Bestand wählen
Merken

Ontology Engineering

Zitierlink des Filmsegments
Embed Code

Automatisierte Medienanalyse

Beta
Erkannte Entitäten
Sprachtranskript
dann und wann von nicht begrüßte recht herzlich heute zu und letzten Vorlesung Semantic Web wir haben insgesamt 12 oder 13 Vorlesung hinter uns 12 ob ich nicht mitgezählt
auf der letzten vorige Woche und wir hatten uns hauptsächlich mit den Sprachen ist man der auseinandergesetzt und natürlich was dahinter steht der Logik und ich und wurde von normalen bis die Anwendung war und kurzen wegwerfen auf das und und Ingenieure aber weil ich mir doch der uns nicht ganz dass die ganze Zeit für Moskau gemalt und unter dieses Antikörper die 11 einem und über die Hälfte der für das möcht ich doch noch vorstellen nicht genau das das Gebiet Semantik vor womit sich unsere Forschungsgruppe auch befasst und das ist aber in dem Fall die semantische sucht das heißt also dann wir das und forderte die kurz mal angeschaut haben worum es dabei eigentlich geht also wir können das auch nicht so sehr die eigentlich ist das komplett auch dann zum 1. Vorlesung für sich wenn man richtig machen möchte weil das sehr viele Techniken mit 3 kommen aus dem Software-Ingenieur im Bereich aus dem Methodenlehre Bereich aus um nach der vom Menschen wird für Maschinen langen und lauter so kommt damit einer Frau kann man sehr viel Macht das war ein kurzer Überblick wie das Ganze funktioniert und auch unter danach dann noch Semantik und das heißt wir schauen und speziell das Gebiet semantische Suche und werden und dort auch nach Anwendungen laufende Anwendung die tatsächlich semantisch sucht und auch ok also kamen und
deutsche Ingenieur an sich haben losgelöst von diesem ganzen Stapel immer gesehen haben und um quasi in der Geschichte der Anwendungen angesiedelt und da geht es eigentlich darum quasi das man das Bauen von und sowie haben wir alle schon gemacht auch auch irgendwie auf mit chronologisch eindeutig Art und Weise macht so dass man auch zusammenbauen kann sich aber zusammenarbeiten kann sich Arbeit teilen kann unterschiedlichen Teams das machen kann und dass der wirklich Methodologie darunter ist dass man am wirft validiert formuliert und dann noch mal revidiert und ähnliche Sachen das muss man ja machen wenn die Dinge größer werden das sicherlich auch bemerkt wenn sie Ontologie entworfen hat das keine 2 Ontologie mit tatsächlich identisch waren sondern jeder das bisschen anders verstanden hat man muss mit dem ganzen mit zurechtkommen das hat als 1. und 2 kurz ankucken wie das ich jetzt eigentlich eine Ontologie verschiedene methodologische vorgehen wie wir uns das allerälteste ganz kurz ein gucken wir diese Methode von Unschuld und werden uns die und fordert übernommen und noch mal angucken das ist einer der Rat die über Ontologie quasi entwirft auf Basis oder herausgegeben von Leuten die auf diesem erotische Ontologie vor Augen programmiert haben und jetzt seit 10 Jahren schon betreut per andere Methoden immer noch am Rande mal ganz kurz ansprechen gesehen haben es gibt auch noch mehr oder verschiedene Arten und das machen kann und darf man natürlich auch noch mal einen Blick darauf an man und die entworfen hat was man mit dem Ontologien machen kann ich auf der sollte man muss natürlich mit Instanzen beziehungsweise das natürlich auch schön Form des Quatsch dass man die Ontologie nicht Stück für Stück aufbaut an sondern dass das automatisch die dazu die Methoden des sogenannten und Robert Shiller jetzt darum dass man eine Ontologie auf die andere eventuell abbilden kann das ist das Produkt und das man und zusammenfassen kann das ist und ob und wann diese 3 Teilbereichen und mal bisschen hatte schon gesagt also
ganz oben Stapel sind mittlerweile das Wissen der wirklich der obersten und geht es darum dass wir jetzt tatsächlich das Phosphor und runtergemacht haben auch nach Art und
Weise an wie schon gesagt hat vom haben alle Art und Weise schon mal Ontologien zusammengebaut sowie uns vorgestellt haben dass das funktioniert das macht sich Gedanken bestimmt das Themengebiet dass man dann irgendwie Art und Weise formalisieren möchte konzeptualisiert möchte der die Zeit wo man muss sie herausfinden welche Begriffe benutzt nicht irgendwie um um jetzt mein Gebiet Konzept woraus Nachrichten lassen was sind die Beziehungen zwischen den Klassen welche Instanzen sind lassen welche Restriktionen herrschen davor durch Axiome usw. und siehe da das irgendwie anders gemacht und das ist klar dass wir auf sich gestellt dass wir versucht nicht notwendigerweise so auf die einfachste Art und Weise wie die Patronen sollte deshalb wird man irgendwann mal zum Tode betrieben das hat schon gute gesagt also die Theorie dass die wird so betonte gibt das machen sich auch und zwar im
Bereich von dort zu kurz Wiederholung das können wir alle wieder
und nur noch mal kurz was eine Ontologie ist aus unterschiedlichen Perspektiven aus betrachtet werden und das angeguckt der Ontologie Vorlesungen von kommt die Ontologie aus der Philosophie ist also eine Theorie des Science beziehungsweise versucht das seien als solches nicht gestellt zu erklären durch Aufstellen von Systemen von Kategorien und deren Beziehungen der intrinsischen Beziehungen also die Kategorie untereinander was haben die für Beziehungen in der künstlichen Intelligenz selbst ist die Definition einer und bisschen anders als die Informatik Definition des bisschen einfache gefasster geht es lediglich um eine explizite steht Specification einer intentionalen Konzeptualisierung ist also ein paar von den Aussagen was eine und die tatsächlich in der Informatik letztendlich ist in der Tat kann man damit schon jetzt endlich Leben und gebraucht wird das etwa die hauptsächlich für so genannte wissensbasierte Systeme der geht drum sogenannte Expertensysteme wissensbasierte Systeme zu bauen die auf Regeln die man aufstellt die basieren die gibt schon relativ lange Zeit den 70er-Jahren der siebziger Jahre wurde dieser dieses wissensbasierte Systeme oder auch der Begriff oder oft zu das ganze wird vom von Feigenbaum können mal um der Wikipedia nachschlagen Mathematiker der gearbeitet hat kommen aus entwickelt und am ja wenn es jetzt darum die Probleme tatsächlich zu lösen sind besonders 2 Arten von und für uns wichtig dass sind die als womit man vor dem beschreibt und die und womöglich wird ein bestimmtes Bezugsrahmen schaffen kann und beschreibt in der Informatik die
Definition kann man mittlerweile auswendig von Tom Gruber geht es darum dass ein und Konzeptualisierung als ein abstraktes Modell ist es muss explizit sollen nichts da und dort definiert zwar das muss formal sollen Maschinen verstehbar Logik ist mit dabei sein und natürlich müssen diejenigen die sich über die Ontologie oder mit der Ontologie unterhalten darüber übereinstimmen was damit gemeint ist ist ein Konsens bezüglich der Verbindung der Logik besteht das
Bild Gänse auch noch also ist die Einteilung grob anderen welche Arten von und angefangen von den sogenannten Top oder aber Ontologien die versuchen die komplette Welt zu erklären dass abstrakte Dinge sind dort geregelt zu den vom Ontologie die sich auf bestimmte Wissensgebiete beschränken und passt und die Vorgänger allgemein beschreiben zu den ganz spezifischen Application Ontologien die jetzt bestimmte Vorgänge in einem bestimmten Wissensgebiet also wirklich ist auch ganz bestimmt Anwendung im Blick haben und dort jetzt versuchen wir Wissens gewusst aufzubauen Wissensrepräsentation aufzubauen und so das meist was wir bisher gemacht haben sondern die komplette Themengebiete abgedeckt haben man solche artikelschen und Robert ist die der gebastelt Semantik
wird selbst braucht man Ontologie um jetzt für Metadaten Interoperabilität zu gewährleisten soll man die aufeinander abbilden austauschen und da besteht das berühmte Probleme der genannten semantischen Luke der vielleicht schon mal gehört haben der geht es darum dass man mit unterschiedlichen Metadaten hat die aufeinander abgebildet werden können und das zu automatisieren ist schwierig also kann man die Ontologie falls diese Metadaten mit muss man mit gutem bekommt auf der einen und die die zu einer aber warum sind überhaupt Unterschied kleines Beispiel dass man sich so ganz ganz einfache System unterschiedlich und werfen kann dass sie
aus der künstlichen Intelligenz entnommen das ist ganz ganz kleine Welt in der wir einen Greifarmen haben gilt nur für ABC auf dem Tisch der sortieren kann der kann also diese würfeln hochheben woanders und so weiter und das wollen wir genau dieses um das von der Zustand den Zustand zu bringen eine Art und Weise Nummer modellieren wie wir quasi das das Wissen dass hier dazu gebraucht wird ausdrücken können und eine
Möglichkeit wäre dass man versucht die Objekte mit zu benennen und auch quasi zu definieren dass man mit 3 verschiedene Lockerheit doch habe sie dann hat Tisch und damit welche Relationen nämlich die und Relationen was so viel bedeutet dass ein Block auf was stehen kann also beispielsweise kann lokal auf einem Tisch sein und ich kann ich das Ganze auch noch klüger machen also das heißt ich weiß was los ist das Fall Holding heißt der 3 verhält irgendein Block und die bedeutet eben der wird ist die Hand greift fand ich kann aber auch hier kann das
irgendwie anders machen ich auch nicht notwendigerweise den Tisch und and zu modellieren als eigenständiges so wird zum ich modelliert immer nur die 3 locker ABC und verwendet aber entsprechende Relationen wie beispielsweise und da steht wird schon was in der Relation mit drinnen haben und da brauche ich dann entsprechend gar nicht mehr auf den Tisch oder ich hab ja all dem dazu brauche ich auch nicht notwendigerweise wie die Art also das kann nicht gut auch so Modell ist durch diese Dinge irgendwie
Ontologie reinzupacken und schauen mir man nicht hat die diese ich hab Relationen zu die Titlis Klassen haben welche den gäbe also Block an sich oder eine a dann aber auch Instanzen A and a und die einzelnen Locke und auf der anderen Seite haben wir binäre und und Relationen die ja auch schon abgebildet waren in diesem Regierungs versucht Nummer 1 das kann dazu noch Axiome aus still aufstellen wie beispielsweise das und das so was viel gesagt wenn x auf y steht und dann auch noch zu oft aufzehrt steht es X überzeugt also aber von der zwar nicht ausgedrückt als Relation konnte man aber so in dem Sinne definiert wurde um 2 sieht
