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Über dieses Buch

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.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Warum dieses Buch?

Ontologien , semantische Netze, Semantic Web – kein Zweifel, Semantik ist von einem akademischen Gegenstand der Philosophie und Linguistik zu einem Technologie-Modethema geworden. Dabei wird Semantik auf der einen Seite als die Zukunft menschlichen Wissens gehandelt, auf der anderen Seite haftet dem Thema aber immer noch etwas von Geheimwissenschaft an. Oft fallen, wenn über semantische Technologie gesprochen wird, sehr schnell sehr viele unverständliche Kürzel und Begriffe: OWL, Inference engine, T-Box, description logic usw. usf. Das Signal ist klar: wer nicht mindestens einen Doktor in Informatik, Mathematik oder Computerlinguistik hat, muss draußen bleiben. Zudem ist bei allem, was über Semantik geschrieben wird, nicht immer einfach zu unterscheiden: Was ist der Kern semantischer Technologie, was sind Eigenheiten einer bestimmten Anwendung oder eines bestimmten Produkts, was ist immer noch Forschungsthema, was ist inzwischen gängige Praxis?
Klaus Reichenberger

Kapitel 2. Grundlagen semantischer Netze

Lassen Sie uns zunächst die Basisobjekte und Kernideen semantischer Modellierung kennen lernen. Das lässt sich am einfachsten an einem konkreten Beispiel bewerkstelligen. Als Lieferant für solche Beispiele wird uns in diesem Kompendium immer wieder die Universal AG dienen: Dabei handelt es sich um ein fiktives mittelständisches Unternehmen, Hersteller von Haushalts- und Elektrogeräten.
Klaus Reichenberger

Kapitel 3. Tagging und assoziative Netze

Lassen Sie uns in die Übersicht über die verschiedenen Grade der semantischen Informationserschließung mit einer Vorstufe semantischer Netze einsteigen, dem Tagging von Informationen. Tags sind Schlagworte , mit denen beliebige Objekte charakterisiert werden können. Tags sind nichts grundsätzlich Neues, wir kennen sie als Teil einer klassischen Kombination aus jeder Bibliothek.1 Hier sind die Bücher nach einer Aufstellungssystematik in Regale (= in Ordner) eingeordnet, daneben aber auch in einem Schlagwortkatalog verzeichnet (= mit Tags versehen). Diese Schlagworte werden entweder vom Verlag vorgeschlagen oder von einem Mitarbeiter der Bibliothek vergeben, der das Buch gelesen oder mindesten überflogen hat; als Dienstleistung für die Nutzer der Bibliothek.
Klaus Reichenberger

Kapitel 4. Ausbaustufe Themennetz

Wir haben im letzten Abschnitt gesehen, wie weit wir mit automatischen Techniken kommen können, aber auch wo die Grenzen liegen. Ein Themennetz strebt im Wesentlichen dieselbe Modellierungstiefe wie ein assoziatives Netz an. Es möchte genauso die wichtigsten Themen eines Gebiets erfassen und untereinander vernetzen, erhebt aber den Anspruch, die Defizite der automatischen Verfahren zu überwinden – um den Preis intellektueller Arbeit. Wie sieht es aus, wenn wir Themen korrekter, vollständiger und strukturierter abbilden? Was bringt es dem Nutzer und wie viel Arbeit müssen wir dafür aufwenden? Diese Fragen werden uns im kommenden Abschnitt beschäftigen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 5. Ausbaustufe FaktennetzFaktennetz

Die wesentliche Erweiterung, die wir vornehmen, wenn wir von Themen- zu Faktennetzen wechseln, ist die Einführung von Typen – bei Objekten und bei Relationen. Das mag nach wenig klingen, hat aber weitreichende Konsequenzen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 6. Expertensysteme und Ontologien

Die höchsten Komplexitätsstufen semantischer Netze, Expertensysteme und Ontologien1 , werden wir zunächst von der Anwendung her beleuchten. Vor allem soll uns die Frage beschäftigen, wann wir überhaupt Modelle brauchen, die in ihrer Komplexität und Ausdrucksmächtigkeit noch über Faktennetze hinausgehen. Repräsentationsformalismen und Standards, die bei Expertensystemen und Ontologien eine große Rolle spielen, werden wir nur kurz streifen. Diese Themen füllen mühelos eigene Bücher, z.B. (Liebowitz 1997,Sure 2003, Allemang u. Hendler 2008, Staab u. Studer 2009).
Klaus Reichenberger

