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Aktuelle Trends der Wissensrepraesentation
 

Aktuelle Trends der Wissensrepraesentation

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Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz, 11.05.2011.

Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz, 11.05.2011.

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    Aktuelle Trends der Wissensrepraesentation Aktuelle Trends der Wissensrepraesentation Presentation Transcript

    • Aktuelle Trends der Wissensrepräsentation:Folksonomies und OntologienDr. Katrin Weller, M.A.Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz11. Mai 2011
    • Motivation Bridging the Semantic Gap?
    • Hintergrund Wissensrepräsentation (im Sinne der Informationswissenschaft) KOS: Knowledge Organization System Aufbau von Retrieval (z.B. Indexierung KOS (z.B. Suche mit (Klassifizierung, Thesaurus- Thesaurus- Abstracting) aufbau) Termen)
    • EntwicklungKOS im Semantic Web und im Social Web Wissensrepräsentation Methodenspektrum an KOS wird erweitert. Neue Forschungsfragen. Semantic Web Social Web (Web 2.0) Ontologien als neue Form Folksonomies als neue von KOS. Formale Form von KOS. Nutzer im Repräsentation. Mittelpunkt
    • Folksonomies & Social Web Quelle: Flickr, User Gernot Poetsch: http://www.flickr.com/photos/gernot/201679364/
    • Broad Folksonomies und Narrow Folksonomieshttp://www.delicious.com/
    • Vor- und Nachteile von Folksonomies kontrolliert lebendig
    • Vor- und Nachteile von Folksonomies Inhalts- beschreibung Daten- Management
    • Vor- und Nachteile von Folksonomies sozial persönlich
    • Vor- und Nachteile von Folksonomies Retrieval Exploration
    • Informationsgewinnung aus Folksonomies Einblicke in Nutzerverhalten & Sprachgebrauch: Quelle für andere Vokabulare Neue Pfade zur Navigation: ähnliche Dokumente, ähnliche Nutzer, ähnliche Tags Identifikation von Communities mit gemeinsamen Interessen, Expertenprofile basierend auf Tags Einblicke in zeitliche Entwicklungen – z.B. Tags im Zeitverlauf
    • Ontologien & Semantic Web
    • Die Idee zum Semantic Web• Berners-Lee, Hendler & Lassila (2001) veröffentlichen die wohl berühmteste Vision vom Semantic Web: Maschinenlesbare Daten • Nicht nur Menschen sondern auch Computer sollen Informationen interpretieren und weiterverarbeiten können (jedoch ≠ Basis künstlicher Intelligenz). Verbesserte Suche • z.B. ‘find me a doctor who offers specific treatments, who is located close to my home and whose appointment times match my personal time schedule‘ • Information Integration Schlussfolgerungen • Kombination von Faktenwissen • Folgerungen über nicht explizit eingegebene Informationen
    • Semantic Web Grundlagen Detaillierte Metadaten • z.B. Heinrich Heine ist eine Person, für kleinste Düsseldorf ist eine Stadt. Informationseinheiten • z.B. Heinrich Heine lebte in Düsseldorf / Zusätzliches Düsseldorf war Wohnort von Heinrich Hintergrundwissen Heine. • z.B. wenn Person A einen Bruder (Person Strukturen und B) und einen Sohn (Person C) hat, weiß Zusammenhänge man, dass Person B der Onkel von Person C ist. (nach Dakota, et al., 2003)
    • Ontologien: Merkmale & Struktur Konzepte werden meist als Klassen angelegt, die weiter mit Instanzen versehen werden können. Relationen können frei definiert werden  breiter Spielraum für Designer. Weiter können Regeln für die Klassenzugehörigkeit und für Verbindung von Konzepten angelegt werden, formale Logik soll eingesetzt werden.
    • 16Ontologien: Merkmale & Struktur
    • Indexierung im Semantic Web? • Mit Hilfe von Ontologien sollen Informationseinheiten indexiert (annotiert) werden. is_member_of / has_members Institution Person is_a is_a Universität Professor