ganz nicht aus aber wir versuchen und das auf zumal immer haben wir wieder an einen schönen Hierarchiebaum auf der einen Seite Entitäten auf der anderen Seite Relationen wir allerdings jetzt nur Block A B C und verschiedene binäre und und Relationen und jetzt kann man sich schon vorstellen auch was man natürlich um solche zwar Ontologien zusammen zu bringen oder zu mehr oder irgendwie einen abzubilden könnte es natürlich immer so eine Art Baum Repräsentation des ganzen dass man versucht als Graf 14 zu nehmen und die irgendwie Graf jetzt nicht nur mit Namen übereinstimmen sondern die quasi strukturell nicht miteinander verbunden sind solche Vorfälle gleichen Nachfolge und ähnliches haben solche Sachen könnten aufeinander gewährt werden oder jetzt hier miteinander verbunden werden können könnten etwas Ähnliches bedeutet und das ist eine der Möglichkeiten solches und fordert der Versuch zu automatisieren 2 verschieben und die hat man strukturelle des Grafen an die aufgebaut sind versucht Sport Gemeinsamkeiten zu finden und einen wird das natürlich immer mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit verbunden ist dann zu finden also das ist eine der vielen Aufgaben im Bereich Produkt schien generell gibt es verschiedene Aufgaben und und das Fed geschrieben das geht einmal darum was vor uns angucken wollen um Ontologie oder mit und Ontologien sinnvoll arbeiten zu können brauchen wir zum einen Methoden zum effizienten Entwurf und zum Design von Ontologie das ist und politischen dieser was uns als 1. anschauen werden dann brauchen wir Methoden zum effizienten Vergleich von Ontologie ist das Meer und dann brauchen wir Methoden zum effizienten kombinieren zum Mischen aufeinander quasi und von von und über das Leben die Zusammenführung das ist und 100 Mark dazu gibt es noch weitere automatisierte Verfahren die man dazu heranziehen kann wie beispielsweise hier das Abgleiten von Ontologien aus einer Menge von Informationsressourcen also normalerweise hat man das große Menge an Dokumenten Dokument Cottbus der Dokumente zum Beispiel und versucht daraus wirklich und so Konzepte zu lernen Instanzen abzuleiten Beziehungen zwischen Konzepten abzuleiten dass kann man alles oder diese Methoden diese gibt es in den Bereichen politischen zusammen gefasst und dazu wird auch hier dieses bevölkern von Ontologie mit Individuen aus Informationsressourcen ok schauen wir uns als erstes
dazu Methoden des und die Entwurf zur Kontrolle Design and diesen für uns eigentlich um die wichtigsten weil wir noch vor Augen haben wir nicht mehr in Klausur sondern auch so Ontologie zu entwerfen und Zubau
prinzipiell beschreibt also der Ontologie Entwurf oder gibt es eine Art Methodenlehre eine Methodologie die uns jetzt alle möglichen Aktivitäten die zur Konstruktion einer Ontologie notwendig sind beschreibt Baumwolle das brauchen ist klar natürliche wollen Team wie auch in sehr großen Ontologie entwickeln und wir wollen nicht immer wieder alles von vorne anfangen über den Haufen werfen sondern von dass die strukturiert machen und so wollen es von Anfang an richtig machen wir es uns natürlich sehr viel Zeit kostet genauso wie Software Entwurf auch also das Geld vom wollen konsistente Ontologien entwickeln das heißt es dürfen keine Fehler drin sein auch wenn es die Ontologie an getrennten Orten von unterschiedlichen Leuten entwickelt das soll effizient vonstatten gehen ohne ständig irgendwas zu ändern zu müssen und ganz wichtig wir wollen das natürlich verteilt seit knapp über 10 Jahren beschäftigt man sich mit diesem und Kontrolle chi schnell und das hervorgegangen natürlich aus dem und man unterscheidet dort ihre Aktivitäten die sich rund um das Management von Ontologie drehen um das eigentliche entwickeln und natürlich so genannte und von diesem Ort aktiviert ist dazu wird Wartung und ähnliche Sachen die sind und letztere Gruppe der schon mal was die einzelnen Gruppen von Aktivitäten zusammengefasst ist damit wir wissen welche Aufgaben sich
dabei eigentlich haben fangen an mit Management das natürlich das 1. oder einer der 1. Punkte das sogenannte geht also muss erst mal feststellen was muss überhaupt alles gemacht werden um diese Ontologie überhaupt zu bauen also es geht um die Situation der durchzuführenden Aufgaben und man muss die Reihenfolge festlegen wann muss Mast gemacht werden damit man quasi in der richtigen Reihenfolge das macht nicht nur zu gut getan und das muss man gleichzeitig auch noch herausfinden was brauchen wir dafür insgesamt anderes aus dass nicht nur Power wie für Leute brauchen worden ist und Theologie mit zu bauen sondern auch abschätzen können wie viel Zeit brauchen bei insgesamt wie groß sind die Rechensysteme und ich ist dann damit arbeiten auszulegen das heißt man muss durch Abschätzungen am Anfang betrifft gibt es am Aktivitäten lassen sich unter dem Punkt kommt zusammenfassender geht es darum dass man immer wieder zwischendrin kontrolliert und ist jetzt der soll stand das was wir machen wollen tatsächlich erreicht macht das auch das was wir am Anfang der Spezifikationen beschrieben haben und ich muss es ständig kontrollieren genauso wie man die Qualität sichern muss also die Qualität auch kontrollieren muss Entwicklungsprozessen das betrifft alles also das betrifft die und Theologie die entwickelt werden die Soft für die benutzt wird Dokumentation die gemacht werden so dass alles kommt also zur Qualitätssicherung und lässt sich zusammenfassen und und und interessanter für uns ist dann die
eigentliche und über die Entwicklung und Sport unterscheidet man zwischen dem die man macht bevor man anfängt tatsächlich jetzt die Ontologie zu entwickeln die man während der Entwicklung macht und die danach notwendig bevor ich jetzt die und die Ontologie Anfrage zu konzipieren also wirklich jetzt die Klassen definiere und ich muss ich mir natürlich erst mal den Überblick verschaffen das macht man sozusagen in einer sogenannten war bei dem analysiert quasi seine Umwelt und man muss also die feststellen ok wo sollen die Ontologie überhaupt laufen auf welchen Plattformen und für welche Anwendung ist sie denn überhaupt bestimmt das das was wollen wir damit überhaupt macht also diese pragmatische steht der Sichtweisen wozu soll das überhaupt in der sich die seine das steht am Anfang und wenn ich mir darüber im Klaren muss ich natürlich auch überleben kann ich das was ich mir vorgenommen aber dem überhaupt machen also kann diese Ontologie tatsächlich erstellt werden oder bräuchte ich dazu Dinge die so Ausdrucks möcht ich zum Beispiel sind dass ich damit überhaupt nicht mehr arbeiten kann also muss gucken wie könnt ich das Ganze jetzt reicht beispielsweise für einen sehr sehr unberechenbarer Audi Dialekt noch aus braucht dafür vielleicht oder noch einfacher sagt also dass man hier wie ist das machbar wenn es machbar ist um was sowieso aus brauch ich dann führt deutscher und wenn diese
Vorfahr so zu Ende ist kommt man die eigentliche Entwicklungsphase die das damit beginnt das man anfängt als 1. Mal zu spezifizieren was man überhaupt braucht das heißt also Fragen beantworten warum wird die Ontologie erstellt was ist der Absicht benutzen wir sind die Anwender und ähnliches was soll das Ganze überhaupt einmal als die Spezifikationen fertig ist wenn man einen quasi das Wissensgebiet dass man die die fixiert hat irgendwie zu Konzeptualisierung als man strukturiert wie dieses Domänen müsse man versucht Klassen zu identifizieren und versucht Relation zu identifizieren und dann versucht das konzeptionell Modell aufzubauen und wenn man das konzeptionelle Modell Formel aufgestellt hat wenn man an das Ganze zu formalisieren also das heißt man versucht das ganze Städtchen sie berechenbaren Modell auszudrücken was meistens erst mit Prädikatenlogik zum Beispiel und dann findet man an das ganze und in der Prädikatenlogik ausgedrückt hat zu implementieren irgendeiner Ontologie Beschreibungssprache die am besten natürlich berechenbar sein sollte mal und möchte sie auch im schlimmsten Fall mit seinen Berechnungen zu bekommen wo das Aktivitäten zur eigentlichen
Entwicklung und danach gibt es noch die Prost wird man wird mit diesem zudem wird auf der einen Seite natürlich wenn ich werd ich bin ich bin natürlich nie fertig aber Software oder Philosophie der muss sich eigenständig nachbessern oder die aktuelle Gegebenheiten anpassen als Update Korrekturen und ich ist das was man zusammen unter dem Punkt Tendenz Wartung und dann ganz natürlich sein dass ist es ganz besonders wichtiger Punkt dass man die und sowie die man hier tatsächlich gebaut hat auch noch in anderen Anwendungen dann verwendet weil das ist alles nicht weil sie nur dediziert für eine spezielle Anwendung entwickelt sondern ist ist natürlich schön wenn diese Ontologie dann auch in anderen Anwendungen quasi benutzt wird ganz einfach auch aus dem Grund weil man dann sehr sehr schön und sehr einfach auch tatsächlich mit der Daten über seine Anwendung austauschen kann und dann kommen auch diese
Form Ort Aktivität ist dazu dass eine ganze Menge die auch einen freien Lauf oder die zur Entwicklung dann auch noch dazu nur insofern dass die Entwicklung unterstützen weil auf der einen Seite muss natürlich das Wissen das formalisiert das Konzept realisiert werden soll erst mal gewonnen werden das Wissen nicht notwendigerweise die Entwickler selbst sondern man bekommt einen Wissensgebiet vorgesetzt in Form von einer Handvoll Experten die sich in dem Gebiet aus können und müssen befragt werden aus dem muss man das Wissen heraus so dass es als 1. mal diese oder physisch das kann man manuell machen indem man Experten befragt man kann aber auch hier den kann versuchen große Dokumenten Korporal statistisch und mit sprachverarbeitenden mit zu analysieren und daraus eine Ontologie oder erst mal die 1. Stufe und Logik zu Beginn ist natürlich stetig wichtig dass man bei wird das heißt es muss immer in jeder Stufe der Entwicklung geprüft werden ist tatsächlich das was wir entwickelt haben noch konform mit dem was am Anfang spezifiziert haben dann müssen eventuell bereits existierende Ontologie wiederverwendet werden und 104 Millionen ist hier ganz wichtig also das ist einer der wichtigsten Punkt überhaupt dass man wenn man als und Ontologie die aufbaut abguckt gibt Dinge die ich schon verwenden kann nicht nur weil ich mir damit Arbeit war sondern ganz wichtig weil ich damit auch wirklich Interoperabilität auf sehr sehr einfache Art und Weise sich kann ohne dass dann zwischendrin wieder neues und 100 mit Martin oder alignment notwendig wie auch dann wenn ich vielleicht mehrere Ontologien aber die ich verwendeten möchte müssen die natürlich mit zusammengeführt werden das ist diese Martin Aktivität Konstruktion einer neuen Ontologie aus bereits existierenden innerhalb bestimmter Domänen dann allein und das ist dass leiten von Abbildungsvorschriften zwischen den beteiligt und Lucky ich muss das Ganze natürlich auch noch dokumentieren also dokumentarischem und am Ende natürlich gibt es auch mit Konfigurationsmenü Konfigurationsmanagement da die Zentrum Version alte Versionen von Dokumentation und auch von der Ontologie so zu verwalten das sich konsistent damit arbeiten kann viel davon auch wieder auf den römischen zurück schalten kann und nicht dazu braucht man auch entsprechende Werkzeug das
