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E-Book

Semantische Technologien

Grundlagen. Konzepte. Anwendungen.

Verlag	Spektrum Akademischer Verlag
Erscheinungsjahr	2011
Seitenanzahl	461 Seiten
ISBN	9783827426642
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	14,99 EUR

Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in Grundlagen, Potentiale und Anwendungen Semantischer Technologien. Es richtet sich an Studierende der Infor¬matik und angrenzender Fächer sowie an Entwickler, die Seman¬tische Technologien am Arbeitsplatz oder in verteilten Applikationen nutzen möchten. Mit seiner an praktischen Beispielen orientierten Darstellung gibt es aber auch Anwendern und Entscheidern in Unternehmen einen breiten Überblick über Nutzen und Möglichkeiten dieser Technologie.

Semantische Technologien versetzen Computer in die Lage, Informationen nicht nur zu speichern und wieder zu finden, sondern sie ihrer Bedeutung entsprechend auszuwerten, zu verbinden, zu Neuem zu verknüpfen, und so flexibel und zielgerichtet nützliche Leistungen zu erbringen.

Das vorliegende Buch stellt im ersten Teil die als Semantische Technologien bezeichneten Techniken, Sprachen und Repräsentationsformalismen vor. Diese Elemente erlauben es, das in Informationen enthaltene Wissen formal und damit für den Computer verarbeitbar zu beschreiben, Konzepte und Beziehungen darzustellen und schließlich Inhalte zu erfragen, zu erschließen und in Netzen zugänglich zu machen.

Der zweite Teil beschreibt, wie mit Semantischen Technologien elementare Funktionen und umfassende Dienste der Informations- und Wissensverarbeitung realisiert werden können. Hierzu gehören etwa die Annotation und das Erschließen von Information, die Suche in den resultierenden Strukturen, das Erklären von Bedeutungszusammenhängen sowie die Integration einzelner Komponenten in komplexe Ablaufprozesse und Anwendungslösungen.

Der dritte Teil beschreibt schließlich vielfältige Anwendungsbeispiele in unterschiedlichen Bereichen und illustriert so Mehrwert, Potenzial und Grenzen von Semantischen Technologien. Die dargestellten Systeme reichen von Werkzeugen für persönliches, individuelles Informationsmanagement über Unterstützungsfunktionen für Gruppen bis hin zu neuen Ansätzen im Internet der Dinge und Dienste, einschließlich der Integration verschiedener Medien und Anwendungen von Medizin bis Musik.