Kapitel 7. Bewertung und Kombination der Ausbaustufen

Wir haben uns in den vorangegangenen Kapiteln bemüht, die unterschiedlichen Ansprüche an semantische Netze und die damit verbundenen Aufwände, Möglichkeiten und Grenzen klar zu trennen und sind dabei teilweise schon recht ins Detail gegangen. In der Praxis werden wir oft Mischungen finden, vor allem zwischen Themennetzen und Faktennetzen. In diesem Abschnitt werden wir noch einmal eine kurze Zusammenschau versuchen und dann zeigen, wie verschiedene Ausbaustufen semantischer Netze zusammenwirken.
Klaus Reichenberger

Kapitel 8. Projekt- und Anwendungsbeispiele

Wenn Sie es bis hierher geschafft haben, dann haben Sie sich sicherlich schon ein Bild davon machen können, was semantische Netze in welcher Ausbaustufe leisten. Im Idealfall kämen wir jetzt zu der Frage, was das mit Ihnen zu tun hat. Eine direkte Antwort ist jedoch, ohne Ihr Unternehmen und Ihr Geschäft zu kennen, schwierig. Wir behelfen uns daher hier mit einer Checkliste und einer Reihe von praktischen Beispielen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 9. Knowledge-Engineering

Wir haben uns inzwischen einen Überblick über die Spielarten und Möglichkeiten semantischer Technologien verschafft. Wie gehen wir methodisch vor, um uns diese Möglichkeiten zu erschließen, wie organisieren wir den Aufbau eines semantischen Netzes? Hier spielen persönliche Vorlieben, Lern- und Arbeitsstile eine gewisse Rolle, aber natürlich gibt es auch hier Erfahrungswerte.
Klaus Reichenberger

Kapitel 10. Erschließung von Dokumenten

An vielen Stellen in diesem Kompendium haben wir unstrukturierte Dokumente und die Verarbeitung von natürlichsprachlichen Texten angesprochen: Als Quelle für den Aufbau semantischer Netze mit automatischen Verfahren wie Clustering oder Parsing, als letztendliches Ziel der Suchen und als Umgebung für das manuelle Editieren semantischer Statements. Dabei sind einige Fragen offen geblieben. Daher sollten wir uns noch einmal systematisch damit auseinandersetzen, wie sich semantische Netze und Texte zueinander verhalten und wie wir von einem zum anderen kommen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 11. Modellierungsdetails

Bis hierher sollten Ihnen unsere Ausführungen einerseits einen Überblick über die Möglichkeiten semantischer Technologie verschaffen und Sie andererseits bei den ersten Modellierungsentscheidungen begleiten. Die verbleibenden Kapitel gehen über erste Modellierungsschritte deutlich hinaus und sind wahrscheinlich nur noch für den „praktizierenden Knowledge-Engineeer“ interessant. Dabei werden wir zunächst einige angesprochene Themen weitere vertiefen, nämlich die Modellierung von Begriffen und Individuen, die Ober-/Unterbegriffsrelation sowie die Ableitungen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 12. Unsicheres Wissen

Die Frage der Tiefe oder Granularität des modellierten Wissens haben wir bereits an einigen Stellen in diesem Kompendium behandelt, u.a. als zentralen Faktor für die unterschiedlichen Ausbaustufen semantischer Netze. Geleitet wurden wir dabei bislang von der Überlegung „Wie genau müssen wir modellieren, um dem Nutzer später diese oder jene Frage beantworten zu können?“ In der Praxis kommt häufig eine zweite Frage hinzu, nämlich die der Sicherheit oder Verlässlichkeit des Wissens. Gerade im Bereich der Themen- und Faktennetze muss es nicht das Ziel sein, um jeden Preis hundertprozentige Verlässlichkeit herzustellen. Stattdessen wollen wir in diesem Kapitel Techniken zum Umgang mit Unsicherheit einführen.
Klaus Reichenberger

Kapitel 13. Übungen

Unser Überblick über semantische Netze, ihre Anwendungen, ihren Nutzen, ihre Herausforderungen und Grenzen ist an seinem Ende angelangt. Nun sind Sie gefragt: In diesem Kapitel finden Sie eine Handvoll Übungen, bei denen Sie selbst aktiv werden können. Die ersten Übungen erinnern noch einmal an die Modellierungsgrundlagen, die Übungen vier, fünf und sechs geben Ihnen Gelegenheit, komplexe Modellierungskonstrukte auszuprobieren. Wie auch bei den Modellierungsdetails konzentrieren wir uns mit unseren Übungen auf Themennetze und Faktennetze.
Klaus Reichenberger

Backmatter

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