Im Vorwort hatten wir gesehen, dass der Begriff Semantische Suche oft missverständlich im Kontext von SEO verwendet wird. Ebenso haben wir dort bereits dargestellt, dass der Begriff sehr unterschiedlich interpretiert wird und darunter neben der Suche nach „inhaltlich ähnlichen“ Begriffen auch Verfahren verstanden werden, die mehrdeutige Suchanfragen disambiguieren, Schlüsse aus angefragten Begriffen ziehen, Fragen beantworten, natürlich-sprachlich gestellte Anfragen „verstehen“ oder SPARQL-Anfragen verarbeiten. In diesem Kapitel werden wir den Begriff Semantische Suche in Beziehung setzen zu anderen, verwandten Methoden des Information Retrievals. Für semantische Suche von Textdokumenten werden wir in diesem Kapitel darüber hinaus unterschiedliche Konstruktionsprinzipien kennen und beurteilen lernen.
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Notes
- 1.
Von (Tran und Mika 2012) als „concept-based document retrieval“ bezeichnet.
- 2.
Auch wenn man argumentieren mag, ob sich die Bedeutung eines Begriffs, seine Semantik, überhaupt repräsentieren und damit speichern und verarbeiten lässt, stellen wir uns auf einen, dem Linguisten John Rupert Firth (1890–1960) vergleichbaren Standpunkt: Die Semantik von repräsentierten Termen ergibt sich aus dem Kontext, in dem sie repräsentiert sind. Oder um es in Anlehnung an Ludwig Wittgenstein zu formulieren: Die Bedeutung eines Terms ergibt sich aus seinem Gebrauch.
- 3.
Diese aus dem Englischen übertragene Bezeichnung hebt stärker hervor, dass bei dieser Form der Suche die Begriffe hinter den Bezeichnungen im Vordergrund stehen. Im Kontext dieses Buchs entspricht diese Bezeichnung dem „concept-based document retrieval“ von (Tran und Mika 2012).
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Korrekterweise müssten Datenbanken und damit das Retrieval an dieser Stelle in relationale Datenbanken und NoSQL-Datenbanken unterschieden werden. Das Graph-Retrieval wiederum müsste unter das Retrieval aus schema-freien NoSQL-Datenbanken subsumiert werden.
- 5.
Prinzipiell können hierzu auch zusätzliche, nutzungsspezifische Faktoren, wie in 7 Abschn. 3.6 skizziert, herangezogen werden, wie Empfehlungen anderer Nutzer, Gewichtung anhand der Nutzungshäufigkeit durch aller Nutzer, etc.
- 6.
Konzeptionell entspricht die Drei-Schichten-Architektur der Architektur von (. Abb. 2.18 in Schumacher 2017).
- 7.
In gewisser Weise könnte eine rein linguistische Expansion von Anfragen zwar auch als eine eingeschränkte Form semantischer Anfrageerweiterung betrachtet werden (wie z. B. in 7 www.cis.uni-muenchen.de/kurse/pmaier/LS_01/Stemming_und_Lemmatisierung.ppt dargestellt). Da diese jedoch nur rein linguistisches Wissen und Methoden nutzt und ohne explizites Wissen eines Anwendungsbereichs arbeitet, klammern wir diese Form von der Betrachtung aus.
- 8.
Da es sich hierbei um eine historische Suchmaschine handelt, existieren hierzu nur noch rudimentäre Informationen: 7 http://www.searchtools.com/tools/arexera.html, letzter Aufruf 18.03.2020.
- 9.
Wirkliche Echtzeitinformation wird nur in den seltensten Fällen benötigt.
- 10.
Die eckigen Klammern dienen in RDF zur vereinfachen Repräsentation geschachtelter Tupel unbenannter Ressourcen, den sogenannten blank nodes.
- 11.
Hinsichtlich der Notation orientieren wir uns an (Kemper und Eickler 2015). Prinzipiell würde es ausreichen, als Primärschlüssel die URIs der Begriffe zu verwenden. Durch die Verwendung von Integer-IDs jedoch reduziert sich der Speicherplatzverbrauch der Annotations-Relation.
- 12.
7 https://lucene.apache.org/core/3_5_0/api/core/org/apache/lucene/search/Similarity.html, letzter Aufruf 28.02.2020.
Literatur
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Hoppe, T. (2020). Konstruktionsprinzipien semantischer Suchverfahren. In: Semantische Suche. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30427-0_6
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