Prof. Dr. Andreas Dengel ist Wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern, Professor für Informatik an der Technischen Uni¬versität Kaiserslautern und Honorarprofessor am Dept. of Computer Science and Intelligent Systems der Graduate School of Engineering an der Osaka Prefecture University und arbeitet mit seiner Gruppe seit vielen Jahren auf dem Gebiet Semantischer Technologien.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Vorwort	5
Inhaltsverzeichnis	6
Teil I Grundlagen	13
1 Einleitung	14
1.1 Daten, Information und Wissen	15
1.2 Wissen im Alltag: Ein menschliches Beispiel	16
1.2.1 Beispielszenario	17
Personenbeschreibung Rudi Baispilov	17
Kontaktdaten	18
Personenbeschreibung Dr. Gesine Mustermann	18
Kontaktdaten	19
1.2.2 Wissensarbeit – Wunsch und Wirklichkeit	19
1.3 Semantik und semantische Technologien	21
1.4 Metadaten	24
1.5 Der weitere Inhalt dieses Buches	26
2 Wissensrepräsentation	31
2.1 Prinzipien der maschinellen Wissensverarbeitung	33
2.2 Fakten und Regeln	33
2.2.1 Formalisierung von Aussagen	33
2.2.2 Fakten	34
2.2.3 Inferenz mit Regeln	35
2.2.4 Anfragen	36
2.3 Logik und Inferenz	37
2.3.1 Logische Operatoren	38
2.3.2 Inferenzmechanismen	38
2.4 Pr¨adikatenlogik	41
2.4.1 Symbolformen	41
2.4.2 Quantoren	41
2.5 Semantische Netze	43
2.5.1 Wissensdarstellung mit Graphen	44
2.5.2 Relationen und ihre Eigenschaften	45
2.5.3 Eigenschaften Semantischer Netze	46
2.5.4 Kardinalit¨at von Relationen	48
2.6 Frames	49
2.6.1 Der Schemabegriff	49
2.6.2 Frames als Denkmodell	51
2.6.3 Klassifikation	53
2.6.4 Generalisierung und Spezialisierung	54
2.6.5 Vererbung	55
2.6.6 Instanziierung	57
2.7 Taxonomien	58
2.7.1 Multi-perspektivische Schemahierarchien	59
2.7.2 Probleme bei unterschiedlichen Rollen	61
2.8 Conceptual Dependencies	62
2.8.1 Handlung und Zustand	63
2.8.2 Handlungsoptionen	63
2.8.3 Mentale Drehb¨ucher	65
2.9 Taxonomien mit formaler Semantik: Die KL-ONE-Familie	68
2.9.1 Superkonzepte	69
2.9.2 Rollen	70
2.9.3 Vererbung und Rollenrestriktionen	70
2.9.4 Wohlgeformte Terme und ihre Semantik	71
2.9.5 Subsumption und Klassifizierung	72
2.10 Ontologien	74
2.10.1 Der Ontologiebegriff in der Informatik	74
2.10.2 Aufbau von Ontologien	76
2.10.3 Nutzen von Ontologien	80
2.11 Fazit	81
2.12 Weiterf¨uhrende Literatur	82
3 Semantische Netze, Thesauri und Topic Maps	83
3.1 Grundlagen	84
3.1.1 Struktur Semantischer Netze	84
3.1.2 Klassifikation Semantischer Netze	85
3.2 Grafische Notationen	88
3.2.1 Mind-Maps	89
Geschichte und Motivation	90
Werkzeuge	90
3.2.2 Concept-Maps	90
Geschichte und Motivation	91
Anwendungen von Concept-Maps	92
Erstellung von Concept-Maps	93
Formale Semantik von Concept-Maps	95
Werkzeuge	97
3.2.3 Conceptual Graphs	98
Conceptual Graphs	98
3.2.4 Grafische vs. Lineare Notationen	99
3.3 Weitere Repr¨asentationstechnologien	102
3.3.1 Thesauri	102
Linguistische Thesauri	103
Thesauri zur Dokumentation	104
Standardisierung	104
3.3.2 Topic Maps	104
Datenmodell	105
Standards und Standardisierungsprojekte	110
Anwendungsbereiche	111
Werkzeuge und Systeme	113
3.4 Fazit	114
3.5 Weiterf¨uhrende Literatur	116
4 Das Resource Description Framework	118
4.1 Von der Pr¨asentationszur Inhaltssicht	121
4.1.1 Pr¨asentationsebene: Die Hypertext Markup Language HTML	121
4.1.2 Die Strukturierungssprache XML	122
4.1.3 Umgang mit Mehrdeutigkeit: Disambiguierung durch Zuweisung von Namensr¨aumen	125
4.2 Das RDF-Datenmodell	127
4.2.1 Container	128
4.2.2 Aussagen ¨uber Aussagen: Reifizierung	131
4.3 Ontologische Strukturierung von Daten: RDF-Schema	133