Ganze noch mal wieso zusammengefasst alle auf einmal sieht man hier die Management Aktivitäten die Entwicklungsaktivität die Unterstützung oder Support Aktivitäten alle zusammengefasst in allen 1 Methodologie jetzt gibt zur und die Entwicklung findet man diese einst Punkte in nach Art und Weise mit der bestimmten Methode mit einem bestimmten Werkzeug dann adressiert also dass es diesen ganzen Ontologie Entwurfs Methoden irgendwie gemeinsam ist also die Grundlage des was vor und nach können jetzt noch kurz an 2
Beispiele schauen wir uns an hatte schon gesagt dass ein ist diese Methode von Schuld und eine der ältesten und die und und und und und dann werden wir sehen dass wir immer wieder zum Teil über jetzt hier gerade gesehen haben wieder zu diesem mit
rotem gibt es in der Regel sehr sehr schön Bildchen die quasi den Workflow irgendwie Anzahl also hier Unschuld und sieht man hier einen aus insgesamt 4 Stufen bestehen Workflow wobei die 2. Stufe nochmal unterteilt wird in der Quellcode und in der kurdischen und auch gut so gut diese Methode ist schon bis etwa 15 Jahre mittlerweile Altmannsfeld 95 96 entstand in und um Schuld und die Arbeit war und ist der Gemeinschaft zu Entwicklung von Aldi und Bilder aus von Universität University of Edinburgh und und der war also noch immer mit dabei und die haben versucht dabei volles und fordert die aufzubauen also Ontologie in der sämtliche Aktivitäten und dem innerhalb eines Unternehmens und quasi spezifiziert werden und als und Theologie ab gebildet werden soll also das war die Aufgabe und dessen haben sie dieses Vorgehensmodell wie man eine und Theologie entwerfen kann auch quasi endlich ganz einfach an und versucht das 1. Mal den Zweck des ganzen wofür man auch zu identifizieren ist das 1. Mal den die Fall vor das Nummer 2 zusammengebaut also das und die Bau und vom gleich noch mal mehr an dann wird sie von ihr von ganz am Ende steht für die Dokumentation dass man das natürlich erst ganz am Ende macht halte ich persönlich für nicht sehr sinnvoll weil man normalerweise gar nicht mehr weiß was man eigentlich am Anfang gemacht also diese Dokumentations Schritt sollte eigentlich kommt der Workflow stets berücksichtigt aber
schauen uns mal was dort steht dieser Methode noch Unschuld und das als 1. versucht man erst nach herauszubekommen von geht überhaupt was ist der Zweck und das Anwendungsgebiet warum wird die Ontologie benötigt kommen was ist die beabsichtigte Verbindungen entwirklicht sind nur speziell für meine Aufgabe soll sie quasi wiederverwendet werden später soll ich meine und Ontologie mit anderen jetzt schon Teil ist quasi Teil einer schon vorhandenen Wissensbasis oder ähnliches und einfach nicht an auch noch während ich Zweck und Anwendungsgebiet definiere quasi die relevanten Begriffe innerhalb des Aufgabengebiet zum dass es geht irgendwie zu identifiziert das Beispiel gerichtlich überprüfen Vorrang haben ist der Aufbau einer ganz ganz einfach Reise und Theologie und als 1. muss ich mir natürlich überlegen warum brauch ich diese Reise Theologie natürlich von vorstellen möchte aber jetzt hier könnte man auf als Aufgabe quasi gestellt bekommen wir Aufbau eines gemeinsamen bis wurde über das Wissensgebiete reisen wo soll das genutzt werden das Reisebüros genutzt werden soll kann man sich über Jahre eventuell ist es sinnvoll dass auch noch woanders zu nutzen Makler und die Ontologie könnte jetzt auch noch andere Anwendungsgebiete genutzt werden beispielsweise sich um einen Katalog für Unterkünfte oder Transportmöglichkeiten zu entwickeln dann ich hier und versucht relevante Begriffe rund um das Thema sei es irgendwie quasi zu bestimmen und dazu gehören natürlich ordentlich verweist möchte vergibt unterschiedlich Orte die können gebildet die können beispielsweise auch an Amir liegen am Wasser gibt's Unterkünfte gibt es unterschiedliche Arten von Unterkünften Hotels das Gebot und es gibt dazu usw. Das muss man natürlich alles was man sich und dann gibt es natürlich verschiedene Transport mit wurden mit der Bahn mit dem Bus und Bahn mit dem Flugzeug und alles möglich also diese Sachen muss ich mir als allererstes mal überlegen was sind die relevanten Begriff da die
weiter zum Punkt zwar Building als Ontologie Aufbau 1. Teilbarkeit der 1. Gletscher Teil der Welt um Startversuch ich Schlüsselkonzepte zu identifizieren als aus dieser Begriff löste vor aufgestellt habe versucht herauszufinden was denn nun eigentlich Klassen auf eine andere Dinge und was sind die Beziehungen zwischen diesen Klassen das spezifiziert ist das bei sexueller vormals noch gar nicht richtig Paul oder die Karten Logik oder sonst was sondern man versucht erst mal Sonne Specification aufzustellen die natürlicher Sprache normalerweise erfolgt also unsere Reise und Theologie fand ich dann an sämtliche Begriffe die ich identifiziert habe zu erklären und zwar auf diese Art und Weise wie man dann auch Klassen und Relationen identifizieren kann das ein Transportmittel beispielsweise kann ich definieren ist eine Klasse und der Transport der besitzt einen Anfangspunkt aus ein Startpunkt der Besitzer Zielpunkt und der wird auch mit bestimmten Transportmittel durchgeführt der Bus beispielsweise ist eine Klasse und der Bus ist ein bestimmtes Transportmittel damit ist schon mal klar dass große Klasse ist und das ist aber nur so dass von Transport genauso gut ist der Stadtbussen mit Klasse allerdings ist der Staat auch ein Bus zu wieder so dass wir davon kann man ja schon so dass ein Staat und Zielpunkt dass es jetzt schon einschränkende Bedingungen sowie dessen Zwischenstopps in derselben Stadt das wäre jetzt beispielsweise nach Art und Weise wie man den Stadtbus wurde die und ansonsten oder zwischen verschiedenen Städten wird dann ist schon Überlandbus oder so was ist es auch wieder Definitionssache das ist nicht so so dass es immer so gemacht wird und wie man es hier geht und in welcher Reihenfolge man diese Konzepte die man braucht identifizierte gibt es verschiedene Vorgehensweisen je nachdem wo man an man kann unten Anfang des Bottom-up kann von oben anfangen also von den abstrakte zum konkret ist ob da oder man kann aus der mit daraus beginnen mit Autos der mit den wichtigsten Begriff man versuchte dann nach oben zu verallgemeinern und nach unten zu konkretisieren Mischformen zu den unterschiedlichen Varianten Worten ab darum und Mittel hautnah
unterschiedliche Möglichkeiten an also als 1. auf einer von unten an aufzubauen roten ab ist das jetzt mehr und sowie Aufbau Methode die ist relativ kompliziert und schwierig weil man ganz unten anfangen muss und nicht weiß ob man wirklich alles was man da unten tatsächlich herausfindet irgendwann in der Theologie auch irgendwann mal wieder braucht man von unten an wird auch immer schwerer alle miteinander zu vergleichen sondern muss dann als 1. zwischen einzelnen ganz unten stehenden sehr konkreten Konzept Gemeinsamkeiten finden und da kann man natürlich den Fehler machen der man hat und auch anfangen kann man was vergessen und das ist eigentlich wenn man Bottom-up anfängt immer relativ des kann dass man leicht läuft leicht Inkonsistenzen hinein Konsistenz findet muss das ganze immer wieder überarbeitet und das am Beispiel mal betrachten für unsre Reise Ontologie Zwielicht Transportmittel sollen in einer Hauptstrategie konzeptualisiert fand ich also
ganz und an beispielsweise hab ich hier die Londoner U-Bahn dann hab ich in London einen lokalen ein Stadtbus dann hab ich sondern ein Taxi und dann hab ich noch Paris dabei und Paris hat eine U-Bahn Paris hat einen Stadtbus und Paris hat ein Taxi das konnte ich zusammenfassend nachdem Gemeinsamkeiten nicht das finde könnte die natürlich einmal zusammenfassen in Form Londoner Transportmittel und die anderen kündigte im Pariser Transportmittel zusammenfassend kann aber genauso gut und kann daher sagen ok ich hab natürlich U-Bahnen ich hab ja natürlich auch noch am Stadtbusse und ich hab auch Takt aber das alles was ich auf der 2. Ebene aber dass wir auch immer geartete Transportmittel also das kann ich auch noch mal zu Lasten von Transportmittel darstellen das wird beispielsweise eine von 4 möglichen Modellierung das Transportmittels an sich für meine Reise und also das hat in der Regel auch recht recht hohen Detaillierungsgrad anders sieht das dann aus wenn ich von der anderen Seite der Anfang also
wenig von oben anfangen wenn ich einen Top-Down approach Hautfarbe nicht also jetzt anfangen von dem abstraktesten Konzepten zudem alle zudem konkret Konzepten zu gehen da kann ich natürlich sagen ok durch auf das heißt ich hatte bessere Kontrolle über dem Detaillierungsgrad aber das Problem ist halt schon ganz oben anfangen manche dieser abstrakten Konzepte wie eine und die dann überhaupt nicht gebraucht weil ich musste Anfangsphase mit dem mit dem obersten Konzept von alles abgeleitet wird und da kommt eine ist unterliegen auch mehrere geben die ich jetzt hier überhaupt nicht auch versuchen wir das ganze mal wieder an unserer Reise und Theologie und wieder an den Transportmittel gefangen jetzt
ganz oben irgendwo sollen wir ganz oben war überall der Transportmittel irgendein Objekt und mein Objekte oder oder nicht mehr möchte das kann konkret Zahlen beziehungsweise kann das auch irgendwie abstrakt sei und unter die konkreten Objekte kommen dann natürlich auch meine konkreten Transportmittel nicht die Obama Stadtbus und das Taxi und was machen die Leute transportieren mit könnt ich könnte man natürlich dem Transport mit dem Taxi den Transport mit dem Bus und Transport mit der U-Bahn als abstrakte sondiert einen für den um zu zeigen dass nicht ganz anders geht man hier das Druck und irgendwie versucht zu modellieren wird kann ich kann versuchen Beziehungen auch zwischen diesen einzelnen Klassen die ich aber bis zu dem nicht beispielsweise der Transport mit dem Taxi oder wird das Wort mit der U-Bahn wird benutzt die Obama der Transport mit dem Bus benutzten Bus und der Transport mit dem Taxi der benutzt das Taxi also das sieht man schon konkret und abstrakt optisch das auch ich vielleicht überhaupt nicht eine Ontologie Modellierung eventuell Overhead man nicht notwendigerweise auch wenn man irgendwie Top-Down anfängt und wenn man mit dem Kompromiss zwischen beiden fahren möchte man mit den
wichtigsten Konzepten an das nennt man dann hier Mittel Autors man startet mit einem Teil mit dem Grundbegriffen die man dann auf der einen Seite nach unten spezialisiert und nach oben nach das Gute dran ist es relativ ausbalanciert Mangold was so weit treiben wie man überhaupt dann auch brauche und das ist daher auch stabiler und effizienter als die beiden anderen auf das heißt ich würde
