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Kompendium semantische Netze - Konzepte, Technologie, Modellierung
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Kompendium semantische Netze - Konzepte, Technologie, Modellierung
von: Klaus Reichenberger
Springer-Verlag, 2010
ISBN: 9783642043154
208 Seiten, Download: 7843 KB
 
Format:  PDF
geeignet für: Apple iPad, Android Tablet PC's Online-Lesen PC, MAC, Laptop

Typ: B (paralleler Zugriff)

 

 
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Inhaltsverzeichnis

  Inhaltsverzeichnis 6  
  1 Warum dieses Buch? 10  
     1.1 Was erwartet Sie in diesem Buch? 10  
  2 Grundlagen semantischer Netze 12  
     2.1 Objekte 12  
     2.2 Eigenschaften 13  
     2.3 Kernideen und Grundstze semantischer Modellierung 15  
        2.3.1 Der Grundsatz der Objektidentitat 16  
        2.3.2 Die Trennung von Objekt und Benennung 18  
        2.3.3 Redundanzfreiheit durch Ableitungen 19  
     2.4 Basisleistungen Verstehen der Nutzerfrage 19  
     2.5 Basisleistungen Themenraum 21  
     2.6 Andere Ordnungssysteme Thesauri und Taxonomien 22  
     2.7 Semantische Netze in der Unternehmens-IT-Landschaft 23  
     2.8 Semantic Web vs. semantische Netze im Unternehmen 25  
     2.9 Leichtgewichtige und schwergewichtige Netze 26  
     2.10 Zusammenfassung Grundlagen semantischer Netze 27  
     Literatur 28  
  3 Tagging und assoziative Netze 29  
     3.1 Tagging 29  
     3.2 Automatisch generierte assoziative Netze 30  
        3.2.1 Grundprinzip Cluster-Analyse 31  
        3.2.2 Statistisches Text-Mining -- Kookkurrenzen 35  
     3.3 Nutzungsmglichkeiten und Bewertung 35  
     3.4 Zusammenfassung -- Tagging und assoziative Netze 36  
     Literatur 37  
  4 Ausbaustufe Themennetz 38  
     4.1 Kernideen von Themennetzen 38  
     4.2 Nutzungsmglichkeiten 39  
     4.3 Aufbau und Quellen 42  
        4.3.1 Text-Mining: Cluster-Analyse 43  
        4.3.2 Halbstrukturierte Quellen 44  
        4.3.3 Auswertung der Endnutzer-Interaktionen und -Suchen 45  
        4.3.4 Enduser-Tagging und -Editing 46  
        4.3.5 Knowledge-Engineering 47  
        4.3.6 Kombinationen 47  
     4.4 Der Aufwand fr den Aufbau eines Themennetzes 48  
     4.5 Zusammenfassung -- Themennetze 49  
     Literatur 49  
  5 Ausbaustufe Faktennetz 51  
     5.1 Kernideen von Faktennetzen 51  
        5.1.1 Vereinheitlichung 53  
        5.1.2 Die Ober-/Unterbegriffsrelation 54  
        5.1.3 Vererbung 56  
     5.2 Nutzungsmglichkeiten 57  
        5.2.1 Strukturierte Abfragen 57  
        5.2.2 Anwendung von strukturierten Abfragen 59  
        5.2.3 Spezifische Sichten 60  
        5.2.4 Navigationsbaume und Reports 60  
        5.2.5 Ähnlichkeitsermittlung 62  
        5.2.6 Exkurs -- Semantische Netze und Datenbanken 65  
     5.3 Aufbau und Quellen 66  
        5.3.1 Text-Mining: gezieltes Parsing 67  
        5.3.2 Strukturierte Quellen im Unternehmen 68  
        5.3.3 Knowledge-Engineering 70  
     5.4 Zusammenfassung -- Faktennetze 70  
     Literatur 70  
  6 Expertensysteme und Ontologien 72  
     6.1 Komplexittsfaktoren 72  
     6.2 Detailgrad des Modells 72  
        6.2.1 Funktionale Detaillierung 74  
        6.2.2 Zeitabhängige Aussagen 75  
        6.2.3 Differenzierte Aussagen 76  
        6.2.4 Komplexe Aussagen 77  
     6.3 Allgemeingltigkeit des Modells 78  
        6.3.1 Dynamik modellieren 81  
        6.3.2 Komplexere Instrumente 82  
        6.3.3 Description logic 83  
        6.3.4 Komplexere Instrumente -- upper ontologies 85  
     6.4 Aufbau und Quellen 87  
     6.5 Zusammenfassung -- Expertensysteme und Ontologien 87  
     Literatur 87  
