Zusammenfassung
Wir haben im letzten Abschnitt gesehen, wie weit wir mit automatischen Techniken kommen können, aber auch wo die Grenzen liegen. Ein Themennetz strebt im Wesentlichen dieselbe Modellierungstiefe wie ein assoziatives Netz an. Es möchte genauso die wichtigsten Themen eines Gebiets erfassen und untereinander vernetzen, erhebt aber den Anspruch, die Defizite der automatischen Verfahren zu überwinden – um den Preis intellektueller Arbeit. Wie sieht es aus, wenn wir Themen korrekter, vollständiger und strukturierter abbilden? Was bringt es dem Nutzer und wie viel Arbeit müssen wir dafür aufwenden? Diese Fragen werden uns im kommenden Abschnitt beschäftigen.
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Die beiden Produkte Gaggia Titanium und Gaggia Achille Manual Espresso stehen stellvertretend für eine beliebige Anzahl von Produkten.
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Das sind die Maschinen, bei denen der zur Zubereitung nötige Druck mit Hilfe eines Hebels vom Nutzer aufgebracht wird. I.d.R. geht damit eine einfach abnehmbare Filtereinrichtung einher, die bei jedem Kaffee neu vom Nutzer gefüllt wird, der sog. Portafilter.
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Für eine Vertiefung des Themas Semantische Suche siehe (Knorz u. Rein 2005).
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Wir werden im folgenden Abschnitt neben dem Clustering weitere Text-Mining-Techniken kennenlernen.
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Siehe auch die Forschung rund um den semantic desktop, z.B. Sauermann et al. (2005).
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Der Einsatz automatischer Techniken kann sich übrigens selbst dann lohnen, wenn diese nur eine mäßige Trefferquote aufweisen, z.B. bei der Abgrenzung und Vernetzung von Begriffen. Auch wenn die Vorschläge gelegentlich falsch sind, braucht es doch weniger Initiative einen Vorschlag zu korrigieren als eine neue Information einzutragen.
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Selbst beim Schreiben von Belletristik kann man schließlich sagen, dass jemand, der pro Quartal einen Roman veröffentlicht, eine sehr hohe Produktivität hat, während ein Autor, der fünf Jahre pro Buch braucht, ein langsamer Autor ist.
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Trennen wir das Thema Cofffe making equipment auf oberster Ebene in Maschinen und Komponenten auf oder nicht? Auf welcher Ebene führen wir verschiedene Maschinentypen zusammen – bilden wir Themen aus wie Commercial Espresso Machines, Home Espresso Machines?
Literatur
Buitelaar P, Cimiano P, Magnini B, Hrsg (2005) Ontology Learning from Text: An Overview. IOS Press, Amsterdam
Dirsch-Weigand A, Schmidt I, Rein B, Stenzel R, Kamps T (2006) ConWeaver – Automatisierte Wissensnetze für die semantische Suche. In: Ockenfeld M (Hrsg) Proceedings der 28. Online-Tagung der DGI und 58. Jahrestagung der DGI. DGI, Frankfurt am Main
Faatz A, Steinmetz R (2004) Precision and Recall for Ontology Enrichment. In: Buitelaar P, Handschuh S, Magnini B (Hrsg) Proceedings of ECAI-2004 Workshop on Ontology Learning and Population, ohne Verlagsangaben. Verfügbar unter: http://olp.dfki.de/ecai04/cfp.htm (2.9.2009)
Gurevych I, Zesch T, Hrsg (2009) Proceedings of the Workshop on The People’s Web Meets NLP: Collaboratively Constructed Semantic Resources. The Association for Computational Linguistics and The Asian Federation of Natural Language Processing, Singapur
Kamps T, Stenzel R, Chen L, Rostek L (2005) Enterprise Information Integration – A Semantic Approach. In: Hemmje M, Niederee C, Risse T (Hrsg) From Integrated Publication and Information Systems to Information and Knowledge Environments. Springer, Heidelberg
Knorz G, Rein B (2005) Intelligente Suche in einer Ontologie der Hochschulwelt. Information – Wissenschaft & Praxis, 56:281–290
Maedche A (2002) Ontology Learning for the Semantic Web. Kluwer Academic Publishers, Norwell
Sauermann L, Bernardi A, Dengel A (2005) Overview and Outlook on the Semantic Desktop. In: Decker S, Park J, Quan D, Sauermann L (Hrsg) Proceedings of the 1st Workshop on The Semantic Desktop at the ISWC 2005 Conference
Schmidt P, Deriu U (2009) Gemeinschaftliche Erstellung einer Technik-Ontologie auf der Basis ausgefeilter Sprachtechnologie. In: Bentele M, Hochreiter R, Krcmar H, Schütt P, Weber M (Hrsg) Geteiltes Wissen ist doppeltes Wissen. Tagungsband zur KnowTech 2009. CMP-WEKA Verlag, Poing
Van Damme C, Hepp M, Siorpaes K (2007) FolksOntology: An Integrated Approach for Turning Folksonomies into Ontologies. In: Hoser B, Hotho A (Hrsg) Bridging the Gap Between Semantic Web and Web 2.0, ohne Verlagsangabe. Verfügbar unter: http://www.kde.cs.uni-kassel.de/ws/eswc2007/proc/ProceedingsSemnet07.pdf (25.9.2009)
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Reichenberger, K. (2010). Ausbaustufe Themennetz. In: Kompendium semantische Netze. X.media.press. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04315-4_4
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