es beispielsweise mit man auch Konzepten anfangen sich auch auf oberen nicht braucht man wußte nicht ob man taxiert die versichert zusammen ok das natürlich alles Transportmittel der tropischen auch großartig vielleicht unterschiedliche dabei kann ich dann noch ein Stadtbus Shuttlebus ein Reisebus irgendwie anlegen und das dann so Klassen von also das wäre eine mögliche Mittel Auto Strategie wenig ist hier anfange Transportmittel einer Art und Weise zu modelliert die also über uns doch ab es hat hatte erzeugt relativ hohen oberhalb weil sie sehr viele Objekte auf das niedrigen von erzeugt werden die dann schwierig zusammenzufassen sind Top-Down davon nicht ganz oben hat das Problem dass sich eventuell den oben als unnötig kann ich brauche weil zu abstrakt und Mittel laut dass ein Kompromiss aus beiden der sich in der Regel am effizientesten Funktion und sollte auch wirklich mit den wichtigsten den anfangen und von dort stammt von allgemein unspezifiziert anders gemacht
hat also wenn man quasi konnte durch die Konzeptualisierung hinter sich hat kaum kommt als nächstes das eigentliche Coding also müssen diese Sache natürlich formalisiert werden das heißt jeder Form des Code und man muss eventuell existierende Ontologie existieren ist als entsprechend parallelisiert könne sich in der und damit hat man dann eigentlich diesen großen lockt oben in der rechten Ecke haben dieses Building abgeschlossen und dann kommt als
nächstes die Informationen also das heißt technisch überprüft ob die und die tatsächlich dann jeder Stufe der Entwicklung hier dann auch wenn dieser Woche abgeschlossen ist auch mit der Spezifikation übereinstimmen und ist natürlich auch noch die Dokumentation jetzt ist diese Methode Marco Schuld Kämpfer quasi eine Art Vorgehensmodell gibt aber noch keinerlei Werkzeuge die an sich das überhaupt jetzt machen soll oder angeben soll also dass es noch keine vollständige Methodologie weil die Technik die Methoden die quasi auch die Prinzipien jetzt auf jeder dieser 4 Stufen zum Einsatz kommen nicht genannt werden sondern das ganze nur Formeln umschrieben wird aber auch die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Stufen sind und noch gar nicht geschrieben das war der 1. Versuch wenn man versucht wird Wissens Modellierung einer Art und Weise zu strukturieren und ein bisschen Methode zu es gibt mir ganz neue anderer die für uns noch relevant sind aber mit konkrete die ich noch an die Hand
geben möchte ist das und übernommen worden von dem ich schon sagte dass es war mit Portisch zusammen den Entwicklern von
praktische dazugehören einmal Natascha neue und der Wurm das die Jahr 2000 dieses fordert die wird man von von veröffentlicht haben und da ging es darum ein Beispiel für kurdische mal zu durchzuexerzieren und zwar sollte in diesem Beispiel eine war Theologie und eine eine fort und die als Nahrungsmittel und die sollten wir aufgebaut und vor allem wir und man sieht hier insbesondere dieses Buch war Schweinfurt damit das hat man sich irgendwie rausgenommen und dann auch noch hier so ein Wildschwein schon alles was sie fort Studie beispielsweise also solche Fragen sollte man dann mit dieser Ontologie beantworten können und das Kind Wissen über französische Weine mit 3 über kalifornischen und natürlich auch über unterschiedliche Arten von Nahrungsmitteln und
Beispiel aus dieser doch ich umfangreichen Ontologie ist beispielsweise oder die sehen so aus dass es auch aus einer sehr frühen Version von erotische noch auskopiert direkt also da gibt es beispielsweise bei Güter wie hier Château Lafite von Rothschild dass ist bei gut also dass es O bedeutet dann auf das ist eine Instanz der Klasse bei gut war und auch Porto und da gibt nur Relation Bestweite aufbaut oder zu wird dieser Château Lafite-Rothschild und dazu gehört dieses bei gut Rothschild und die Produktion in bestimmten war dies wohl Paul Jacob wieder als und um andere beziehen sie sich in der Bild als das ist in dieser Weinbau und Theologie mit drin und anhand dieses Beispiel zu wird quasi die Entwicklungsstrategie wie man vor die keinen Punkt für Punkt durch gibt es wieder nicht
schönes Bildchen dass man mir sieht das wieder aus einzelnen Stufen besteht wobei jetzt hier auch zwischen den einzelnen Stufen sind ständig Rücksprünge und Verfeinerungen und Revision möglich sind und stattfinden sollen also ein widerwärtiger Prozess der sich in der Praxis werden die ständig irgendwie wiederholt damit die Ontologie ständig und immer weiter verbessert das funktioniert auch nicht auf die gleiche Art und Weise manchmal ist man bestimmte Dinge aus ist halt immer genau davon ab für welchen Zweck die Ontologie entwickelt werden sollte wie konkret sie sein soll was man damit machen aber was ganz Punkt-zu-Punkt von vorne nach hinten gut wo ich also gefangen
als 1. an und müssen irgendwie wie vor dem Fall auch uns erst mal überlegen wofür mach ich eigentlich dieser Trilogie also welches Fachgebiet soll die Ontologie abdecken wozu sollte genutzt werden und welche Art von Fragen sollen mit Hilfe von dieser und Theologie beantwortet werden können also das muss man sich vor man überleben dazu ist natürlich auch noch klar welche Zielgruppe ist das ganze gedacht das heißt wir nutzt die Ontologie und vielleicht auch noch wird liegt die und die bearbeitet sie der sorgt dafür dass Fehler da drin eventuell quasi heraus gepflegt verbessert und das macht man normalerweise die man dann auch so eine ganze Reihe von Kompetenz Fragen formuliert das sind Fragen quasi die man dann mit Hilfe dieser Ontologie beantworten können sollte das Fragen ganz einfach gestellt natürlicher Sprache die man immer wieder heranzieht wenn es darum geht die und die entwickelt hat und so Frage und schaut glaubt dass tatsächlich kann ich diese Frage denn damit mit dem was ich entwickelt haben beantworten hatte das geht schon ein Hinweis darauf dass man auf der einen Seite Spezifikationen das ist das was man mit etwa ins Code und solche Sachen und auf der anderen Seite hat man dann auch kommen die Implementierung die man dann ständig gegeneinander ok wenn man sich darüber klar ist vom das ganz sollte man diese Frage gestellt hat formuliert hat klar ist das ganz adressiert ist dann muss ich mich als 1.
Frage kommen Wiederverwendbarkeit ist das für mich relevant kann ich auf der einen Seite Dinge wieder verwendeten oder sollen Dinge die ich jetzt hier mache wiederverwendet werden ganz einfach aus dem Grund man Aufwand sparen möchte und dass man auch Werkzeuge verwenden kann die vielleicht mit anderen Ontologien schon verwendet worden sind oder entwickelt worden sind und damit möcht ich es auf meine eigene zugreifen und ähnliches also man versucht durch diesen diese Wiederverwendung möglichst viel Arbeit zu sparen und was ich natürlich auch gesagt hat ich wieder wiederverwendet desto einfacher ist für nicht das mit zwischen unterschiedlichen und Theologie und wenn ich diese beiden Punkte aber also erst mal Spezifikationen durch dieses Titan Scoop und konnte Darius was kann ich alles von außen wie verwenden das ist für mich das relevant war nicht an
erst mal sämtliche Begriff für die ich brauche einen zusammen also ich versuche eine Terminologie zu entwickeln das ist genau das 1. wie der 1. Punkt den ich da aber auch hatte bei Schuld und als darum dass sich die Begriffe die irgendwie zu dieser Ontologie über und Themengebiet dass sich hier abbilden sollte sich Konzeptualisierung soll ein sagt also von welchen Begriffen soll die Rede sein welche Eigenschaften haben die Begriffe und was wollen wir über diese Begriffe Aussagen für die Wahlen Ontologie bedeutet das ok man sucht sich jetzt ganz Reihe von Begriffen aus dem etwa zu tun haben wie war wurde das ist die Weintrauben war das ist der der der Weinbaubetrieb europäischen natürlich der beiden hat mit Farbe wollen Carla Weinbar die das damit genau gemeint ist weiß der Weintrinker dann genau wollen viele über Bewohner Schmidt überhaupt sogar ist drin ist 2. eines es Rotwein ist und ob usw. und das ganze muss man auch noch für die Lebensmittel und die Gerichte dieses Ziel gilt entsprechend machen also das kann relativ groß werden aber man hat ja dann am Rande der komplette Terminologie ein Vokabular das verwendet wird und anhand dessen man anfangen kann quasi Klassen zu identifizieren Instanzen zu identifizieren und auch Relation zwischen Klassen zu identifizieren aber das ist dann schon der nächste um das erst mal geht es nur wirklich um die komplette Terminologie natürlicher Sprache zu dann sieht man
hier von versucht genauso einberufen und ging aus dem Begriff gefunden hat Klassen entsprechend herzuleiten also beispielsweise man hat die Klasse der verschiedenen war die Klasse der Weinbaubetriebe die Klasse der Rotweine und so weiter und dann versammelt man das macht man dadurch dass man versucht zusammen zusammen die jetzt gleichartiger Eigenschaften aber also sämtliche Rotweine sind Rotwein ja alle gleiche Eigenschaften dass die Farbe Rot ist so kann man die dann einzelne Instanzen zusammenfassen zu lassen zum Beispiel und diese Klassen wiederaufzubauen kann man wieder Vorgehen nach Top-Down ob ab oder mit Out Ansatz die werden hier in diesem und und und und und und das mir das kleine Report dazu gebe ich natürlich auch den Materialien wieder da sie das auch noch mal nachlesen dass diese ganzen Ansatz auch noch mal direkt direkt am Beispiel dieser Ontologie
durchexerziert wenn ich meine Klassen habe kommen auch als nächstes die Property ist das heißt ob das auf der einen Seite natürlich am 3. Tage Properties optisch vorbildliche aus und das einmal die Eigenschaften der Klassen und dann auch noch nie einen Klassen untereinander irgendwie zusammen das muss ich natürlich festhalten und und und da sind sie dann gleich das ganze wieder in der älteren Version von erotische dass die ganzen Properties hier quasi am angelegt worden wie als Koller eines Freundes der Welt von Kohle ist deutlich das über usw. Also nach der Datei Properties optische und ist entsprechend zusammen das
bemannte Properties hat gibt es auch noch die Möglichkeit dass man bestimmte Relationen Properties beschränkt und zwar dass man Kunstwelt entsprechend definiert beispielsweise das man Datentypen dass der Name eines Mannes ist eines der Weinproduzent ist eine Instanz von Windsor und ähnliches dass dies die sich in grau auch etwas weiter rechts dann hier dass beispielsweise Skala als Kalender wird das bedeutet also das war in der Regel nur eine Farbe haben sollte wenn andere Farben hat stimmt wahrscheinlich mit dem wollen was nicht dann kommen wir solche Sachen kann man doch fest und natürlich auch noch komplexer Sundermann Klassen hat wenn man die Properties hat die Konsequenz auf die Properties hat kommt als allerletztes natürlich dass ich dann auch meine Ontologie
