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