4.4 (X)HTML-Erweiterung: RDFa	135
4.5 Die Web Ontology Language (OWL)	136
4.6 Fazit	137
4.7 Weiterf¨uhrende Literatur	137
5 Ontologien und Ontologie-Abgleich in verteilten Informationssystemen	139
5.1 Motivation: Ontologien in verteilten IT-Systemen	140
5.1.1 Explizite Konzeptualisierungen als Basis semantischer IT-Systeme	140
5.1.2 Ontologien in verteilten Informationslandschaften	143
5.2 Abgleich von Ontologien	145
5.2.1 Repr¨asentation von Abbildungen zwischen Ontologien	147
5.2.2 Heuristiken zur automatischen Berechnung von Beziehungen zwischen Ontologien	151
Die lexikalische Ebene der Ontologien	151
Die Ontologie-Struktur	155
Ontologie-Nutzung als Evidenz f¨ur Korrespondenzen	156
5.2.3 Integration von Mapping-Vorschl¨agen	158
Integration einzelner Matching-Heuristiken	158
Integration mehrerer Abbildungsvorschl¨age	160
5.2.4 Zusammenfassung: Der generelle Matching-Prozess	160
5.3 Werkzeuge	162
5.3.1 Alignment API	162
5.3.2 S-Match	164
5.3.3 Die PROMPT-Suite	164
5.4 Fazit	166
5.5 Weiterf¨uhrende Literatur	167
6 Anfragesprachen und Reasoning	169
6.1 Anfragesprachen	169
6.1.1 Einfache SPO-Anfragen	170
6.1.2 SPARQL	170
Abk¨urzende Schreibweisen	172
Filter	172
Weitere Graph-Pattern	173
L¨osungslistenmodifikatoren	174
Weitere Anfrageformate	174
RDF-Datasets und benannte Graphen	175
SPARQL und RDFS	176
6.1.3 Anfragesprachen f¨ur OWL	177
6.2 Reasoning	178
6.2.1 Hornlogik und F-Logik	178
Regeln in Jena	178
6.2.2 Reasoning f¨ur OWL	182
SWRL (Semantic Web Rule Language)	182
6.3 Fazit	184
6.4 Weiterf¨uhrende Literatur	184
Teil II Fundamentale Dienste und Funktionen	189
7 Linked Open Data, Semantic Web Datensätze	190
7.1 Linked Open Data die Grundlagen	192
7.2 Ver¨offentlichen von Linked Open Data	193
7.2.1 Wrapping von existierenden Datens¨atzen	194
Wrapper-Ans¨atze	195
7.3 Beispiele f¨ur LOD-Services	197
7.3.1 Dump-Konversion: DBpedia	198
7.3.2 Online-Konversion: DBTropes	199
7.4 Zugriff auf Linked Data	200
7.4.1 REST & HTTP Content Negotiation	201
7.4.2 Zugriff durch menschliche Nutzer	201
Generische Linked-Data-Browser	202
Suchmaschinen f¨ur Linked Data	204
Linked-Data-basierte Anwendungen	204
7.4.3 Zugriff in Anwendungen	204
Zugriff durch automatische Navigation im Web of Data	205
Automatischer Zugriff auf Linked-Data-Suchmaschinen	206
Anfrageausf¨uhrung ¨uber dem Web of Linked Data	206
7.5 Beispiel	208
7.6 Fazit	209
7.7 Weiterf¨uhrende Literatur	209
8 Semantik in der Informationsextraktion	211
8.1 Informationsextraktion	213
8.2 Generischer Aufbau einer Informationsextraktion	214
8.2.1 Syntaktische Analyse	214
Textextraktion	215
Spracherkennung	215
Segmentierung von W¨ortern	216
Segmentierung von S¨atzen	216
Part-of-Speech-Tagging	217
Erkennung von Phrasen	218
8.2.2 Semantische Analyse	219
Erkennung von benannten Entit¨aten	219
Erkennung von strukturierten Entit¨aten	220
Koreferenzanalyse	220
Aufl¨osung sprachlicher Mehrdeutigkeiten	221
Erkennung von Fakten	221
8.2.3 Templates	223
8.3 Ontologien in der Informationsextraktion	225
8.3.1 Formale Modellierung von sprachlichem Hintergrundwissen	225
8.3.2 Extraktionsontologien	226
8.3.3 Formale Modellierung von Dom¨anenwissen	227
8.3.4 Formale Anfragesprachen zur Spezifikation von Templates	228
8.4 Formale Repr¨asentation von Extraktionsresultaten	229
8.4.1 Semantisches Anreichern von Dokumenten	229
8.4.2 Semantische Annotationen	230
8.5 Fazit	234
8.6 Weiterf¨uhrende Literatur	234
9 Semantische Suche	236
9.1 Der Begriff Semantische Suche	237
9.1.1 Grundlagen	237
9.1.2 Viele Definitionen ein Ziel	238