irgendwie mit Leben füllen mit Instanzen für das heißt ich muss für jede Klassen der die entsprechenden Instanzen irgendwie Kinder hier und dann ist natürlich klar dass jede Klasse zum Gerät Typ geworden ist ihre Instanz der Superklasse das ist natürlich auch für diese Instanzen sobald und auch entsprechend kann man dann irgendwann solche Aussagen formulieren wie das Glas spanischen Rotweins das XY gestern Abend zum Abendessen getrunken hat das jetzt die Definition von einer ganz bestimmten oder die Kennzeichen einer ganz bestimmten Instanz die man in einer Art und Weise versucht mit den Mitteln die man hier sowohl auszudrücken falls das zu bestimmen wie wie Sinn und Zweck am Anfang war natürlich Spezifikationen die man bei diesem Dieter Groh ganz am Anfang gemacht und zwischendrin muss man immer wieder zurück gucken passt aus offenbar mit dem was ich vorher gemacht habe und versucht das dann entsprechend zu verbessern beziehungsweise zu korrigieren falls man von der ursprünglichen Spezifikationen natürlicher Sprache gemacht hat aber das große Problem dass man dabei hat die Spezifikationen also die Frage beantworten möchte sind in natürlicher Sprache gestellt die hat vielleicht nach ein spezieller aufgeschrieben und jemand anderes versteht die eigentlich komplett anders sagt mir dass ist es doch ganz anders wenn ich diese Frage beantworten kann dann müsste ich aber auch als seine 1. Abhängigkeiten jetzt andere nicht kannte und solche Sachen oder anders verstanden hat und dann muss man auch eventuell noch die Spezifikationen dann also das Problem ist immer in jedem Fall Ontologien sind eigentlich nie komplett objektiv sind möglichst weitgehend objektiv wenn sich sehr viele Leute quasi auf die Verwendung der Ontologie untereinander geeinigt haben drauf geguckt haben ansonsten ist es auch hier eine sehr subjektive Sache und das ist problematisch will gesehen haben 2 unterschiedliche und dasselbe Wissensgebiete beschreiben zusammen oder so dass falls die Vorgehensweise für rund 100 hier worden und von
2 der wichtigsten Vorgehensmodelle Unschuld und von und angeguckt bewerten ganz ganz kurzen Blick abschließend auf 3 weitere wurden die wir nicht so durchsprechen ich nur mal kurz anhand der Ablauf Bildchen
zeigen möchte dass eine ist die Methode nach grün und Fox auch schon 15 Jahre alt stand und auch von und 95 am sind wir sehr ähnlich aus wie das was wir bisher erkannt haben also jetzt auch wieder dann am Anfang das Haupt Anwendungsszenario zu identifizieren dann versucht man explizit Kompetenz Fragen festzulegen um festzustellen ob die welchen Spielraum welches Fachgebiete steckt die und die dann am der aber dann kommt wieder eine Stufe der versucht man die Terminologie als 1. festzulegen dann kommen die Terminologie festgelegt Zwischenschritt der bisher noch nicht hatten der werden nicht die formalen Kompetenz Fragen formale Kompetenz Fragen übersetzt das heißt man versucht das irgendwie auf die Prädikatenlogik abzubilden und auch formale Axiome festzulegen und dann kommt ja auch noch Vollständigkeit Theorie wird geprüft was man sieht das ganze standhielten wie auch aus der Prädikatenlogik und ist für uns ein Zusammenhang hier nicht so wichtig ist eine von weiteren Methoden dies geht dann gibt es noch eine
Methode etwas das neue mehr von fordert die auch aus der aber der Entwicklung heraus inspiriert aber sind quasi auch genau die selben einzustufen wieder mit dabei man startet der Spezifikationen dann kommt die Konzeptualisierung die dann formalisiert wird das Ganze mit implementiert dann kommen noch Wartung Zyklen und ähnliche Dinge dazu bewegt man sich auch auf das dann im Kreis und immer wieder zurück bis man dann am Ende angekommen und
eine zeitlich noch und politische dieses entwickelt worden Karlsruhe Steffen stark und andere waren hier dran beteiligt 2001 veröffentlicht worden dass es eine die orientiert sich ebenfalls und so Entwicklungsprozess und die wird von vielen Projekten insbesondere auch dieser Software und und entsprechend auch kaum verwendet um jetzt mittlerweile schon sehr sehr viel Einsatzszenarien vielen Firma und damit jetzt schon Ontologie entwickelt die es tatsächlich auch operativ eingesetzt werden also das ist eine der Methoden die etwas komplexer ist die auch tatsächlich für jede einzelne Stufe spezielle Werkzeuge zur Verfügung stellt die Werkzeuge allerdings die können wir hier nicht benutzen weil die relativ teuer sind die muss man sich kaufen lizenzieren lassen das heißt das nichts mit Open-Source und ich also das ist Software nicht wie das ist relativ teuer die man sich hier zum Tode und Robert Entwurf kaufen kann also das ist im Moment so State of the Art und Theologie vor aber es gibt ja noch mehr wollen Ontologie nicht nur entwerfen sondern das Grundproblem lag das irgendwie
daran wenn so Ontologien haben wollen wir die Art und Weise oder von den aber und das heißt nur noch die Punkte offen und und und und und und und Produkt
Ontologie Entwurf haben wir quasi gerade schon Church und bestimmte Teile davon lassen sich natürlich auch automatisieren oder teilautomatische also muss nicht alles von Hand machen insbesondere wenn es dann darum geht beispielsweise jetzt jeder einzelne Instanzen die Ontologie einzuführen aber auch wenn es darum geht beispielsweise Zusammenhänge zwischen einzelnen Klassen Bauordnungen Unterordnungen also solche hierarchischen Beziehungen kann man sie sehr leicht quasi automatisch nach oder auch andere Querverweise kann man automatisch sehr gute dazu gehört jetzt dieses und 100 dass man benötigt um quasi bestimmte Aspekte des und die Wurst zu automatisieren also da geht es darum dass man hier bestimmte Methoden und Techniken zur Verfügung gestellt bekommen mit man anderen hier quasi neue Ontologien automatisch teilautomatische aufbauen kann dass man existierende Ontologien erweitern und anpassen kann und dass man dabei auf unterschiedlichste Ressourcen zugreifen kann und dabei wird normalerweise geholfen hier einmal mit sprachverarbeitenden Techniken des geht also generell so dass man auf eine große Menge Dokumente Textdokumente zugreifen dann versucht über die Sprachanalyse Zusammenhänge zu erkennen und natürlich auch dass man mit einer maschinellen Lerntechniken versucht durch Ontologien zu bauen das macht man indem man beispielsweise Beispiel Ontologie aus vorhandenen Text manuell abgeleitet und das als Eingabe oder als war nur Zions Kriterium zum Lernen oder Ausgangspunkt zum Lernen neuer Ontologie Extraktion prinzipiell
funktioniert das in der Regel also man oder so einen großen Dokumenten Corpus versucht man aus dem Dokument Corpus Terme zu extrahieren das heißt einzelne Worte die bestimmte Bedeutung haben als man macht das Bild einer Suchmaschine werden Stopp weiter entfernt und ähnliche gesagt dass man erst mal bekommt was sind die wichtigsten Begriffe die Dokumenten Corpus vorkommt und danach versucht man diese Begriffe wenn man die identifiziert hat wird der Wichtigkeit natürlich anhand derer der statistischen Verteilung welches häufiger vorkommt dass es alten wichtiges Wort wobei Stopp wie werben und ähnliche Sachen da erst mal entfernt werden und dann versucht man aus diesem haben natürlich auch Konzepte zu entwickeln und versucht das zu Konzeptualisierung und anhand der Verteilung der Therme welches kommt mit welchem oft im Zusammenhang vor kann man solche über Ordnung und Ordnung herausfinden und das kann man dann tatsächlich hier mit Hilfe Lernmethoden sehr sehr gut und normalerweise schaut mal jemand auf als es muss nachgebessert werden werden also komplett automatisiert hundertprozentig richtig ist dass in der Regel danach noch nicht
Faster unterschiedliche Aufgabenbereiche zusammen also das kommen unterschiedliche passt da beteiligt ist eine einmal zum und Politik Relation das heißt dass man von des komplett neue versucht eine und Theologie quasi zu entwickeln aus einem Dokument Corpus das ist eine Möglichkeit und wurde Chomsky Marx völkischen da jetzt letztendlich nur dass man auch hier geht um Dome Ontologie und Instanzen als möglich ist aber die Klassen und Relationen zwischen den Klassen herauszuziehen dann die Instanz Extraktion von der hatten wir ja schon gesprochen dann und Politik in the kurdischen also Zentrum mehrere und automatisch miteinander zu verbinden und wurde auf das heißt die Nachbesserungen und Anreicherung und und politischen sind unterschiedliche Aufgaben in diesem Bereich das Konto Lucias also da gibt es viele verschiedene Sachen der Gruppe von Menschen mit viel Sprachverarbeitung maschinelles Lernen mit 3 und damit kann man dann auch Ontologie zum Teil automatisiert auch
Aufbau der nächste . wird und fordert der willkürlich 2 oder mehrere Ontologie irgendwie zusammen wie kann ich aufeinander ab bilden das ist klar wir wissen ja damit und ausgetauscht werden können müssen beide unter der und die Preise dasselbe verstehen warum das ist aber nicht immer einfach auch wenn auch quasi dieselbe sich auf dieselbe Ontologie zu einigen das Wissen war auch mit unterschiedlichen und zu einer identischen wo man die können sich in der Regel nicht verständigen wenn man nicht aufeinander abbildet also brauchst Techniken die diese Abbildung übernehmen und eine der
Techniken das ist dieses und politischen der das ist ein Prozess in dem man ist versucht 2 oder mehr und Ontologien semantisch aufeinander abzubilden und am 2 Ontologien an man hat das Start und wenn ziehen und Theologie und es ist eine Funktionen so mit der man eine Abbildung der Konzepte auf der einen Seite auf die Konzepte auf der anderen Seite irgendwie findet also wie sich das dann so ausmalte der und 2 wollen sie unter und man möchte die irgendwie aufeinander abbilden zitiert eine freie dazwischen das zu Abbildungen zwischen den einzelnen lassen das wäre jetzt einfach das 1 zu 1 Abbildung ist das ist aber oft nicht der Fall manchmal sind das Urteil Abbildungen und nichts
das macht das Ganze dann aber aus kompliziert aber das ist es kein komplett neues Problem quasi eine und die auf die die andere abzubilden sondern das Problem gibt schon lange das heißt
um im Bereich der Datenbanken hat man das speziell fällt der sogenannten für der 4. Datenbanken der gezahlt Strom dass man jetzt mehrere Datenbanken hat unterschiedliche Datenbanken die verteilt vorliegen und man hat unterschiedliche Schemata und müssen wie diese Datenschemata aufeinander abgebildet werden dass ist ein Problem dass man schon seit über 30 Jahren dran das automatisiert voranzubringen und dieses Klima mit Methoden dies aus dem Datenbankbereich gibt die auch hier beim und oder der natürlich angewendet auch wenn man innerhalb von Ontologie natürlich einige Vorteile hat über die Bedeutung oder diese man die Ontologie explizit vorliegt und bei den Datenbanken die Bedeutung der einzelnen Daten nicht implizit vorgegeben ist sondern nur die also relationalen Datenbanken die Möglichkeit hat Dinge zu sehen vorsieht sie sind in der Tabelle angeordnet Spalten das gibt z. das gibt irgendwelche Fremdschlüsselbeziehungen zwischen den Tabellen Trigger und ähnliches dass alle Dinge die man dann quasi zu übernehmen und übersetzt
