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Wissenstechnologien am Beispiel Goethe-Tour Dr.-Ing. Katja Hose Steffen Metzger PD Dr.-Ing. Ralf Schenkel Max-Planck-Institut für Informatik.

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Präsentation zum Thema: "Wissenstechnologien am Beispiel Goethe-Tour Dr.-Ing. Katja Hose Steffen Metzger PD Dr.-Ing. Ralf Schenkel Max-Planck-Institut für Informatik."—  Präsentation transkript:

1 Wissenstechnologien am Beispiel Goethe-Tour Dr.-Ing. Katja Hose Steffen Metzger PD Dr.-Ing. Ralf Schenkel Max-Planck-Institut für Informatik

2 Tourismus-Projekt Goethe-Tour Use-Case unter Einbeziehung von Umwelt-Community und Text-Grid Ziel: Wirkungsstätten Goethes in Sachsen zu einer Reiseroute zusammenstellen Erste Teilaufgabe: alle relevanten Orte finden Später weitere Informationen über Orte sammeln

3 Aufwendige Suche Problematische Aspekte: Verschiedene Quellen mit verschiedenen Such-Interfaces Diverse Schreibweisen z.B. Goethe, Johann Wolfgang von Goethe Eingrenzung der Suche schwierig zusätzliches Schlüsselwort Aufenthalt, Reise,… ? Relevante Ergebnisse könnten ausgeschlossen werden Dokumente müssen alle gelesen werden zur Extraktion des interessanten Wissens: Orte, an denen Goethe war Weitere Informationen zu den Orten, z.B. Befindet sich der Ort in Sachsen? Gibt es dort interessante Sehenswürdigkeiten?

4 Föderierte Suche: WisNetGrid als Vermittler ? ? ? ? ? ? - Keywordsuche (z.B. Goethe Dresden) - Metadatensuche (z.B. nach Autor=Goethe) Automatische Anfrageerweiterung: Goethe Johann Wolfgang von Goethe Öffentliche Daten Community Grids WWW

5 Anbindung neuer Quellen Einheitliche Schnittstelle für Datenzugriff Siehe Vortrag zur Datenanbindung Kenntnis über lokale Metadatenschemata zur Umwandlung bei Metadatensuche z.B. Autor owner; Erstellungsdatum date 2 Möglichkeiten: 1.Sicherstellung der Kompatibilität lokaler Suchkomponenten (in Kooperation mit Community) 2.Installation von WisNetGrid bereit gestellter Komponenten Einfache Anbindung

6 Manuelle Textanalyse Durch die Suche erhaltene Daten müssen manuell verarbeitet werden Zeit- und damit kostenintensiv Weite Teile des Textes für eigentliche Suche uninteressant Lässt sich manuelle Textanalyse beschleunigen? Querlesen! Ist das Auffinden wichtiger Passagen automatisch unterstützbar? Hervorherbung wichtiger Entitäten

7 Beispiel Entitätserkennung = Goethe = Orte= Daten = Personen Im April 1770 setzte Goethe sein Studium in Straßburg fort. Diesmal widmete er sich zielstrebiger den juristischen Studien, fand aber auch Zeit, eine ganze Reihe persönlicher Bekanntschaften anzuknüpfen. Die wichtigste davon war die mit dem Theologen, Kunst- und Literaturtheoretiker Johann Gottfried Herder. Der Ältere öffnete ihm die Augen für die ursprüngliche Sprachgewalt von Autoren wie Homer, Shakespeare und Ossion sowie der Volkspoesie und gab so entscheidende Impulse für Goethes dichterische Entwicklung. Später sollte er auf Goethes Fürsprache hin in weimarische Dienste berufen werden. Auf einem Ausritt in die Umgebung lernte Goethe in Sesenheim die Pfarrerstochter Friederike Brion kennen und lieben. Bei seiner Abreise aus Straßburg beendete der bindungsscheue junge Goethe die Beziehung; die an Friederike gerichteten Gedichte, waren in ihrer Ausdruckskraft der revolutionäre Beginn einer neuen lyrischen Epoche.

8 Redundanz und Heterogenität Anschließend reiste Goethe nach Dresden …am 25. war Goethe wieder in Dresden… Goethe besuchte Dresden mehrmals… Bei einem Besuch in Dresden… Goethe verließ Dresden…

9 Faktensuche Suche nach abstrakten Fakten Anschließend reiste Goethe nach Dresden …am 25. war Goethe wieder in Dresden… Goethe besuchte Dresden mehrmals… Bei einem Besuch in Dresden… Goethe verließ Dresden… Goethe war_in Dresden Abstrakter Fakt:

10 Suche auf Fakten Anfrage: Goethe war_in X Ergebnisliste: Goethe war_in Frankfurt Goethe war_in Dresden Goethe war_in Straßburg 50 Dokumente 46 Dokumente 42 Dokumente … Goethe war_in Sesenheim 22 Dokumente … Goethe war_in Dresden Quelldokumente

11 Wissensextraktion Im April 1770 verließ Goethe Frankfurt, um dem Wunsch seines Vaters entsprechend sein Studium zu beenden. Goethe war_in Frankfurt Wissensverwaltung (Ontologie) Hinzulernen Fakt extrahieren Textmustererkennung verließ X Y X war_in Y Musterbedeutung erkennen Bekannte Muster

12 Wissensextraktion 1771 kehrte Goethe nach Frankfurt zurück, um dort eine kleine Anwaltskanzlei zu eröffnen. Goethe war_in Frankfurt Wissensverwaltung (Ontologie) Bekannter Fakt kehrte X nach Y zurück X war_in Y Musterbedeutung ableiten Hinzulernen

13 Ontologien Ontologien sind eine Repräsentationsform von Wissen Unterteilung in Konzepte, Instanzen von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Modellierung als Tripel der Form (Goethe,war_in,Dresden) PersonStadt GoetheDresden war_in ist_Instanz_von

14 Ontologien Ontologie Landschafts- ontologie von Community 1 Historische Reiserouten- ontologie von Community 2 Ontologievermittlung Stellt Mappings zur gemeinsamen Nutzung zur Verfügung Ontologieverwaltung Erlaubt Verwaltung und Anpassung von Ontologien Welche Ontologie? Woher Basiswissen nehmen? Basis-Ontologie (Musterverwaltung...) Ontologiesuche

15 Schlussfolgerungen Ontologie Goethe war_in Dresden Dresden gehört_zu Sachsen Anfrage: Goethe war_in Sachsen? Antwort: nein Ontologieschlussfolgerung Goethe war_in Sachsen Antwort: ja

16 Community-spezifische Lösungen Sehr heterogene Daten in Communitys Extraktionskomponenten modular und generisch Anpassbarkeit über Parameter Austausch einzelner Komponenten möglich u.U. Vorverarbeitung von Daten sinnvoll Wiederverwendung von Anpassungen Ontologiesuche, um existente Ontologien mit Themenwissen einzubinden Dienstesuche siehe Vortrag zu Diensten E xistierende Dienste suchen/verwalten/koppeln z.B. zur Vorverarbeitung der Daten

17 WisNetGrid-Dienste zur Wissenssuche Föderierte Suche über angebundenen Quellen Automatische semantische Anpassung bzw. Erweiterung von Suchanfragen Entitätenerkennung (Named-Entity-Recognition) Ontologieverwaltung und -suche sowie automatische Ontologieerweiterung Wissensextraktion, um in Daten enthaltenes Wissen abstrakt zusammengefasst in Ontologien abzulegen Suche auf den extrahierten Fakten


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