  7 Bewertung und Kombination der Ausbaustufen 89  
     7.1 Kosten und Nutzen im Vergleich 89  
     7.2 Kombinationen 92  
        7.2.1 Zusammenwirken von Themen und Fakten 92  
        7.2.2 Beimischungen von Expertensystem-Anteilen 94  
     Literatur 94  
  8 Projekt- und Anwendungsbeispiele 95  
     8.1 Typische Einsatzszenarien fr semantische Netze 95  
     8.2 Welche Ausbaustufe brauche ich? 99  
     8.3 Projektbeispiel Pressearchiv 100  
     8.4 Projektbeispiel Technologie-Atlas 102  
     8.5 Projektbeispiel SAP Research Net 104  
     8.6 Projektbeispiel Reklamationen und Qualittssicherung 107  
     8.7 Projektbeispiel Vorentwicklung 109  
     8.8 Nutzung semantischer Technologie in der Industrie 111  
     Literatur 114  
  9 Knowledge-Engineering 116  
     9.1 Die Wahl des Ausgangspunkts 116  
     9.2 Iteratives Vorgehen 117  
     9.3 Die Interaktion mit Fachexperten 119  
     9.4 Dokumentation der Modellierungsentscheidungen 121  
     9.5 Konsistenzprfungen des Modells 121  
     9.6 Grundlagen der Aufwandsabschtzung 122  
     9.7 Die Werkzeuge 123  
     9.8 Exkurs: Textbasiertes versus unabhngiges Editing 124  
     9.9 Zusammenfassung Knowledge-Engineering 125  
     Literatur 126  
  10 Erschlieung von Dokumenten 127  
     10.1 Suchmaschinen und ihre semantische Lcke 127  
     10.2 Ebenen der Interpretation 129  
        10.2.1 Die Interpretation der Nutzerfrage 130  
     10.3 Makrotechniken 132  
        10.3.1 Semantisch angereicherte Volltextsuche 132  
        10.3.2 Automatische Klassifikation mit Cluster-Analyse 135  
     10.4 Mikrotechniken 137  
     10.5 Kombinationen und Varianten 139  
        10.5.1 Der Zeitpunkt der Anwendung 139  
        10.5.2 Prakoordination versus Postkoordination 140  
     10.6 Vertiefung Texterschlieung 142  
     10.7 Zusammenfassung -- Erschlieung von Dokumenten 142  
     Literatur 143  
  11 Modellierungsdetails 144  
     11.1 Begriffe und Individuen 144  
     11.2 Die Ober-/Unterbegriffsrelation 147  
     11.3 Rollen 150  
     11.4 Charakteristika von Relationen 151  
     11.5 Die Rolle der Benennungen 153  
        11.5.1 Kunstbegriffe zur Gruppierung 154  
        11.5.2 Ausfaktorisieren von Eigenschaften durch Kunstbegriffe 156  
     11.6 Mehrstellige Relationen 156  
     11.7 Metamodelle und Mehrsprachigkeit 160  
     11.8 Zusammenfassung -- Modellierungsdetails 162  
     Literatur 163  
  12 Unsicheres Wissen 164  
     12.1 Unsicherheit, systematisch betrachtet 164  
     12.2 Umgang mit fehlerbehafteter Information 165  
     12.3 Der Anspruch auf Vollstndigkeit 166  
     12.4 Formale Definitionen und unvollstndiges Wissen 168  
     12.5 Ungenauigkeit und Robustheit 169  
     12.6 Modelle unterschiedlicher Granularitt 170  
     12.7 Przision im Schema 174  
     12.8 Unsicherheit bei Ableitungen 175  
        12.8.1 Kontextfreiheit und Ableitungen 177  
        12.8.2 Ableitungen auf Begriffshierarchien 180  
     12.9 Ausnahmen und Negativaussagen 183  
     12.10 Zusammenfassung -- unsicheres Wissen 184  
     Literatur 185  
  13 bungen 186  
     13.1 Übung 1: ein einfaches Automobilnetz 186  
     13.2 Übung 2: ein kleines Geo-Modell 186  
     13.3 Übung 3: Ableitungen 187  
     13.4 Übung 4: Kombinationen 188  
     13.5 Übung 5: Übersetzung einer MindMap 188  
     13.6 Übung 6: Vertriebsmandate 189  
     13.7 Auflsung Übung 1 190  
     13.8 Auflsung Übung 2 191  
     13.9 Auflsung Übung 3 193  
     13.10 Mgliche Lsungen Übung 4 195  
     13.11 Mgliche Lsung Übung 5 196  
     13.12 Mgliche Lsung Übung 6 198  
  Glossar 201  
  Danksagung 206  
  Register 207  


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