9.2 Kategorien semantischer Suchmaschinen	239
9.2.1 Formularbasierte Suche	240
9.2.2 Suchmaschinen mit RDF-basierten Anfragesprachen	241
9.2.3 Faceted Browsing	242
9.2.4 Semantikbasierte Schl¨usselwortsuchmaschinen	243
9.2.5 Question Answering Tools	244
9.2.6 Schl¨usselwortsuche mit semantischer Nachverarbeitung	245
9.2.7 Semantikbasierte intelligente Visualisierung	246
9.3 Architektur und Ans¨atze	246
9.3.1 Wissensbasis, Suchraum	248
Suchraum vs. Wissensbasis	248
Beschaffenheit des Suchraumes und der Wissensbasis	249
9.3.2 Anfrageverarbeitung	250
Formalit¨at der Anfrage	250
Anfragemodifizierung	250
9.3.3 Ans¨atze, Suchalgorithmen	252
9.3.4 Beispiele	256
9.4 Benutzerkontext, Personalisierung und Transparenz	258
9.4.1 Benutzerkontext und Personalisierung	258
9.4.2 Transparenz	259
9.5 Fazit	260
9.6 Weiterf¨uhrende Literatur	261
10 Erklärungsfähigkeit semantischer Systeme	262
10.1 Szenario	263
10.2 Der Begriff der Erkl¨arung	265
10.2.1 Erkl¨arungen im Alltag	266
10.2.2 Wissenschaftliche Erkl¨arungen	267
10.3 Erkl¨arungen in Expertensystemen	268
10.3.1 MYCIN	269
10.3.2 NEOMYCIN	269
10.3.3 RED	270
10.3.4 PEA	271
10.3.5 REX	272
10.4 Aspekte von Erkl¨arungen	273
10.4.1 Arten von Erkl¨arungen	273
10.4.2 Ziele von Erkl¨arungen	274
10.4.3 Darstellungen von Erkl¨arungen	275
10.4.4 Wahrheit und Erkl¨arung	275
10.4.5 Anforderungen an Erkl¨arungen	275
10.4.6 Erkl¨arungsszenario	277
10.5 Erkl¨arungen im Semantic Web	278
10.5.1 Inference Web	279
10.5.2 Erkl¨arungskomponente von RadSem	283
10.6 Fazit	285
10.7 Weiterf¨uhrende Literatur	287
Teil III Anwendungen	288
11 Semantische Webservices zur Steuerung von Produktionsprozessen	289
11.1 Einleitung	290
11.2 Grundlagen	292
11.2.1 Steuerungen in heutigen Produktionsanlagen	292
11.2.2 Serviceorientierte Architekturen	293
WSDL – Beschreibung von Webservices	294
UDDI – Verzeichnisdienste f¨ur Webservices	297
BPEL – Orchestrierung von Webservices	297
11.2.3 Semantische Webservices	298
SAWSDL	298
WSMO	300
OWL-S	301
11.3 Anwendungsfeld	303
11.3.1 Semantische Webservices in der Produktionsdom¨ane	303
11.3.2 Experimenteller Aufbau	304
11.4 Semantisches Auffinden von Webservices in der Produktion	305
11.4.1 Semantische Annotation der Webservices	305
Semantische Annotation mit SAWSDL	307
Semantische Beschreibung mit OWL-S	308
Ergebnisse des Vergleichs von SAWSDL und OWL-S	310
11.4.2 Erstellungsprozess und Struktur der Ontologien	310
11.4.3 Systemarchitektur und Ablauf des semantischen Auffindens von Webservices	312
11.5 Automatische Orchestrierung zur Erstellung flexibler Produktionsprozesse	313
11.5.1 Semantisch unterst¨utzte Prozessmodellierung	314
11.5.2 Konzeptioneller Ansatz zur flexiblen Steuerung von Produktionsprozessen	314
11.6 Fazit	317
11.7 Weiterf¨uhrende Literatur	318
12 Wissensarbeit am Desktop	319
12.1 Herausforderungen der Wissensarbeit auf dem Desktop	320
12.2 Semantische Modellierung des Wissensraums	321
12.2.1 Pers¨onliches Informationsmodell (PIMO)	323
Repr¨asentation des PIMOs in RDF	324
PIMO-Upper: Allgemeine Klassen	325
PIMO-Mid: Ontologien, die in einer Dom¨ane oder Gruppe geteilt werden	325
Pers¨onliche Klassen, Relationen und Erweiterungen	325
Beispiel	326
12.2.2 Die NIE-Ontologien zur Datenrepr¨asentation	327
Repr¨asentation eines Adressbucheintrages in RDF	329
12.2.3 Integration propriet¨arer Informationsquellen	332
Aperture	332
Gnowsis	333
12.3 Der Semantic Desktop	334
12.3.1 Ausgangssituation	335
12.3.2 Die Idee des Semantic Desktops	336
12.3.3 Nepomuk Semantic Desktop	337
12.3.4 Refinder	343