    • Semantic Web UmsetzungGuha, R., McCool, R., & Miller, E. (2003). Semantic Search. In G. Hencsey & B. White (Eds.), WWW 2003: Proceedings of theTwelfth International World Wide Web Conference, Budapest, Hungary (pp. 700–709). New York, NY: ACM.
    • Ontologiesprachen und Editoren
    • Ontologiesprachen und Editoren Verschiedene Ontologiesprachen werden zur Abbildung von Ontologien entwickelt, z. B.: DAML, XOL, OIL, OWL; genutzt werden aber auch z. B. XML, RDF. Einige unterstützen Beschreibungslogik (z. B. OWL-DL). Editoren werden entwickelt, um den Aufbau von Ontologien zu vereinfachen. Beispiele: Protégé, OntoStudio. Reasoner werden eingesetzt, um logische Inkonsistenzen innerhalb der Ontologie aufzuspüren. Beispiele: FACT, Pellet.
    • Ontologiesprachen und Editoren
    • KOS-Spektrum Ontologie Neu durch Semantic Web Forschung: mehr Struktur Thesaurus Strukturelle Komplexität Klassische Methoden, Klassifikation normierte Formate Nomenklatur Neu durch Web 2.0 Folksonomy Nutzeraktivität: mehr Kapazität Größe der abgebildeten Domäne
    • KOS-Spektrum Abstraktionsrelation, Instanz-Relation Ontologie (is-a), frei-definierbare Assoziationsrelationen (spezifizierte ) Hierarchie-, Äquivalenz- und Thesaurus Assoziationsrelation Strukturelle Komplexität Klassifikation Hierarchie- und Äquivalenzrelation Äquivalenzralation Nomenklatur (Assoziationsrelation) Keine paradigmatischen Folksonomy (semantischen) Relationen Größe der abgebildeten Domäne
    • Semantic Web + Social Web = Social Semantic Web? Social Semantic Web z.B. Nutzer-Content + formale Metadaten, semantisch verlinkte Communities. Semantic Web Social Web (Web 2.0) Zusätzliche Metadaten für Nutzergenerierter Content, Retrieval und Informations- Social Software, Nutzer- integration. Interaktion.
    • Social Web Effekte mit Potential für das Semantic Web Nutzerbeteiligung und teilweise auch aktive Zusammenarbeit von Nutzern wird selbstverständlich. (Collaboration vs. Collection) Große Datensammlungen (user-generated content) sind neu verfügbar und spiegeln verschiedene Interessen und Perspektiven wider. (plus Mashups) Netzwerke unterstützen die Verlinkung sowohl von Nutzern als auch von Dokumenten. Über Social Tagging kommen viele Nutzer erstmals mit den Grundprinzipien der Inhaltserschließung in Kontakt.
    • Zusammenhang Social Semantic Web und KOS • Je mehr Inhalte im WWW, desto mehr werden strukturierte Zugänge benötigt. • Idealvorstellung: Communities sollen bei Aufbau und Pflege von Metadaten sowie bei der Indexierung mithelfen. WWW Social Semantic Applications User Activities Metadaten
    • Social Semantic Web Bausteine • Nutzer-Communities • Technologien, die den Nutzern einen einfachen Informationsaustausch ermöglichen • Vernetzungen zwischen einzelnen Tools und zwischen deren „Elementen“, z.B. zwischen Nutzern oder Dokumenten • Kennungen (Identifier) • Metadaten und KOS • Mash-Ups und Neu-Kombinationen
    • Social Semantic Web Beispiel: Semantic Wikipedia Quelle: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.
    • Beispiel: FOAF (Friend of a friend)(zwei Personen und ihre Beziehung im FOAF Format) Quelle: http://www.foaf-project.org/2004/us/about.html.
    • Herausforderungen Integrative Aspekte Konzeptionelle Aspekte Anwendungsorientierte Soziale Aspekte Aspekte
    • Beste Grüße aus Düsseldorf! Foto: Katrin WellerDr. Katrin WellerAbteilung für InformationswissenschaftInstitut für Sprache und InformationHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfUniversitätsstr. 1, Geb. 23.21.04.68, 40225 DüsseldorfE-Mail: weller@uni-duesseldorf.deTwitter: @kwelle
    • Heinrich-Heine-Univiersität Düsseldorf Alle Fotos Katrin Weller