prinzipiell Ablauf Befehle sorgt man hat zwar Ontologie und versucht Ähnlichkeiten zu finden mit Hilfe sogenannter das Klima mit Algorithmus Algorithmen dann versucht man quasi die entsprechende oder das mehr haben zum zu zu formalisieren aufzustellen und Output dieses ganzen Prozess ist ist dann einmal dass mehr dazu diese Funktion die eine und die auf die andere abbildet oder sind wir nicht die beiden und die miteinander verbinden möchte quasi schon die Vereinigungsmenge dieser beiden und Logik und bei mir war schon bei der
3. Aufgabe die von 20 nicht angeguckt aus diesen 2 unzugänglichen Abbildung von der auf die andere zu finden sondern weil wieso zusammenzuführen zu ergänzen und da gibt's das ist der Hauptpunkt der wenn wir versuchen und 100 Martin zu betreiben und versucht das und zu vereinheitlichen es gibt 2 Möglichkeiten einmal versucht über den Juni approach das heißt versucht man die Vereinigungsmenge von 2 Ontologien ganz einfach zu finden das heißt man hat von allen die sich Schneider das Schnittmenge die bildet man direkt aufeinander ab und mit Dinge dem man ich aufeinander abbilden können die Inhalte an beiden Seiten man sich das grafisch vorstellt Graf vorstellt dann noch mit 3 nicht notwendigerweise ein nachhaltig war beziehungsweise aufeinander abbildbar und die sind dann bei diesen beiden Ontologien immer nur von einer stammen die uns nicht aufeinander und dann noch den Intersection erforschter betrachtet man quasi nur den Teilbereich zweier und die der tatsächlich drinnen liegt die tatsächlich nicht aufeinander abgebildet werden können also das die 2 Möglichkeiten bei politischen Martin Wagner vor und da kommen genauso wieder Techniken aus dem Bereich des Kindermädchens wird zum Einsatz also das einzige sehr stark mit dem zusammen wenn ich einen der gefunden hat das betrifft bei diesen das schon vor dass die Sache nicht aufeinander kann und die endlichen Dinge die noch aus dem dranhängen entweder schneide sie ab die ich nicht kann oder ich lasse sie tragen die nach dem verfolgt man dann einen jungen approach oder ein das Hauptstadt ist der einzig Unterschied zwischen diesen beiden Vorgehensweisen und oder der und
damit haben wir eigentlich ganz kurz aber wirklich auch ganz ganz schnell mal die Dinge durchgesprochen bei denen es im Bereich und rund um die es da eigentlich auch die das sind alles andere relativ komplexe Aufgaben bei denen von unserem wichtigsten natürlich erst mal der und für die Entwurf damit wir wissen wie wir tatsächlich konsistent und Theologie die entwerfen können die anderen Gebiete wie ich mit dem und um die wenn ich sie habe sind für uns im Moment noch nicht so wichtig weil wir nur wenige Ontologien Moment jetzt für uns von diesem verfügen haben wir überhaupt arbeiten aber ich denke ich werde zum mindesten Seminar wahrscheinlich nicht das nächste was übersehen nächste Semester anbieten bei denen Teile aus diesem und holte die mir tatsächlich damit angewandt werden also da sich auch wirklich so Bereich Kindern werden wir was machen wir das die interessantesten Sachen sind die sich auf unsere Forschungsbereich am wenigsten apropos
Forschungsbereich was ich noch zeigen wollte nach und von dir und mir dass die Anwendungen Semantik Anwendungen und erreichte
Kleider Zeit nur für eine ganz bestimmte Anwendung und die zu diesem Mann Tische Suche also Ontologien kommen ja vielerlei oder in vielen Beziehungen überall zum Einsatz hauptsächlich dort wo man irgendwo versucht unterschiedliche Daten aufeinander abzubilden und die miteinander zu vernetzen oder als 1. April Applikationen irgendwie am sinnvoll einzusetzen und eine dieser Möglichkeiten wie ich eben solche Daten aufeinander mehr einsetzen kann oder bestehende Application unterstützen kann das ist die Suche und wir wissen alle dass das traditionelle vom Menschen wird für das hab ich mir
allerersten Stunde erzählt und sie das 1. Mal den Semantik wird immer einige Probleme hat die Folie kennen Sie ja alle das Problem suchen deshalb weil das Schlüsselwort basierten suche ich finde wieder zu viel oder zu wenig so viel bedeutet das müssen Sie alle dadurch dass bedeutungslos Wörter unterschiedliche Bedeutung haben können das Wort Homonyme sein können findet man Dinge oder sind die Ergebnisse jetzt nicht für einen speziellen Zweck für die Bedeutung die ich ein Wort zum ist relevant sind daher habe ich zu viel nicht relevante Ergebnisse einer Ergebnisliste dringend ich gerne vielleicht ausfiltern möchte andererseits bin ich bestimmte Dinge nicht weil der Autor eines Dokuments andere Wörter verwendet hat als ich jetzt also der hat synonym verwendet oder schreiben per fand ich es und dadurch dass keiner Keimling jetzt irgendwie auf die Bedeutung der Wörter wie vorhanden ist oder die Bedeutung der Wörter quasi Dokumenten die spezifiziert ist kann die Suchmaschine oder hat die Suchmaschine keine Möglichkeit irgendwie da die fehlenden Dokumente heranzuschaffen und dass diese 2 Punkte da kann können Sie manche Technologien ist ganz einfach nicht wie die Möglichkeit hat sämtliche Schlüsselwörter die man auch traditionelle Suchindex verwendet kann man die Art und Weise auf Ontologie Instanzen auf Ontologie Konzepte zu mir dann ist man doch durchaus in der Lage zumindest jetzt diese linguistischen Probleme die um oder Synonyme quasi auf darf die ganz einfach zu beseitigen weil man dann natürlich auf dem Herrn Bedeutungen suchen kann und natürlich die Suchmaschine auf dem Bedeutung ablaufen lassen kann und das Ganze man dann
semantisch unterstützt das vom Menschen wird für was man zur Unterscheidung als semantische Suche wird natürlich auch noch einen 2. der Suchmaschinen bezeichnet bei dem es darum geht es semantischen Inhalte zu das sind also Suchmaschinen auch als semantische Suchmaschine bezeichnet die jetzt nicht normale der Dokumente suchen sondern die Ontologie suchen wir der Parteien zu und so was gibt's auch waren ganz bekanntes Beispiel 2 wird zum Beispiel oder die Tische das 2 Suchmaschinen mit dem man speziell dann Ontologie so kann das ist natürlich auch semantische Suchmaschine das ist eine Suchmaschine die jetzt versucht Wissensrepräsentation zu finden und nichts anderes tun was wir machen wollen dass das normale Websuche unterstützt durch semantische halte als unterstützt durch Ontologie
dazu ist natürlich notwendig dass man irgendwie wird leider auch versteht das heißt das sich so vielleicht auch schon die Sie da geht es darum dass ich textuelle Inhalte wie auch immer identifizieren kann und dann natürlich auch Entitäten das heißt Ontologie Instanzen zuordnen kann also dass sich beispielsweise hier mal wieder raus aus lesen kann dass es sich bei Diego um sich wurde das Pecunia handelt und auch herauskriege dass es ein Fußballspiel und der Fußballspieler ist eine persönliche Frage bei der Sache ist nur die Nachricht ich
das also hoffentlich eigentlich die passende die Identität und wie sich die überhaupt und wenn ich die dazu passende Entität gefunden habe muss ich natürlich
auch und über die Zuordnung also nicht an die passende und die die mir erklärt was ist überhaupt ein Fußballspieler dazu sagt das Fußballspieler auch eine Person sein kann dass das Spezialisierung eine Person ist also da brauch ich natürlich welche Quellen Ontologie die Stadt verwenden kann was machen wir von mir versuchen eine der größten vorhandenen Ontologie zu nutzen die frei verfügbar ist nicht jeden Tag wächst ist die die die also dieses
und semantischen und unter Wikipedia das kennengelernt hatten als wieder Übungsaufgaben sehr sehr viele das Barthel Abfrage irgendwie formulieren aus was also machen ist dass wir diese ganzen liegt der etwa die Semantik gibt das heißt diese Datensätze öffentlichen Datensätze die übereinander über Abbildungen ineinander über gemeinsam verwendete und die miteinander verbunden sind das die nutzen und dass wir unsere Suchabfrage oder unsere ganz unter der Dokumente sind in der Suchabfrage sind in wir in einer Art und Weise versuchen zu mir auf Instanzen die wir hier in der DDR und mit diesem Wissen dann versuchen unsere Suchabfragen einer Art und Weise zu verbessern würde das beispielsweise
aus den also ich muss natürlich irgendwie dieses Diego oder dann auf die entsprechende Wikipedia-Artikeln als auf die Woche was die Kunden nicht das mache ist eigentlich die große Kunst des versuchen wir uns auch gerade einige Seminar Studenten aber irgendwie sinnvoll rauszukriegen das Problem ist natürlich gibt es auch sehr sehr viele Mehrdeutigkeiten also zu die hoffentlich nicht nur Theorie was der Kunde sondern sehr sehr viele andere auch mussten wie den richtigen herausfinden wie das geht ist manchmal überhaupt nicht zu machen manchmal funktioniert über Kontext-Analyse Plausibilität Analyse Statistik und ähnliche Sachen aber nehmen wir mal an wir können das gut machen meistens was auch das wird uns ganz gut da haben wir irgendwann beispielsweise aus der Diego auf diesen Artikel merken können auf den vollständigen Namen der guten war einfach auf das 1. Mal dass sie angegeben ist zu diesem Eintrag der die und dann tatsächlich den Namen Theorie was der kommen ja dann auch noch heraus über den er Teil dieser Entität dass es sich um ein Mitglied der und sogar handelt also einen Fußball Spieler und wenn wir diese Kategorie die und sogar Player weiterverfolgen dann finden wir daraus dass diese Kategorie nichts anderes ist als eine also weil wir natürlich einen werde erst seit dem Jahr - und so also das was wir eigentlich herauskriegen wollen können wir tatsächlich mit Hilfe der die wirklich auch rauskriegen jetzt natürlich davon ab wie setzt sich dieses Wissen dass sich hier gefunden habe tatsächlich dann einer Suche
nach manchmal was kann man prinzipiell semantisch unterstützen vom Menschen mit viel Macht als das 1. Mal muss ich hier den muss natürlich meine Dokumente die Art und Weise semantischer notiert das heißt dass sich die Dinge die ich kann 1. mit semantischen Annotationen versehen damit ich nicht immer online nachgucken muss sondern eben schon offline irgendwann mal diese semantischen Metadaten benutzen kann und dann hab ich folgende Möglichkeiten ich kann natürlich kann das was ich suche nach Art und Weise automatisch eingrenzen oder auch ausfallen als erweitern oder präzisieren einer Suchergebnis ist ein relativ einfach möglich übernatürlichen denen sich selbst wenn einen schauen wir uns gleich an den kann ich kann natürlich implizit Informationen verwendet ich kann ich Querverweise zwischen einzelnen Begriff herstellen kann mit Hilfe von Querverweisen dann beispielsweise auch meinen Suchwege besser visualisieren von wo komme ich wo die ich und kann dadurch quasi so explorative suche das heißt eine Navigation durch den eigentlichen Suchraum bewerkstelligen so dass ich mich besser zurecht über das generelle Problem ist der sieht das von Google ich suche einen Begriff Krieg 125 Millionen Treffer schon die 1. 2 Seiten an das was ich hab keine Möglichkeit mal überhaupt Überblick zu bekommen was gibt es denn überhaupt ein Ergebnissen beide Seiten viel zu viel sind hat auch nur durch diese seitenweise Darstellung keine Möglichkeit das die thematisch zu gruppieren zu sehen was sie zu sein also das klappt alles traditionellen Suchmaschinen nicht aber da er kann jetzt diese Suche entsprechend unterstützt von uns als
