SEMANTIC MULTIMEDIA

                                                                                              Seminar...
Semantic Multimedia
2
               1. Videosuche mit Yovisto
               2. Linked Data und das Semantic Web
        ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

3            Videosuchmaschinen - prinzipielle Architektur
    ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

4           yovisto.com
              • Videosuchmaschine mit d...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

5
            yovisto.com - Arbeitsweise                       ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

6          Metadatengewinnung




             Seminar: Semanti...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

6          Metadatengewinnung

                                ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

6          Metadatengewinnung

                                ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

6          Metadatengewinnung

                                ...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

7
            ■ Semantische      Annotation

    Metadata Extra...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

7
            ■ Semantische      Annotation

    Metadata Extra...
Semantic Multimedia
            1. Videosuche mit yovisto

7
            ■ Semantische                      Annotation

  ...
Semantic Multimedia
8
               1. Videosuche mit Yovisto
               2. Linked Data und das Semantic Web
        ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

9          Vom World Wide Web zum Web of Data
       ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

10
          Inhalte im Semantic Web maschinell „vers...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

11
          Inhalte im Semantic Web maschinell „vers...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

12




             Seminar: Semantic Multimedia, Has...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

13
            Linked Data
            ■ Begriff wurd...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

14
            Linked Data
            ■ Begriff wurd...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

15
            Linked Data
            ■ technische G...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

16
            Linked Data
                     □ Die...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

17
            Linking Open Data
            ■ Publiz...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

18




             Seminar: Semantic Multimedia, Has...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

19
               Datenbanktechnologie vs. Linked Dat...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

20
            Uniform Resource Identifiers - URI
    ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

21
             Resource Description Framework - RDF
...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

22
            Resource Description Framework (RDF)
 ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

23
            Von der Datenbank zu RDF
            ■...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

24
            Von der Datenbank zu RDF
            ■...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

25
            Von der Datenbank zu RDF
            ■...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

26
            Von der Datenbank zu RDF
            ■...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

27
            Von der Datenbank zu RDF
            ■...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

28
            RDF Serialisierung
            ■ RDF/X...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

29
            RDF Serialisierung
            ■ RDF/T...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

30
            RDF Schema
            • Erster W3C Dr...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

31
            RDF Schema -- ein Beispiel            ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

32
                         Wie kommt Semantik ins WW...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

33
                         RDFa
            • Unters...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

34
                         RDFa
            • <span ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

35
                         RDFa - ein kleines Beispi...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

36
                         RDFa - noch ein kleines B...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

36
                         RDFa - noch ein kleines B...
Semantic Multimedia
       2. Linked Data und das Semantic Web

37
       Linked Data für Mensch und Maschine
       ■ URI...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

66
38
            Linked Data für Mensch und Maschine...
Semantic Multimedia
       2. Linked Data und das Semantic Web

66
39
       Linked Data für Mensch und Maschine
       ■ ...
Semantic Multimedia
       2. Linked Data und das Semantic Web

66
40
       Dereferenzierung von URIs
       ■ Bsp.: FOAF...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

41
            Dereferenzierung von URIs
            ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

42
            Dereferenzierung von URIs
            ...
Semantic Multimedia
            2. Linked Data und das Semantic Web

43
            Dereferenzierung von URIs
            ...
Semantic Multimedia
44
               1. Videosuche mit Yovisto
               2. Linked Data und das Semantic Web
       ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

45

                                                           ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

46
            Key Advances in Google Search

                 ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            The World According to Google....




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Semantisch unterstütztes Information Retrieval
    ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Erweiterung/Verfeinerung der Suchergebnisse
       ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Erweiterung/Verfeinerung der Suchergebnisse
       ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
               □ Bere...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
                Bsp.:...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
                Bsp.:...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
                Bsp.:...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
                Bsp.:...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Herstellung von Querverweisen
                Bsp.:...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

            Explorative Suche
               • Was, wenn der Be...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

56
            Explorative Suche
               • Ist ein spezi...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

57
            Explorative Suche
               • Abkehr vom kl...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

57
            Explorative Suche
               • Abkehr vom kl...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

58        ■ How          to Explore the Web of Data?




      ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

59          ■ Welche        Fakten sind relevant/interessant?

...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

60




                                                        ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche
                                    history
60




             ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche
                                    history
60


               ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche
                                    history
60


               ...
Semantic Multimedia
            3. Explorative Videosuche

61        Explorative Suche in yovisto
             • Explorati...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantische Suchtechnologien
            Explorative Suche in audiovisuellen Daten




29


            4. Tele-TASK Sympo...
Semantic Multimedia
68
               1. Videosuche mit Yovisto
               2. Linked Data und das Semantic Web
       ...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

69        Allgemeine Evaluation von Informat...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

70          Evaluation von Information Retri...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

70          Evaluation von Information Retri...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

71        Evaluation der Explorativen Suche
...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

72        IDEE: Evaluation mit Hilfe geeigne...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

73        Was genau soll evaluiert werden?
 ...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

74        Qualität der Heuristiken zur explo...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

75        Generelle Disambiguierungsprobleme...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

76        Visuelle Analyse I - Bilderkennung...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

77        Visuelle Analyse II - Objektdetekt...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

78        Visuelle Analyse III - Objektident...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

79        Visuelle Analyse - Face Identificat...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

80        Visuelle Analyse IV - Character/Te...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

81        Visuelle Analyse V - Face/Object R...
Semantic Multimedia
            4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung

82        Geoinformation
                   ...
Semantic Multimedia
83
               1. Videosuche mit Yovisto
               2. Linked Data und das Semantic Web
       ...
Semantic Multimedia
84
          Literatur

                            » P. Hitzler, M. Krötzsch, S. Rudolph, Y. Sure
   ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Einführungsvortrag 'Semantic Multimedia', Seminar SS2010, HPI

2,198 views
2,087 views

Published on

Einführungsvortrag zum Seminar 'Semantic Multimedia' am Hasso-Plattner-Institut, Potsdam, Sommersemester 2010

Published in: Entertainment & Humor
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,198
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
17
Actions
Shares
0
Downloads
97
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Einführungsvortrag 'Semantic Multimedia', Seminar SS2010, HPI

  1. 1. SEMANTIC MULTIMEDIA Seminar Dr. Harald Sack / Jörg Waitelonis Zalan Kramer / Johannes Hercher Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik Universität Potsdam Sommersemester 2010 Die nichtkommerzielle Vervielfältigung, Verbreitung und Bearbeitung dieser Folien ist zulässig (Lizenzbestimmungen CC-BY-NC). Dienstag, 11. Mai 2010
  2. 2. Semantic Multimedia 2 1. Videosuche mit Yovisto 2. Linked Data und das Semantic Web 3. Explorative Videosuche 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  3. 3. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 3 Videosuchmaschinen - prinzipielle Architektur temporale Extraktion von Video- MPEG-7 segmentierung Deskriptoren Indexierung MPEG-Dekoder Metadatengenerierung Metadata Server Retrieval Video Database User-interface Query input, Player, Timeline, Summary,... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  4. 4. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 4 yovisto.com • Videosuchmaschine mit dem Schwerpunkt akademischer Lehrveranstaltungen • aktuell mehr als 8.000 Vorlesungen und wissenschaftliche Vorträge aus der ganzen Welt • automatische Segmentierung und Videoanalyse • benutzergenerierte Co-Annotation • Social Tagging • Diskussionen • Rezensionen • Wikis • Lernmaterialien • Zielgenauer Zugriff auf gesuchte Videoinhalte Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  5. 5. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 5 yovisto.com - Arbeitsweise search engine frontend search for analyze and link to video content any available academic WWW video recording in the WWW browse, play, and annotate video results video analysis and search index creation upload your own academic video recording Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  6. 6. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 6 Metadatengewinnung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  7. 7. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 6 Metadatengewinnung ICR / OCR Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  8. 8. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 6 Metadatengewinnung ICR / OCR ASR Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  9. 9. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 6 Metadatengewinnung ICR / OCR Keyterm Spotting Dictionary ASR Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  10. 10. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 7 ■ Semantische Annotation Metadata Extraction time Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  11. 11. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 7 ■ Semantische Annotation Metadata Extraction time Entity Recognition/ Mapping e.g., person xy location yz event abc Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  12. 12. Semantic Multimedia 1. Videosuche mit yovisto 7 ■ Semantische Annotation Metadata Extraction time Entity Recognition/ Mapping e.g., person xy location yz event abc e.g., bibliographical data, geographical data, encyclopedic data, .. Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  13. 13. Semantic Multimedia 8 1. Videosuche mit Yovisto 2. Linked Data und das Semantic Web 3. Explorative Videosuche 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  14. 14. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 9 Vom World Wide Web zum Web of Data „The Web was designed as an information space, with the goal that it should be useful not only for human-human communication, but also that machines would be able to participate and help… “ Tim Berners-Lee, Semantic Web Roadmap, Sept 1998 Voraussetzung: Semantic Web • Inhalte können maschinell • (Natürlichsprachliche) Web-Inhalte gelesen und korrekt werden explizit mit Hilfe von interpretiert (=verstanden) semantischen Metadaten annotiert werden • semantische Metadaten tragen die Bedeutung (Semantik) der Web- Inhalte und lassen sich maschinell Natural Language Processing lesen und korrekt interpretieren • Techniken kommen im klassischen Information Retrieval (WWW-Such- maschinen) zum Einsatz Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  15. 15. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 10 Inhalte im Semantic Web maschinell „verstehen“ Text: „Frühling“ Disambiguierung ? Frühling Jahreszeit ? Kantate von Frühling Rachmaninow ? österreichischer Carl Frühling Komponist (1868-1937) ? Deutscher Radio- Tim Frühling und TV-Moderator Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  16. 16. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 11 Inhalte im Semantic Web maschinell „verstehen“ Text: „Frühling“ Entitäten- zuweisung Frühling (Instanz) Klassen- ist ein zugehörigkeit Jahreszeit (Klasse) Subklasse ist eine • Die Bedeutung (Semantik) der Entitäten, ist eine Superklasse Klassen und Relationen muss ebenfalls explizit definiert werden. Zeitperiode (Klasse) • Bedeutung wird über geeignete Wissens- repräsentationen (Ontologien) kodiert Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  17. 17. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 12 Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  18. 18. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 13 Linked Data ■ Begriff wurde von Tim Berners-Lee geprägt (Tim Berners-Lee, Linked Data, 2006, http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html) □ Menge von Best practices zur Veröffentlichung und Verknüpfung von strukturierten Daten im Web □ Grundannahme: □ Der Wert (Nützlichkeit) von Daten im Web steigt je stärker diese mit Daten aus anderen Datenquellen verknüpft sind. Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  19. 19. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 14 Linked Data ■ Begriff wurde von Tim Berners-Lee geprägt (Tim Berners-Lee, Linked Data, 2006, http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html) The Web of data is about a data (RDF) and naming (URI) model on the Web M.Hausenblas, Quick Linked Data Introduction, http://www.slideshare.net/mediasemanticweb/quick-linked-data-introduction Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  20. 20. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 15 Linked Data ■ technische Grundprinzipien: □ URIs identifizieren Ressourcen eindeutig (nicht nur Dokumente) □ HTTP URIs (URLs) als global eindeutige Namen erlauben das „Nachschlagen“ der zugehörigen Information im Web □ RDF als universelles Datenmodell zur Veröffentlichung strukturierter Daten im Web □ Alle URIs in RDF-Graphen aus dem Web dereferenzierbar machen □ RDF-Verweise zwischen Daten in verschiedenen Datenquellen setzen, um (inhaltlich) zusammenhängende Informationen zu finden Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  21. 21. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 16 Linked Data □ Die Anwendung der genannten Prinzipien führt zur Entstehung eines ,Web of Data‘ Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  22. 22. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 17 Linking Open Data ■ Publiziere öffentlich verfügbare strukturierte Daten als Linked Data und ■ Verlinke die unterschiedlichen Datenquellen miteinander LOD-WikiPage: http://esw.w3.org/topic/SweoIG/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData/ Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  23. 23. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 18 Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  24. 24. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 19 Datenbanktechnologie vs. Linked Data Datenbanken Linked Data Relationales Modell URI, RDF (Tabellen) SQL DDL RDFS, OWL (create table...) SQL Query Language SPARQL (select * from ...) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  25. 25. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 20 Uniform Resource Identifiers - URI ■ Namen (Identifikation) für beliebige Ressourcen ■ Dereferenzierbare URI = HTTP URI (URL) http://hpi-web.de/HaraldSack http://moresemantic.blogspot.com/ Ressource Ressource ■ Nutze qualifizierte Namen (QNames, Qualified Names) via XML Namespace ■ Bsp: xmlns:pers=“http://hpi-web.de/Personal# -> pers:HaraldSack Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  26. 26. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 21 Resource Description Framework - RDF • definiert Datenmodell zur Beschreibung maschinen- verarbeitbarer Semantik von Daten • erlaubt Assoziation einfacher Semantik mit verwendeten Elementen URI Eigenschaften Aussage (Properties) (Statement) Objekt (Ressource) Wertzuweisungen (Ressource / Literal) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  27. 27. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 22 Resource Description Framework (RDF) ■ Grafische Repräsentation als Knoten-Kante-Knoten r. +331-5509-527 ele fonN hatT Literal http://hpi-web.de/HaraldSack hatB Ressource log http://moresemantic.blogspot.com/ Ressource Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  28. 28. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 23 Von der Datenbank zu RDF ■ Stellen wir uns eine ganz normale Datenbanktabelle vor... URL Vorname Name TelefonNr Blog http://hpi-web.de/ JoergWaitelonis Jörg Waitelonis +331-5509-537 http://yovisto.blogspot.com/ http://hpi-web.de/HaraldSack Harald Sack +331-5509-527 http://moresemantic.blogspot.com/ ... ... ... ... ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  29. 29. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 24 Von der Datenbank zu RDF ■ Zeilen (Rows) repräsentieren Ressourcen (Dinge) URL Vorname Name TelefonNr Blog http://hpi-web.de/ JoergWaitelonis Jörg Waitelonis +331-5509-537 http://yovisto.blogspot.com/ http://hpi-web.de/HaraldSack Harald Sack +331-5509-527 http://moresemantic.blogspot.com/ ... ... ... ... ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  30. 30. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 25 Von der Datenbank zu RDF ■ Spalten (Columns) repräsentieren Eigenschaften (Properties) URL Vorname Name TelefonNr Blog http://hpi-web.de/ JoergWaitelonis Jörg Waitelonis +331-5509-537 http://yovisto.blogspot.com/ http://hpi-web.de/HaraldSack Harald Sack +331-5509-527 http://moresemantic.blogspot.com/ ... ... ... ... ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  31. 31. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 26 Von der Datenbank zu RDF ■ Die Schnittmenge liefert und Eigenschaften von einer Ressource URL Vorname Name TelefonNr Blog http://hpi-web.de/ JoergWaitelonis Jörg Waitelonis +331-5509-537 http://yovisto.blogspot.com/ http://hpi-web.de/HaraldSack Harald Sack +331-5509-527 http://moresemantic.blogspot.com/ ... ... ... ... ... nN r. +331-5509-527 el efo T hat http://hpi-web.de/HaraldSack Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  32. 32. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 27 Von der Datenbank zu RDF ■ Jetzt wählen wir mehrere Eigenschaften aus... URL Vorname Name TelefonNr Blog http://hpi-web.de/ JoergWaitelonis Jörg Waitelonis +331-5509-537 http://yovisto.blogspot.com/ http://hpi-web.de/HaraldSack Harald Sack +331-5509-527 http://moresemantic.blogspot.com/ ... ... ... ... ... nN r. +331-5509-527 l efo Te hat http://hpi-web.de/HaraldSack hatB log http://moresemantic.blogspot.com/ Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  33. 33. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 28 RDF Serialisierung ■ RDF/XML nN r. +331-5509-527 elefo hatT Literal http://hpi-web.de/HaraldSack hatB Ressource log http://moresemantic.blogspot.com/ Ressource <xml version=“1.0“ encoding=“utf-8“> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#“ xmlns:pers=“http://hpi-web.de/Personal#“> <rdf:Description rdf:about=“http://hpi-web.de/HaraldSack“> <pers:hatTelefonNr>+331-5509-527</pers:hatTelefonNr> </rdf:Description> <rdf:Description rdf:about=“http://hpi-web.de/HaraldSack“> <pers:hatBlog> <rdf:Description rdf:about=“http://moresemantic.blogspot.com/“></rdf:Description> </pers:hatBlog> </rdf:Description> </rdf:RDF> Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  34. 34. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 29 RDF Serialisierung ■ RDF/Turtle Syntax nN r. +331-5509-527 elefo hatT Literal http://hpi-web.de/HaraldSack hatB Ressource log http://moresemantic.blogspot.com/ Ressource <http://hpi-web.de/HaraldSack> <http://hpi-web.de/Personal#hatBlog> <http://moresemantic.blogspot.com/>. <http://hpi-web.de/HaraldSack> <http://hpi-web.de/Personal#hatTelefonNr> “+331-5509-527“. Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  35. 35. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 30 RDF Schema • Erster W3C Draft im April 1998, W3C Recommendation seit Feb. 2004. • RDFSchema spezifiziert ein Datenmodell, über das RDF-Statements entworfen werden können • Abstrakter Datentyp (Klasse) • Hierarchisches Klassenmodell und Vererbung (Subklassen) • Syntax für gemeinsamen Datenaustausch • = „Beschreibungssprache zur Definition strukturierter Vokabularien…“ • RDFSchema erlaubt: • Klassendefinitonen • Klasseninstantiierung in RDF via <rdf:type> • Festlegung von Eigenschaften und Restriktionen (Properties) • Festlegung von Hierarchiebeziehungen • Subklassen und Superklassen Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  36. 36. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 31 RDF Schema -- ein Beispiel class Person class subClassOf domain property class Lehrveranstaltung range wird betreut von Mitarbeiter subClassOf subClassOf subClassOf subClassOf class class class class Seminar Vorlesung Prof. SeniorResearcher rdf:type rdf:type http://hpi-web.de/ws0910#semanticweb wird betreut von http://hpi-web.de/HaraldSack Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  37. 37. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 32 Wie kommt Semantik ins WWW? -> RDFa • RDFa = RDF in HTML attributes • bringt generische RDF-Annotationen in XHTML-Dokumente • RDFa nutzt •bereits vorhandene XHTML-Attribute • href, content, rel, rev, und src •neue XHTML-Attribute • about, datatype, property, resource und typeof (aus XHTML2 Metainformation Attributes) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  38. 38. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 33 RDFa • Unterscheidet grundsätzlich 2 Varianten von RDF-Triples •Triple mit URI als Objekt •Triple mit Literal als Objekt Subjekt Prädikat Objekt content oder Literal als Objekt about property #PCDATA URI als Objekt about rel href Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  39. 39. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 34 RDFa • <span about=”subject”>...</span> ...erzeugt ein temporäres Subjekt für ein/mehrere Triples • <a href=”object” rel=”predicate”>...</a> ...definiert ein verlinktes Triple • <span property=”predicate”>object</span> ...definiert ein unverlinktes Triple Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  40. 40. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 35 RDFa - ein kleines Beispiel ... <div xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"> I'm currently reading <span about=”urn:ISBN:0-596-00027-8”> <span property="dc:title">Programming Perl</span> by <span property="dc:creator">Larry Wall</span> </span>. </div> ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  41. 41. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 36 RDFa - noch ein kleines Beispiel ... <div typeof="foaf:Person" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <p property="foaf:name"> Alice Birpemswick </p> <p> Email: <a rel="foaf:mbox" href="mailto:alice@example.com"> alice@example.com</a> </p> <p> Phone: <a rel="foaf:phone" href="tel:+1-617-555-7332"> +1 617.555.7332</a> </p> <p> <img src="photo1.jpg" rel="dc:creator" rev="foaf:depicts" href="http://www.blogger.com/profile/1109404" /> </p> </div> ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  42. 42. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 36 RDFa - noch ein kleines Beispiel ... <div typeof="foaf:Person" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <p property="foaf:name"> Alice Birpemswick </p> <p> Email: <a rel="foaf:mbox" href="mailto:alice@example.com"> alice@example.com</a> </p> <p> Phone: <a rel="foaf:phone" href="tel:+1-617-555-7332"> +1 617.555.7332</a> </p> <p> <img src="photo1.jpg" rel="dc:creator" rev="foaf:depicts" href="http://www.blogger.com/profile/1109404" /> </p> </div> ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  43. 43. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 37 Linked Data für Mensch und Maschine ■ URI soll sowohl für Menschen als auch für Computer interpretierbare Informationen liefern, d.h. (Thing) URI Accept: application/rdf+xml Accept: text/html (RDF data) (HTML page) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam pedia.org/resource/Ernest_Hemingway Dienstag, 11. Mai 2010