12.4 Wikis und Semantische Wikis	347
12.4.1 Annotationen bei dokumentbasierter Arbeit	349
12.4.2 Das pers¨onliche Wiki im Semantic Desktop	351
12.4.3 Feingranulare Annotationen – der Ansatz in Mymory	352
Die Technische Realisierung der Annotationen	354
Annotationsbasierte Suche	356
Visualisierung der strukturierten Daten	356
Beispiele	357
12.5 Aufgabenmanagement f¨ur Wissensarbeiter	358
12.5.1 Permanenter Aufgabenwechsel (Multitasking)	359
12.5.2 Ziele f¨ur die technische Unterst¨utzung	360
12.5.3 Task Management-Systeme	360
12.5.4 Semantische Aufgabenmodellierung	361
12.5.5 Kontext eines Wissensarbeiters	362
Semantische Kontextmodellierung	362
12.5.6 ConTask: Kontextsensitives Aufgabenmanagement	366
Benutzerverhalten und Historie	367
12.6 Fazit	371
12.7 Weiterf¨uhrende Literatur	371
13 Semantische Suche für medizinische Bilder	373
13.1 Medico-Ontologie-Hierarchie	374
13.1.1 Representational Ontologies	375
13.1.2 Upper Ontology	375
13.1.3 Information Element Ontology	376
13.1.4 Clinical Ontology	376
13.1.5 Annotation Ontology	377
13.1.6 Medical Ontologies	377
13.2 Semantische Technologien im Medico-System	378
13.2.1 MedicoServer	379
13.2.2 SemanticSearch and SemanticAnnotation	380
13.2.3 Tripel-Speicher	381
13.2.4 Semantisches Volumen-Parsing	382
13.2.5 Spatial DBMS	383
13.2.6 Der 2-D-Annotations-Prototyp RadSem	384
13.2.7 Die 3-D-Annotationsanwendung f¨ur den klinischen Betrieb	385
13.2.8 Semantische Navigation	385
13.2.9 Multimodal Dialogue Interface	386
13.3 Fazit	387
13.4 Weiterf¨uhrende Literatur	388
14 Semantische Musikempfehlungen	389
14.1 Grundlagen	390
14.1.1 Musikontologien	390
The Music Ontology	390
14.1.2 Social Music und das Semantic Web	391
14.2 Datensammlungen zu musikbezogenen Informationen	393
14.2.1 Traditioneller Musikjournalismus im Wandel der Zeit	393
14.2.2 Musik und das Linked Open Data Projekt	394
DBTune	394
DBpedia	395
Freebase	396
14.3 Algorithmen zur Musikempfehlung	397
14.3.1 Inhaltsbasierte Verfahren	397
14.3.2 Kollaboratives Filtern	398
14.3.3 Hybride Ans¨atze	398
14.4 Soziosemantische Musikempfehlungen	399
14.4.1 Kollaboratives Filtern und Semantische Social Networks	399
FOAF-ing the music	400
14.4.2 dbrec: DBpedia als Basis f¨ur Musikempfehlungen	400
14.4.3 HORST – Holistic Recommendation and Storytelling	402
¨Uberf¨uhren der semantischen Daten in einen Vektorraum	403
Merkmalsauswahl und Gewichtung	403
Berechnung der ¨Ahnlichkeit	404
Bereitstellung einer erkl¨arenden Geschichte	404
14.5 Fazit	405
14.6 Weiterf¨uhrende Literatur	405
15 Optimierung von Instandhaltungsprozessen durch Semantische Technologien	406
15.1 Einleitung	407
15.2 Grundlagen	409
15.2.1 Interpretation von Kontextinformationen als Grundlage kontextadaptiver Anwendungen	409
15.2.2 Systemarchitektur zur Interpretation und Nutzung von Ortsinformationen in Fabriksystemen	411
15.3 Anwendungsfeld und Szenario	413
15.3.1 Instandhaltungsprozesse in der industriellen Produktion	413
15.3.2 Szenario	414
15.4 Semantische nahtlose Navigationsanwendung	417
15.4.1 Ontologiebasierte Situationsinterpretation	417
Identifikation und Modellierung einzelner Situationen	418
Modellierung der Ontologie	421
Semantisches Reasoning	423
15.4.2 Anwendungsbezogene Nutzung von Ontologien	424
Interpretation Server als technische Grundlage	424
Semantische nahtlose Navigation als Anwendung	425
15.5 Fazit	426
15.6 Weiterf¨uhrende Literatur	429
Literaturverzeichnis	430
Akronyme	451
Index	454
Die Autorinnen und Autoren	460

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