    • Informationswissenschaft in DüsseldorfInformationswissenschaft und Sprachtechnologie (B.A / M.A.)Informationswissenschaft als Ergänzungsfach im B.A.Promotionsstudiengang Informationswissenschaft• Webseite des Instituts: http://www.phil-fak.uni-duesseldorf.de/infowiss• Facebook Profil: http://www.facebook.com/pages/Informationswissenschaft-Heinrich- Heine-Uni-D%C3%BCsseldorf/11252963426• Twitter Hashtag: #iwhhu• Studiengang im Überblick: http://www.uni- duesseldorf.de/home/studium-und-lehre/studienplatzbewerbung- 2011/angebotene-studiengaenge-datenbank/studiengaenge-neu- info/studiengaenge/informationswissenschaft-und- sprachtechnologie.html
    • Informationswissenschaft in DüsseldorfStudienschwerpunkte – Information Retrieval – Wissensrepräsentation – Informetrie – Angewandte Informationswissenschaft (Wissensmanagement und Informationsmarkt) – Plus: Computerlinguistik und Informatik
    • Informationswissenschaft in DüsseldorfAktuelle Forschungsschwerpunkte – Emotionales Information Retrieval – Folksonomies im Information Retrieval – Wissensrepräsentation mit Folksonomies und/oder Ontologien – Social Web und Web 2.0 – Informationelle Städte – Wissenschaft und Internet – Twitter – E-learning – Informationskompetenz – Und vieles mehr – Überblick über aktuelle Forschungsprojekte der Düsseldorfer Informationswissenschaft im Bereich Social Media (von Tamara Heck): http://www.scmonline.de/sites/default/files/download_files/scm_newslet ter_2_2011.pdf (Seite 5-7)
    • Informationswissenschaft in Düsseldorf„Mitforschende Studenten“ – „Studi 2.0 – Der mitforschende Student“ , Forschungs-Seminar im dritten Jahrgang. – Studenten auf Konferenzen: Frankfurt, London, Hawaii, Malaysia, … – „Studentischer Workshop für informationswissenschaftliche Forschung“ SWiF 2010 in Düsseldorf http://www.phil-fak.uni- duesseldorf.de/infowiss/veranstaltungen/swif2010/, SWiF 2011 geplant (Hamburg, November 2011). – DGI Konferenz 2012 am 22. und 23. März 2012 in Düsseldorf http://www.dgi-info.de/onlinetagung.aspx.
    • Quellen der verwendeten Abbildungen• Folie 2, Folien 7-11, Folien 11, 13, 15, 20, 25: Word ClipArt.• Folie 4, Flickr Screenshot: www.flickr.com, photo uploaded by user ‘Richard and Gill’ on Feb. 17th 2007.• Folie 5, Flickr Screenshots: http://www.flickr.com/photos/gernot/201679364• Folie 6, Delicious Screenshot: http://www.delicious.com/url/16587db643d9c04b30c638c92c4ac5e3• Folie 12, Schema der BIO2Me Ontologie: Mainz, I., Weller, K., Paulsen, I., Mainz, D., Kohl, J., & von Haeseler, A. (2008). Ontoverse: Collaborative Ontology Engineering for the Life Sciences. Information - Wissenschaft und Praxis, 59(2), 91–99.• Folie 16, Schematische Ontologiedarstellung: Weller, K. (2010). Knowledge Representation in the Social Semantic Web. (Knowledge and Information, Vol. 3). De Gruyter, Saur: Berlin.• Folie 17, Screenshot Informationswissenschaft Uni Düsseldorf: http://www.phil-fak.uni- duesseldorf.de/infowiss/mitarbeiter/professor/wolfgang-g-stock/• Folie 18: Guha, R., McCool, R., & Miller, E. (2003). Semantic Search. In G. Hencsey & B. White (Eds.), WWW 2003: Proceedings of the Twelfth International World Wide Web Conference, Budapest, Hungary (pp. 700–709). New York, NY: ACM.• Folie 21, Protégé Editor (http://protege.stanford.edu/): Weller, K. (2009). Ontologien: Stand und Entwicklung der Semantik für das World Wide Web. LIBREAS - Library Ideas, 5(2/15).• Folie 28: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.• Folie 30, oben links: http://www.drjost.ch/162,0,beispiele-gruppe-2,index,0.php, unten links: http://www.welt.de/wissenschaft/medizin/article3017482/Arbeit-im-Grossraumbuero-macht-krank.html, oben rechts: http://www.flickr.com/photos/molamoni/754750979/, unten rechts: http://www.core77.com/corehome/2005/04/i-am- stuck-on-post-its-cuz-post-its.html• Folie 31 und 32, Fotos: Katrin Weller.