auswirkungen auf Effizienz und Effektivität von Suche und Navigation in Dokumenten. Nach einer Einbettung in die Problematik des Wissensmanagement aus Sicht der Informationstechnik folgt ein Überblick zu den Methoden des Information Retrieval. Anschließend werden die semantischen Technologien "Wissen modellieren - Ontologie" und "Neues Wissen ableiten - Inferenz" vorgestellt. Ein Integrationsansatz wird im Folgenden diskutiert und die entstehenden Mehrwerte präsentiert. Insbesondere ergeben sich Erweiterungen hinsichtlich einer verfeinerten Suchunterstützung und einer kontextbezogenen Navigation sowie die Möglichkeiten der Auswertung von regelbasierten Zusammenhängen und einfache Integration von strukturierten Informationsquellen. Das Whitepaper schließt mit einem Ausblick auf die zukünftige Entwicklung des WWW hin zu einem Semantic Web und die damit verbundenen Implikationen für semantische Technologien.
    Content
    Inhalt: 1. Einführung - 2. Wissensmanagement - 3. Information Retrieval - 3.1. Methoden und Techniken - 3.2. Information Retrieval in der Anwendung - 4. Semantische Ansätze - 4.1. Wissen modellieren - Ontologie - 4.2. Neues Wissen inferieren - 5. Knowledge Retrieval in der Anwendung - 6. Zukunftsaussichten - 7. Fazit
  3. John, M.: Semantische Technologien in der betrieblichen Anwendung : Ergebnisse einer Anwenderstudie (2006) 0.05
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    Abstract
    Die vorliegende Studie untersucht den Einsatz und den Wirkungsgrad von semantischen Technologien in den betrieblichen Informationssystemen. Einleitend wird kurz in die Semantic Web Thematik und die Hauptanwendungsgebiete semantischer Technologien sowie die damit verbundenen Informationsprozesse eingeführt, um dann anschließend anhand von empirischen Daten den Aufwand, den Nutzen und die Effekte von semantischen Anwendungen beschreibbar zu machen. Dabei versucht die Studie auch die Lessons learned der Unternehmen zu vermitteln, die bereits semantische Technologien einsetzen.
    Imprint
    Berlin : Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik (FIRST)
  4. Stein, R.; Gottschewski, J.; Heuchert, R.; Ermert, A.; Hagedorn-Saupe, M.; Hansen, H.-J.; Saro, C.; Scheffel, R.; Schulte-Dornberg, G.: ¬Das CIDOC Conceptual Reference Model : Eine Hilfe für den Datenaustausch? (2005) 0.03
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    Abstract
    Mit dieser Publikation veröffentlicht das Institut für Museumskunde die bisherigen Arbeitsergebnisse der Arbeitsgruppe "Datenaustausch" in der Fachgruppe Dokumentation des Deutschen Museumsbunds (DMB). Kolleginnen und Kollegen verschiedener Interessenschwerpunkte aus Museen und Informatik-Einrichtungen haben seit dem Jahre 2000 die Entwicklung des CIDOC-CRM (das "Conceptual Reference Model" des Dokumentationskomitees von ICOM, dem Internationalen Museumsrat) zu einem Arbeitsinstrument begleitet, das derzeit auf dem Wege ist, als Norm ISO 21 127 Anerkennung zu finden. Die Arbeitsgruppe hat sich intensiv damit beschäftigt, zunächst das komplexe Modell zu verstehen, und sie hat diskutiert, inwieweit es eine Hilfestellung für die Arbeit von Museen miteinander und für einen Datenaustausch zwischen ihnen bietet. Die Ergebnisse der Überlegungen werden hier vorgestellt in der Hoffnung, dass dadurch viele Kolleginnen und Kollegen mit dem Modell bekannt werden, ihnen das Verständnis des CRM erleichtert wird und das Modell auch in Deutschland für die Konzeption von Informationssystemen und die Vermittlung zwischen unterschiedlichen Dokumentationen genutzt werden kann.
    Series
    Mitteilungen und Berichte aus dem Institut für Museumskunde; Nr.31
  5. Endres-Niggemeyer, B.: Bessere Information durch Zusammenfassen aus dem WWW (1999) 0.03
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    Abstract
    Am Beispiel der Knochenmarktransplantation, eines medizinischen Spezialgebietes, wird im folgenden dargelegt, wie man BenutzerInnen eine großen Teil des Aufwandes bei der Wissensbeschaffung abnehmen kann, indem man Suchergebnisse aus dem Netz fragebezogen zusammenfaßt. Dadurch wird in zeitkritischen Situationen, wie sie in Diagnose und Therapie alltäglich sind, die Aufnahme neuen Wissens ermöglicht. Auf einen Überblick über den Stand des Textzusammenfassens und der Ontologieentwicklung folgt eine Systemskizze, in der die Informationssuche im WWW durch ein kognitiv fundiertes Zusammenfassungssystem ergänzt wird. Dazu wird eine Fach-Ontologie vorgeschlagen, die das benötigte Wissen organisiert und repräsentiert.
  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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    Abstract
    Diese Publikation beschreibt die Zusammenhänge zwischen wissenshaltigen begriffsorientierten Terminologien, Ontologien, Big Data und künstliche Intelligenz.
    Date
    13.12.2017 14:17:22
  7. 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.
  8. Knowledge graphs : new directions for knowledge representation on the Semantic Web (2019) 0.00
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    Footnote
    Report des Dagstuhl-Seminars, September 9-14, 2018.