  44. 44. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 66 38 Linked Data für Mensch und Maschine ■ Server liefert unterschiedliche HTTP Responses in Abhängigkeit vom HTTP-Accept- Header (Content Negotiation) http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/pub/LinkedDataTutorial/ Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  45. 45. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 66 39 Linked Data für Mensch und Maschine ■ Üblicherweise verwende entsprechende Namen für unterschiedliche Repräsentationsformen (Thing) http://dbpedia.org/resource/Ernest_Hemingway Accept: application/rdf+xml Accept: text/html http://dbpedia.org/data/ http://dbpedia.org/page/ Ernest_Hemingway.rdf Ernest_Hemingway (RDF data) (HTML page) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam pedia.org/resource/Ernest_Hemingway Dienstag, 11. Mai 2010
  46. 46. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 66 40 Dereferenzierung von URIs ■ Bsp.: FOAF (Friend-of-a-Friend) <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/" xmlns:dbpedia=“http://dbpedia.org/resource/“> </rdf:RDF> ... <foaf:Person rdf:ID=“http://hpi.uni-potsdam.de/meinel/sack/foaf.rdf#harald“> <foaf:name>Harald Sack</foaf:name> <foaf:homepage rdf:resource="http://www.hpi.uni-potsdam.de/meinel/ sack.html"/> <foaf:based_near rdf:resource="dbpedia:Potsdam“/> ... </foaf:Person> ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam pedia.org/resource/Ernest_Hemingway Dienstag, 11. Mai 2010
  47. 47. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 41 Dereferenzierung von URIs ■ Bsp.: FOAF (Friend-of-a-Friend) rdf:type hpihs:harald foaf:Person foaf:name Harald Sack foaf:based_near dbpedia:Potsdam GET /resource/Potsdam HTTP/1.0 Accept: application/rdf+xml Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  48. 48. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 42 Dereferenzierung von URIs rdf:type hpihs:harald foaf:Person foaf:name Harald Sack foaf:based_near dbpedia:Potsdam 150.833 n latio p opu dp: GET /resource/Potsdam HTTP/1.0 dbpedia:Potsdam Accept: application/rdf+xml sko s:s ub jec t dp:Cities_in_Germany Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  49. 49. Semantic Multimedia 2. Linked Data und das Semantic Web 43 Dereferenzierung von URIs rdf:type hpihs:harald foaf:Person foaf:name 150.833 Harald Sack n latio p opu dp: foaf:based_near dbpedia:Potsdam sko s:s ub jec t skos:subject dbpedia:Berlin dp:Cities_in_Germany t b jec s :su o sk dbpedia:Potsdam Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  50. 50. Semantic Multimedia 44 1. Videosuche mit Yovisto 2. Linked Data und das Semantic Web 3. Explorative Videosuche 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  51. 51. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 45 similarity information Anfrage- Indexierung files of records requests formulierung Menge von Anfragen Indexierungs- Menge von Dokumenten sprache “Information-Retrieval Systeme • verarbeiten Dateien mit Informationsressourcen und Informationsanfragen, • identifizieren und liefern aus diesen Dateien bestimmte Informationsressourcen als Antwort auf eine Informationsanfrage. • Das Finden (Retrieval) bestimmter Ressourcen hängt von der Ähnlichkeit der Ressourcen und den Anfragen ab, gemessen am Vergleich bestimmter Attributwerte.” (nach Salton,G., McGill, M.J.: Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill, New York 1983) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  52. 52. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 46 Key Advances in Google Search Backrub Neuer Analyse lokaler Fritz [Sept 1997] Algorithmus Konnektivität [Sommer 2003] Stanford Search [Aug 2001] [Feb 2003] Initiative mit dem Engine wird in Suchalgorithmus Googles erstes Ziel, den Google Google umbenannt. wird komplett Patent wird Index permanent im Durchbruch gelingt runderneuert, um gewährt auf laufenden Betrieb mit Relevanzranking neue Ranking- Algorithmus der upzudaten anstelle Basierend auf Anzahl Kriterien einfacher Links von von offline und Qualität einbinden zu autoritativen Batchläufen. eingehender Links. können. Quellen höheres Gewicht gibt. Personalisierung Bigdaddy Universal Search Real-Time Search [Juni 2005] [Dezember 2005] [Mai 2007] [Dez 2009] Nutzer können Engine Update, Ergebnisse aus Bild-, Ergebnisse aus Google Erlaubnis zur erlaubt effizienteres Video-, News- und Blogs und Twitter Analyse des eigenen und gebündelteres Buchsuche als werden sofort nach Suchverhaltens Web-Crawling gemeinsames Publikation im gewähren, um universelles Suchergebnis personalisierte Suchergebnis auf berücksichtigt. Ergebnisse zu derselben Seite. ermöglichen. Steven Levy: Exclusive: How Google’s Algorithm Rules the Web, Wired Magazin, 22. Feb. 2010, http://www.wired.com/magazine/2010/02/ff_google_algorithm/all/1 Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  53. 53. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... • Gezielte Suche • Suche nach einem/mehreren speziellen Dokument(en) • Benutzer weiß, was er/sie sucht Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  54. 54. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  55. 55. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  56. 56. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  57. 57. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... Was aber, wenn ich nach einem Dokument suche, das in der Ergebnisliste auf Position 1.123.456 ist ...? Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  58. 58. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche The World According to Google.... • Was aber, wenn der Benutzer nicht genau weiß, welches Dokument bzw. was er/sie überhaupt finden möchte • „was gibt es denn alles zu einem Thema?“ • „wo fängt das Thema an, wo hört es auf?“ • „wie befriedige ich meine Neugierde?“ Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  59. 59. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Semantisch unterstütztes Information Retrieval • Traditionelle Metadaten werden ergänzt durch semantische Annotationen • Semantische Annotation unterstützt Schlüsselwort-basierte Suche mit • (semi-)automatische Erweiterung / Präzisierung der Suchergebnisse • Herleitung von impliziten Informationen • Herstellung von Querverweisen (Cross-Referencing) • Nutzung von inhaltlichen Beziehungen zur • Visualisierung und • Navigation durch den Suchraum (Explorative Suche) Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  60. 60. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Erweiterung/Verfeinerung der Suchergebnisse • Suche liefert nicht alle inhaltlich relevanten Suchergebnisse zu einer Suchphrase Synonyme, Metaphern und Umschreibungen • Suche liefert zu viele inhaltlich nicht relevante Suchergebnisse zu einer Suchphrase Mehrdeutigkeit, Kontext und Pragmatik • (semi-)automatische Erweiterung der Suchphrase (Query Refinement) • Nutzung von Wörterbüchern, Thesauri und Domain Ontologien • Synonyme, Ober- und Unterbegriffe • Meronyme, Holonyme, Assoziationen Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  61. 61. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Erweiterung/Verfeinerung der Suchergebnisse • Suche liefert nicht alle inhaltlich relevanten Suchergebnisse zu einer Suchphrase Synonyme, Metaphern und Umschreibungen • Suche liefert zu viele inhaltlich nicht relevante Suchergebnisse zu einer Suchphrase Mehrdeutigkeit, Kontext und Pragmatik • (semi-)automatische Erweiterung der Suchphrase (Query Refinement) • Nutzung von Wörterbüchern, Thesauri und Domain Ontologien • Synonyme, Ober- und Unterbegriffe • Meronyme, Holonyme, Assoziationen Bsp.: Suchphrase: Bank Mögliche Erweiterung: Bank ∧ Kreditanstalt oder Bank ∧ Sitzgelegenheit oder Bank ∧ Sediment Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  62. 62. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen □ Bereitstellung von Suchergebnissen, die zwar den Suchbegriff nicht notwendigerweise enthalten, aber mit diesem in inhaltlichem Zusammenhang stehen □ Nutzung von Domain Ontologien, Linked Data, Thesauri und Kookurrenzanalysen repräsentativer Dokumentenkorpora Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren dbpedia:AmericanNovelists rdf:type rdf:type Instanzerkennung Hemingway dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allen_Poe Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  63. 63. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Oberbegriff zu amerikanischer Autor: Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren yago:AmericanNovelists rdf:type rdf:type dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allan_Poe Hemingway Instanzerkennung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  64. 64. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Oberbegriff zu amerikanischer Autor: Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren yago:Novelist110363573 rdfs:subClassOf yago:AmericanNovelists rdf:type rdf:type dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allan_Poe Hemingway Instanzerkennung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  65. 65. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Oberbegriff zu amerikanischer Autor: Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren rdfs:subClassOf yago:EnglishNovelists yago:Novelist110363573 rdfs:subClassOf yago:AmericanNovelists rdf:type rdf:type dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allan_Poe Hemingway Instanzerkennung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  66. 66. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Oberbegriff zu amerikanischer Autor: Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren rdfs:subClassOf yago:EnglishNovelists yago:Novelist110363573 rdf:type rdfs:subClassOf dbpedia:Rudyard_Kipling yago:AmericanNovelists rdf:type rdf:type dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allan_Poe Hemingway Instanzerkennung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  67. 67. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Herstellung von Querverweisen Bsp.: Suchphrase: Hemingway ermittelter Oberbegriff zu Hemingway: amerikanischer Autor Oberbegriff zu amerikanischer Autor: Ausweitung der Suche auf andere amerikanische Autoren rdfs:subClassOf yago:EnglishNovelists yago:Novelist110363573 rdf:type rdfs:subClassOf dbpedia:Rudyard_Kipling yago:AmericanNovelists rdf:type rdf:type dbpedia-owl:Person/influencedBy dbpedia:Ernest_Hemingway dbpedia:Edgar_Allan_Poe Hemingway Instanzerkennung Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  68. 68. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche Explorative Suche • Was, wenn der Benutzer nicht weiß, welches Keyword er/sie benutzen soll? • Was, wenn der Benutzer komplexere Antworten sucht? • Was, wenn der Benutzer das Wissensgebiet, über das er sich informieren will, nicht gut kennt? • Was, wenn der Benutzer wissen möchte, welche Dokumente es insgesamt zu einem speziellen (komplexen) Thema in einem Repository gibt? • Das Problem ist nicht neu Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  69. 69. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 56 Explorative Suche • Ist ein spezieller Weg der Informationsrecherche, der von Informationssuchenden beschritten wird, die (a) nicht mit dem Themengebiet ihres Suchziels vertraut sind, d.h. sie müssen zuerst einiges über das Suchthema lernen, um zu verstehen, wie sie ihr Suchziel erreichen können (b) unsicher darüber sind, auf welchem Weg das Suchziel zu erreichen ist (bzgl. des Suchvorgangs und der Suchtechnologie) (c) oder überhaupt unsicher bzgl. ihres Suchziels sind, d.h. Sie wissen gar nicht genau, wonach sie suchen. White, R.W., Kules, B., Drucker, S.M., and schraefel, M.C.Supporting Exploratory Search, Introduction to Special Section of Communications of the ACM, Vol. 49, Issue 4, (2006), pp. 36-39. Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  70. 70. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 57 Explorative Suche • Abkehr vom klassischen „Google Paradigma“ • Ermöglicht es dem Benutzer • Suchergebnisse „zufällig“ zu entdecken, die er eigentlich gar nicht gesucht hat (Serendipity) • einen besseren Überblick über den Suchraum / Ergebnisraum zu gewinnen Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  71. 71. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 57 Explorative Suche • Abkehr vom klassischen „Google Paradigma“ • Ermöglicht es dem Benutzer • Suchergebnisse „zufällig“ zu entdecken, die er eigentlich gar nicht gesucht hat (Serendipity) • einen besseren Überblick über den Suchraum / Ergebnisraum zu gewinnen Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  72. 72. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 58 ■ How to Explore the Web of Data? dbpedia:Ernest_Hemingway http://dbpedia.org/page/Ernest_Hemingway Wie soll das semantische Netzwerk um dbpedia:Ernest_Hemingway herum durchsucht werden? Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  73. 73. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 59 ■ Welche Fakten sind relevant/interessant? ■ e.g., Ernest Hemingway ■ > 600 facts (triples) ■ > 80 properties ■ no ranking ■ no relevance http://dbpedia.org/page/Ernest_Hemingway Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  74. 74. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 60 Waitelonis, Sack: Augmenting Video Search with Linked Open Data, Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität I-Semantics , Graz 2009. in Proc. Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  75. 75. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche history 60 Waitelonis, Sack: Augmenting Video Search with Linked Open Data, Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität I-Semantics , Graz 2009. in Proc. Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  76. 76. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche history 60 search term Waitelonis, Sack: Augmenting Video Search with Linked Open Data, Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität I-Semantics , Graz 2009. in Proc. Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  77. 77. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche history 60 search term related resources with properties Waitelonis, Sack: Augmenting Video Search with Linked Open Data, Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität I-Semantics , Graz 2009. in Proc. Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  78. 78. Semantic Multimedia 3. Explorative Videosuche 61 Explorative Suche in yovisto • Exploratives Browsen des yovisto Video-Repositories • Aufgabe: Erstelle ein Referat über die Geschichte der US-amerikanischen Präsidenten • Wie geht man dazu vor? • Suche Videos über US-amerikanische Präsidenten • Wer waren die US Präsidenten von 1776 - heute? • Mögliche Suchbegriffe • ,Barack Obama‘, George Washington‘ ,President‘, ,USA‘, .... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  79. 79. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  80. 80. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  81. 81. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  82. 82. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  83. 83. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  84. 84. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  85. 85. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  86. 86. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  87. 87. Semantische Suchtechnologien Explorative Suche in audiovisuellen Daten 29 4. Tele-TASK Symposium, 25-26.02.2010, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  88. 88. Semantic Multimedia 68 1. Videosuche mit Yovisto 2. Linked Data und das Semantic Web 3. Explorative Videosuche 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  89. 89. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 69 Allgemeine Evaluation von Information Retrieval Systemen • Definieren eines Portfolios unterschiedlicher Suchaufgaben • Für jede Suchaufgabe • Manuelle Bestimmung eines korrekten Ergebnisses, d.h. einer Menge für die Suchabfrage relevanter Dokumente („Gold Standard“) • Automatische Bestimmung eines Ergebnisses mit Hilfe des Information Retrieval Systems, d.h. einer Menge für die Suchabfrage gefundener Dokumente • Durch Vergleich der Testergebnisse mit den manuell ermittelten (korrekten) Ergebnissen können Qualitätskriterien für das Information Retrieval System ermittelt werden Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  90. 90. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 70 Evaluation von Information Retrieval Systemen relevante Dokumente, die gefunden wurden |R∩P| Recall= |R| R P |R∩P| Precision= |P| relevante Dokumente gefundene Dokumente Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  91. 91. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 70 Evaluation von Information Retrieval Systemen relevante Dokumente, die gefunden wurden |R∩P| Recall= |R| R Text REtrieval Conference (TREC) P Workshop Series (1992 - 2010) that encourages research in information retrieval by| Precision= |R∩P providing |P| • large test collection, • uniform scoring procedures, and a • forum for organizations interested in comparing their results. • Workshop Tracks include relevante Dokumente gefundene Dokumente • cross-language retrieval, retrieval of web documents, multimedia retrieval, and question answering all in various domains. Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  92. 92. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 71 Evaluation der Explorativen Suche • Problem bei der explorativen Suche • Das „korrekte“ Ergebnis steht nicht unbedingt von Anfang an fest • Je nach Interesse/Neigung des Suchenden können unterschiedliche Strategien verfolgt werden • Komplexe Suchaufgaben mit individuell verschiedener Zielsetzung/ Interpretation • Wie definiert man einen explorativen „Gold Standard“? • Wie soll man explorative Suche evaluieren? • Quantitative Evaluation • Qualitative Evaluation Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  93. 93. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 72 IDEE: Evaluation mit Hilfe geeigneter Spiele ■ Problem: hoher manueller Aufwand notwendig zur aussagekräftigen und objektiven Evaluation der Ergebnisse ■ Können Evaluationsprobleme in Form von einfachen Spielen ,verpackt‘ werden? ■ Spiel soll Benutzer motivieren, spielerisch Evaluationsaufgaben zu lösen und zur Gesamtevaluation beizutragen ■ Spiel soll dabei keine Experten-Vorkenntnisse verlangen ■ Spiel soll ,Spaß‘ machen = hohe Motivation bieten Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  94. 94. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 73 Was genau soll evaluiert werden? ■ Qualität der Heuristiken zur explorativen Suche ■ Relevanzbewertung Properties ■ Relevanzbewertung assoziierte Instanzen ■ Generelle Disambiguierungsprobleme ■ Visuelle Analyse ■ Was ist zu sehen? ■ Gesichter (finden, erkennen, vergleichen) ■ Text (finden, erkennen) ■ Genre ■ Geoinfo Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  95. 95. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 74 Qualität der Heuristiken zur explorativen Suche ■ Relevanzbewertung der Properties-Heuristiken ■ Gegeben ist ein Entity ■ ,z.B.: freie Auswahl‘ von ,wichtigen‘ Properties aus allen DBpedia Properties ■ z.B: Bewertung welche von n Property-Heuristiken ist die bessere ■ Bsp.: Was ist wichtiger? (a) Albert Einstein ist ein Physiker (b) Albert Einstein ist ein amerikanischer Vegetarier (c) Albert Einstein ist Pazifist (d) Albert Einstein ist Patentgutachter (e) ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  96. 96. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 75 Generelle Disambiguierungsprobleme ■ Gegeben ist der folgende Satz: „Der New Yorker Flughafen John F. Kennedy ist von der Stadt aus sehr leicht zu erreichen“ ■ Worum geht es? (a) um John F. Kennedy (b) um New York (c) um die Stadt (d) um den Flughafen (e) um den New Yorker Flughafen John F. Kennedy (f) ... Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  97. 97. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 76 Visuelle Analyse I - Bilderkennung Was ist das? (a) Hasso Plattner Institut, Potsdam (b) Bundestag, Berlin (c) Petersdom, Rom (c) Pantheon, Rom Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  98. 98. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 77 Visuelle Analyse II - Objektdetektion Finden und Markieren von Gesichtern und/oder Objekten? Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  99. 99. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 78 Visuelle Analyse III - Objektidentifikation <http://dbpedia.org/resource/Cattle> dbpedia-owl:Animal <http://dbpedia.org/resource/J%C3%B6rg_Waitelonis> dbpedia-owl:Person <http://dbpedia.org/resource/Motorcycle> opencyc:en/VehicleType Verknüpfen mit Instanzen und Konzepten Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  100. 100. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 79 Visuelle Analyse - Face Identification Wer ist das? (a) Angela Merkel (b) Christoph Meinel (c) Edgar Alan Poe (d) Ernest Hemingway Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  101. 101. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 80 Visuelle Analyse IV - Character/Text Detection/Recognition EIN FILM DES Defa Studios für Wochenschau und Dokumentarfilme .... (1) Finden von Text im Video (2) ‘Entziffern’ von Text Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  102. 102. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 81 Visuelle Analyse V - Face/Object Recognition = = / Vergleichen von Bildern (z.B. Gesichter) = Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  103. 103. Semantic Multimedia 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung 82 Geoinformation Wartburg Wo ist das? (a) Eisenach, Iowa, USA (b) Eisenach, Thüringen, Germany (c) Eisenach, Rheinland-Pfalz, Germany Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  104. 104. Semantic Multimedia 83 1. Videosuche mit Yovisto 2. Linked Data und das Semantic Web 3. Explorative Videosuche 4. Evaluationsverfahren und Aufgabenstellung Seminar: Semantic Multimedia, Dr. Harald Sack et. al., Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010
  105. 105. Semantic Multimedia 84 Literatur » P. Hitzler, M. Krötzsch, S. Rudolph, Y. Sure Semantic Web Grundlagen, Springer, 2008. Seminar: Semantic Multimedia, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam Dienstag, 11. Mai 2010

×