allererstes mal an also die kann ich mir den kann meine Suchergebnisse quasi auf 2 oder erweitern Problem ist ja dass die KI wird basierte Suche hat mir gesagt werden nicht alle inhaltlich relevant Suchergebnisse zurückgeliefert weil ebenso muss verwendet werden können bei davon verwendet werden können weil Umschreibungen zum Besuch genutzt werden können und was ich also machen muss um jetzt beispielsweise auch zu meinem sucht dringend quasi erweitert Ergebnisse mit gleichem Namen zu finden wir das ich zu Besuch Phrase die ich benutze oder beispielsweise dann auch Begriffe hinzufüge wenn ich jetzt das Auto Suche Golf und ich weiß das heißt englischen anders das heißt englischen würde müsste ich quasi den suchst Arbeitern mit dem Begriff der wird der eine von vielen Möglichkeiten und zwar muss das dann natürlich logischer weiter wird mit bestimmten logischen Operator das ist hier bei der sucht
Fremdarbeiter und der oder Operator und das nicht eine neue Begriffe Synonyme beispielsweise mit Zug Oberbegriff für Unterbegriff colon Runde mit dass es also Teile oder dem zudem das gehört also ganz Teile und Assoziationen und versuche damit dieser Oder-Verknüpfung quasi ist das Suchergebnis aufzubereiten sodass ich dann doch noch mit dem Zug friedlich in der ursprünglichen Suche nicht gefunden habe als das ist ganz einfach und versucht sich Begriffe die zum Suchbegriff Zusammenhängen quasi die suchten sich aus die man dann ins dringend sucht bringen als oder mit einem und kann dann quasi damit seine Suchergebnisse Arbeit das ist nur eine von vielen Möglichkeiten die andere Möglichkeit ist natürlich die Präzisierung des Suchbegriffes wieder bei Wolf
bleiben und ich möchte jetzt Golf als Autoren nicht Golf Sportart oder Golf als was anderes als als mir das Buch oder so dann muss ich natürlich muss auf gleicher Art und Weise wieder dieses es mit einem machen und macht das dann aber mit dem und nicht mit dem oder Operator das sich sucht Dokumente in denen gleichzeitig das Wort und das Wort Autor vorkommt ist relativ unwahrscheinlich dass dabei auch noch Dokumente sind bei den Golf der Verwendung quasi als Sportart für das Golfspiel vorkommen also es gibt natürlich solche Dokumente aber die Wahrscheinlichkeit dass solche dann
dort vorkommen werden entsprechend kleiner ist als ich weitere die Frage ist hier Beispiel Bank wenn ich jetzt der unterscheiden möchte zwischen Bank als Kreditanstalt für möglich Bank und Kreditanstalt logisches und wenn ich die Bank als Sitzgelegenheit betrachtet ebenfalls über logisches und oder die Bank jetzt im Sinne von einer Sandbank dann kann ich dann auch mit Sediment quasi den sucht erweitern kann damit schon quasi meine Ergebnisse weiter aber das noch also die Bauern Lösungen die ganz einfachen Geschichten die ich vormals ohne jetzt semantische Kenntnisse von selbst als Benutzer anwenden konnte wenn ich weiß ich suche all das zu so gut Ergebnisse die mit dem Auto zu tun haben nicht die 2 Begriffe Golf und Autor eines kritischen obschon dazu brauche ich jetzt nicht notwendigerweise das einzige was aber vielleicht interessant da ist für mich bis jetzt das Herstellen von Querverweisen zwischen 1 Begriffen zwar zwar kann das dann sinnvoll werden wenn ich beispielsweise oder wenn die Dinge die ich suche gar nicht gefunden werden aber ich kann mich dafür interessierte gibt es wenigstens die damit in Zusammenhang stehen also beispielsweise hier sucht man ist also fraß ist über und am letzten eine Suchmaschine hätte jetzt nicht die Möglichkeit mehr Ressourcen zu liefern über das Web weiß aber das alles über ein amerikanischer Autor ist und konnte mir jetzt anbieten ja wir aber Soßen zu anderen amerikanischen Autoren beispielsweise zu der pro vielleicht interessiert ich das ja und damit ich dann schon Möglichkeit quasi aus ausgehend von einer Suchabfrage zu sehen was hängt damit zusammen und hat eine Möglichkeit ist bestand das was sich durch Suche in irgendeiner Art und Weise zu brausen also quasi zum durch suchen und zwar so dass ich auch tatsächlich Überblick darüber bekommen kann was es eigentlich überhaupt insgesamt vorhanden wozu gibt es überhaupt Information das wenig Sinn und Zweck der Sache dass ich mich hier irgendwie besser mit der großen mit der großen Menge an Ressourcen die Suchmaschine irgendwie im Hintergrund hat dass ich mich da besser durch navigieren kann sich besser weiß was gibt es dort kann manchmal weiß man noch nicht mal so exakt was man eigentlich sucht möchte sich eigentlich mal um gucken was gibt es denn überhaupt vielleicht find ich irgendwas in Anführungszeichen interessant ist da bin ich noch gar nicht so weit dass ich sage ich möchte genau dieses und jenes Dokument sollen Besucher irgendwas zu dem Thema ist das vielleicht das dabei was ich suche insbesondere schwierig ist dann wenn ich mit dem Thema zu dem ich versuchen soll noch überhaupt nicht auskennt also mir man an sie wollten herausbekommen was sind die wichtigsten Aussagen der Quantenchromodynamik dann würden sie wahrscheinlich Quantenchromodynamik eingeben und dann von Dokumenten kriegen in den sehr viel steht aber was die wichtigsten Aussagen sind müssen sie sehr viel ist also ist schön wenn diese diese dieses Konzept Quantenchromodynamik beispielsweise mit Hilfe der und Ontologie die auseinander genommen wird Teilgebiete zerlegt wird und ich damit man vom gibt es da überhaupt pro forscht man darüber auf welche Leute sind da beteiligt was machen die sonst noch also wenn man so quasi Wissen ergänzen möchte mit denen die man noch nicht weiß dann ist das natürlich interessant und genau diesen
Aspekt der wird auch bezeichnet als explorative Suche also im Gegensatz zum Auffinden bestimmter Dokumente die Vision von Hinterkopf haben zur eigentlichen suchen versucht die explorative Suche Suchergebnisse zu erzielen die quasi mehrstufigen Prozess erst gewonnen werden können so wenig was Suche und quasi die Ergebnisse die ich in der 1. Suche habe die Regeln mich dann wieder an aber steht was das verbindliche zu meinem nächste Suche oder das liefert Informationen nicht für die nächste Suche verwendet das sich wieder Information für die nächste Suche und immer so weiter so läuft
normalerweise diese explorative Suche also die funktioniert nicht mehr so nach dem altbekannten Google Paradigma sondern man versucht hier diese Querverbindungen in einer Art und Weise zu visualisieren zwischen den Suchbegriffen zwischen den Suchergebnissen und ermöglicht so quasi dem Besucher die dem Benutzer Dinge zu finden die eigentlich gar nicht gesucht hat und dafür aber natürlich auch sehr schön Begriff englischen das einzigste interpretiert das ist das zufällige von Dingen die man eigentlich gar nicht gesucht hat aber natürlich wissen oder ja genau immer wissen wollte aber nachdem man die direkt gesucht haben sollen gebe die erklärt sich auch sehr sehr schön über ich was ich bisher schon erklärt habe über die KI Metapher wird die 4 Meter vor dem Zusammenhang aus der 1. Reihe jeder von was aber ich war noch nicht bei hier oder weiß nicht von sich bei der der Glaube zunächst oft genug gesagt und Werbeeinnahmen zu erzielen mit diesem ist ok es geht um folgendes wenn sie sich so hier am vor vielleicht den Katalog studiert und wissen ganz genau sie wollen einen Billy-Regal kauft sollten dahingestellt ob das gut oder schlecht es aber sie wollen das kaufen umgehen zu Wikia jetzt einen am die Männer gerichtet sind mit ihrer Freundin zu Ikea was dann passiert ist folgendes sie stehen an der Kasse und das ist nicht nur das Billy-Regale sondern in der Regel ein riesengroßer Wagen mit ich weiß nicht was drauf mit denen von den sie vorher die wussten dass wir überhaupt brauchen und das aus die weil die Tierarzt wirklich gebracht durch eine einzigartige Aufstellung Systematik und sie für die also quasi auf ganz fest wie wir zu der Kasse das vielen den vorbei müssen so dass sie zufälligerweise Dinge entdecken die sich auch mitnehmen können die diese vielleicht brauchen aber die sie vorher nie gedacht haben und das genaueste wird übersandte wird auch bei der Exploration suchen sich zunutze machen möchte dass man der einsammelt und findet an die man am Anfang noch gar nicht direkt gedacht wird von den man noch nicht wusste dass es sich gar die aber doch letztendlich dann für uns wichtig und damit versucht man dann einen besseren Überblick über den Suchraum oder Ergebnis Raum Suche zu gewinnen das Problem bei der ganzen
Sache ist ja was nutzt man jetzt eigentlich davon also wir wissen ja beispielsweise wenn wir einen solchen Mitglied Artikel oder Wikipedia der anguckt es gibt es sehr sehr viele Informationen das Ganze ist hier organisiert wird natürlicher als 3. kennen wir ja alle und das geht also zum also so sehr sehr viele unterschiedliche Properties zugeordnet und dann noch mal viel viel mehr andere Objekte und jetzt ist natürlich die Frage ok wenn nicht irgendwie navigieren möchte und Querverweise herstellen möchte welche dieser vielen Properties nämlich den überhaupt dazu hier allein bei eines dazu haben wir 601 einzelne Treppe zu 6 zählt die der Mitglieder der aktuell ist mehr als 80 verschiedene Properties ist aber dabei keinerlei erst mal und gibt keine Relevanz Bewertung welches Properties wichtig welches es weniger wichtig dass es also relativ schwer zu entscheiden und sich dann zu fragen ob ich kann ja nicht alle 80 Jahren soll das würde die Nutzer total überfordern müsste gar nicht in welche Richtung geht ich muss vielleicht noch 5 6 raus die für den Nutzer einer Art und Weise interessant sein können und dafür verwendet man dann in der Regel Heuristiken und eine von vielen Heuristiken
Mazal nämlich also es geht darum geeignete Properties zu finden und die unten sehen wir grauen Kasten verschiedene RDF trippelt dies ist hierzulande und da sind wir oben das eines ist bei den Namen und das wär hatte und das vom Typ Amerika aufgelöst ist und sie dann ein tiefer dass es ganz interessant dass einer der Einflüsse von Ernst der Autor das war Pfauenpforte sie ja auch in der Mitte der und das auch und das ist das Schöne der auch ein amerikanischer Autor umgekehrt findet man beispielsweise auch eines Wort Objekt das ist das 3. was wir hier sehen wir einen anderen Autor der kürzlich erst verstorben ist dieser Landschaft des ein Autor also auch Amerikaner und am dessen Haupt Einfluss war unter anderem auch an das ist jetzt sehr schön sagen und ist Werner von als Subjekt stehen einmal als Objekt stehen zudem haben weil sie auch noch das gleiche Property und um das Maß voll zu machen sind die Dinge mit denen in Verbindung steht ja auch tatsächlich auch noch am von derselben Klasse sich Amerikaner oder ist das heißt das konnte irgendwie interessant sei das haben wir die so wie sich dann auch für den Property genannt und das interessante Properties die man auf diese Art und Weise herausfiltern kann und das hab ich dann davon mit solchen Properties kann nicht eine sehr einfache oder auch nur rudimentär der
