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