Navigation quasi implementieren so dass ich dann quasi von das Vertrauen zu eines zu dieser den kommen die alle inhaltlich miteinander zu tun haben zumindest wenn es jetzt darum geht Dokumente zu finden quasi die die geschrieben haben die Prosa quasi wenn der eine den anderen beeinflusst hat die sind doch sehr ähnlich beziehungsweise an etwas miteinander zu tun und dann kann nicht darüber auch Empfehlungen und solche Sachen aussprechen also das ist eine der Möglichkeiten wie man solche Properties gewinnt es gibt noch viele viele viele andere Heuristiken auch und die versuchen wir dann quasi in der explorative sind einzusetzen und versuchen dann hier auch Vorschläge zu machen welche Richtung quasi eine solche Suche weiterführen können Sie alle können ja sicherlich schon Jurist das hat sich ganz am Anfang Mai gezeigt dass es diese der Suchmaschine in dem man noch Vorlesungen suchen kann und die haben wir im
Rahmen eines des Systems erweitert dass ich jetzt hier an der
Seite Vorschläge haben für die explorative Suche so dass ich wenn ich die nicht gesucht habe die oben habe ich Kurzbesuch History das ist mein Suchbegriff kritische und eine ganze Reihe von Resorts die ich vorgeschlagen Kriege und zwar geordnet nach unterschiedlichen Properties beispielsweise das Stephen Shore Fantasie und Science-Fiction arbeitet dazu sich dann gleich in Klammern aber dazu hat gewisse jeweils 4 Soßen zu diesen Schorgast dann haben sieht man auch für uns ist als die nicht beeinflusst pro dazu habe ich 2 Ressourcen hier wollen weil bei mir bist du dich finden kann dann hab ich auch noch was des Alltags zu dass es relativ allgemein gehalten aber man sieht gleich welche anderen Relation das noch gibt jetzt nicht bestimmten Property zugeordnet sind nämlich die was zu tun wenn man beispielsweise mit Verzweiflung des Bayerischen oder auch mit dem Internet und mit Literatur und ähnlichen Dingen und man sieht gleich wieviel Ergebnisse man erwarten kann kann man seine Suche quasi so viel Arbeit also man sieht es noch mal
auf dem Bild der machen kommt es auch einen Link drauf die nicht einmal verfolgen will dann kann ich das nicht Abschluss auch noch mal im
Live-Betrieb sei
Wissensrepräsentation
Anwendungssoftware
Systemtechnik
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Gebiet <Mathematik>
Semantic Web
Computeranimation
Web log
Retrievalsprache
Ontologie <Wissensverarbeitung>
App <Programm>
Rand
Anwendungssoftware
SPARQL
Ontologie <Wissensverarbeitung>
ART-Netz
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Gebiet <Mathematik>
Axiom
Computeranimation
World Wide Web
Instanz <Informatik>
Restriktion <Mathematik>
Task
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Kategorie <Mathematik>
Künstliche Intelligenz
Aussage <Mathematik>
Mathematiker
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Systems <München>
Informatik
Term
ART-Netz
Computeranimation
Metadaten
App <Programm>
Wissensrepräsentation
Task
Metadaten
Ontologie <Wissensverarbeitung>
App <Programm>
World of Warcraft
Ontologie <Wissensverarbeitung>
HMS <Fertigung>
ART-Netz
Computeranimation
Objekt <Kategorie>
Künstliche Intelligenz
p-Block
Ontologie <Wissensverarbeitung>
p-Block
Computeranimation
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
MIDI <Musikelektronik>
p-Block
p-Block
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Axiom
Computeranimation
World Wide Web
Instanz <Informatik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Metadaten
Ähnlichkeitsgeometrie
p-Block
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Information
Textur-Mapping
Menge
Computeranimation
Menge
LIGA <Programm>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Instanz <Informatik>
Software
Punkt
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Software
POWER <Computerarchitektur>
GEM
Abschätzung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Beschreibungssprache
Berechnung
Prädikatenlogik
Spieltheorie
Softwareplattform
Feasibility-Studie
Dialekt
Computeranimation
Ausdruck <Logik>
Domain-Name
Anwendungssoftware
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Mathematische Größe
Expertensystem
Punkt
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Mittlere freie Weglänge
Textur-Mapping
Computeranimation
Domain-Name
ALT <Programm>
Information Engineering
Menge
Software
Anwendungssoftware
Version <Informatik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Softwareentwickler
Gebiet <Mathematik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Vorgehensmodell
Quellcode
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Datenbus
Objektklasse
Punkt
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Wissensbasis
Objektklasse
Natürliche Sprache
Teilbarkeit
Computeranimation
Chipkarte
Mittelungsverfahren
Minimum
Wort <Informatik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
ART-Netz
Ebene
Stellenring
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Last
Minimum
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Inkonsistenz
Computeranimation
Objekt <Kategorie>
Objektklasse
Datenbus
Rundung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Machsches Prinzip
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Overhead <Kommunikationstechnik>
Zahl
Computeranimation
Objekt <Kategorie>
Mittelungsverfahren
Objektklasse
Große Vereinheitlichung
Kerndarstellung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Intel
Software
Wissensbasis
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Vorgehensmodell
Information
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Code
Ecke
Computeranimation
Objektklasse
Große Vereinheitlichung
Punkt
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Wurm <Informatik>
Version <Informatik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Softwareentwickler
ART-Netz
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Fokalpunkt
Reihe
Implementierung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Natürliche Sprache
Code
Computeranimation
Objektklasse
Punkt
Wechselsprung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Rand
Reihe
Geometrischer Körper
Aussage <Mathematik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Natürliche Sprache
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Datei
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Version <Informatik>
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Objektklasse
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Aussage <Mathematik>
Instanz <Informatik>
Objektklasse
Komplex <Algebra>
Natürliche Sprache
Menge
Computeranimation
Zeichenkette
CAPE <Informatik>
Datentyp
SUGAR <Programmiersprache>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Instanz <Informatik>
Vollständigkeit
Zusammenhang <Mathematik>
Spielraum <Wahrscheinlichkeitstheorie>
Prädikatenlogik
Spielraum <Wahrscheinlichkeitstheorie>
Prädikatenlogik
Vorgehensmodell
Vollständigkeit
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Axiom
Computeranimation
Kreis
Momentenproblem
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Software
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Mathematische Größe
Objektklasse
Zusammenhang <Mathematik>
Menge
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Erweiterung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
SuperLearn
Menge
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Mathematische Größe
Objektklasse
Zusammenhang <Mathematik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Maschinelles Lernen
Computeranimation
Fast <Prozessor>
CSP
Suchmaschine
Sprachverarbeitung
Wort <Informatik>
Wahrscheinlichkeitsverteilung
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Instanz <Informatik>
Abbildung <Physik>
Ebene
Information Engineering
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Abbildung <Physik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
SuperLearn
Computeranimation
Funktion <Mathematik>
Gesetz <Mathematik>
Datenbank
Relationale Datenbank
Abbildung <Physik>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Tabelle
Datenhaltung
Datenintegration
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Computeranimation
Tabelle <Informatik>
Befehl <Informatik>
Algorithmus
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Content <Internet>
Abbildung <Physik>
Schnittmenge
TINA <Telekommunikation>
Durchschnitt <Mengenlehre>
Ähnlichkeitsgeometrie
ASIA <Programm>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
SuperLearn
Computeranimation
Wissensrepräsentation
Momentenproblem
Anwendungssoftware
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Gebiet <Mathematik>
Computeranimation
App <Programm>
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Suchmaschine
Anwendungssoftware
Information Retrieval
Information
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Wissensrepräsentation
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Suchmaschine
Content <Internet>
Information Retrieval
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Quelle <Physik>
Datensatz
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Abbildung <Physik>
Abfrage
Computeranimation
Instanz <Informatik>
Zeichenkette
Retrievalsprache
Metadaten
Statistik
Suchmaschine
Plausibilität
t-Test
Information Retrieval
Herleitung
Information
Erweiterung
Visualisierung
Computeranimation
Gesetz <Mathematik>
Retrievalsprache
Arbeit <Physik>
Zusammenhang <Mathematik>
Operator
Rundung
Erweiterung
Computeranimation
Retrievalsprache
Lösung <Mathematik>
Zusammenhang <Mathematik>
Zusammenhang <Mathematik>
Operator
WEB
Ontologie <Wissensverarbeitung>
Menge
Suchmaschine
Aussage <Mathematik>
Information
Quantenchromodynamik
Computeranimation
Zusammenhang <Mathematik>
Google
Reihe
Sun <Marke>
Information
Computeranimation
Gesetz <Mathematik>
Mehrstufenprozess
Meter
Information Retrieval
Information
Visualisierung
Google
Objekt <Kategorie>
Objektklasse
SSL
Heuristik
Ruhmasse
Information
Ranking
Computeranimation
Richtung
Gesetz <Mathematik>
Internet
Suchmaschine
Reihe
Heuristik
Visualisierung
Computeranimation
Richtung
Algebraisch abgeschlossener Körper
Information Retrieval
Binder <Informatik>
Computeranimation
Internet

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Ontology Engineering
Serientitel Semantic Web WS 2009/10
Teil 14
Anzahl der Teile 14
Autor Sack, Harald
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/11278
Herausgeber Hasso Plattner Institut (HPI)
Erscheinungsjahr 2009
Sprache Deutsch
Produzent Hasso Plattner Institut (HPI)

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Schlagwörter representation
knowledge
ontology
engineering
alignment
merging
mapping
design
learning
ontology
entwurf
ontologien

Ähnliche Filme

Loading...
Feedback