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Ontologien in den historischen Wissenschaften. Das Problem Datenbanken Erfahrene Umwelt, Untersuchungsgegenstand.

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Präsentation zum Thema: "Ontologien in den historischen Wissenschaften. Das Problem Datenbanken Erfahrene Umwelt, Untersuchungsgegenstand."—  Präsentation transkript:

1 Ontologien in den historischen Wissenschaften

2 Das Problem Datenbanken Erfahrene Umwelt, Untersuchungsgegenstand

3 Erste Lösungsansätze Erfahrene Umwelt, Untersuchungsgegenstand Datenbanken Abstraktion GebäudeTherme ist Befindet sich in Trier Datenmodell Umsetzung

4 Ontologien Erfahrene Umwelt, Untersuchungsgegenstand Datenbanken Abstraktion GebäudeTherme ist Befindet sich in Trier Datenmodell Umsetzung Regeln

5 Was ist eine Ontologie? Modell eines Teils der Welt "Spezifikation einer Konzeptualisierung" Ein formal definiertes System von Konzepten und Relationen Inferenz- und Integritätsregeln

6 Was muss eine Ontologie umfassen? Vokabular (Begriffe mit beschreibenden Attributen) Bedingungen zur Vollständigkeit und Richtigkeit der Begriffe Beziehungen zwischen den Begriffen

7 Wofür benötigen wir Ontologien Strukturierung komplexer Daten Validierung der Datenmodelle Datenaustausch Mensch/Mensch, Mensch/Maschine, Maschine/Maschine –Zur Aufteilung komplexer Probleme auf mehrer Bearbeiter –Verknüpfung bereits bestehender Daten

8 Wofür benötigen wir Ontologien? Um Rückschlüsse aus den vorhandenen Daten zu ziehen, Widersprüche in den Daten zu erkennen und fehlendes Wissen selbstständig aus dem Vorhandenem zu ergänzen“ (Wikipedia) Ontologisches Lernen (KI – sich selbst erweiternde Ontologien)

9 Semantic Web „Erweiterung des World Wide Web (WWW) um maschinenlesbare Daten.“ (Wikipedia) Nicht nur das dargestellte Wort, sondern die Bedeutung der Inhalte (Semantik) wird formal definiert und so recherchierbar. Ziel: –Vollständige Beschreibung der Welt in einem formalen inhaltsbezogenen System

10 „Die Aufgabe, alle Worte einer Sprache oder, was das selbe ist, alle Ideen, die ausgedrückt werden wollen, zu klassifizieren, ist die gewaltigste aller logischen Herausforderungen. Jeder, auch der beste Logiker muss scheitern und auch für den stärksten Menschen ist es die härteste Probe seiner Fähigkeiten.“ Charles Sanders Peirce – „Brief an seinen Verleger“ Probleme bei Onthologien

11 „Domain of interest“ Modularisierung des Gesamtprojektes Semantik Web in unterschiedliche miteinander vernetzte Ontologien

12 Ontologien zur Beschreibung von: Linguistic: GUM, Penman Upper Model, EuroWordNe, WordNet, GermaNet, DUDEN, CoreLex, FrameNet, OntoWordNet Languages + Linguistics: EMELD (Ontology components at U. Arizona), GOLD (General Ontology for Linguistic Description) Medicine: TAMBIS, UMLS, MuchMore, GALEN, Smith (Institute for Formal Ontology and Medical Information Science, Saarbrücken) Geography : GeoWorlds, SDTS (Spatial Data Transfer Standard), Smith, EuroConference: Geographical Domain and Geographical Information Systems, Terrain Ontology, Geography Markup Language (GML), cultural heritage Translation: Pangloss (Sensus), MikroKosmos Business: Enterprise, TOVE: Toronto integrated ontologies for Enterprise, OntoWeb, Business Process Management Ontology (BPMO), OASIS Universal Business Language UBL 1.0 General Knowledge: Cyc (starter page for regions), Pangloss (Sensus), WordNet, Sumo Process plant, engineering and science: Pangloss (Sensus), MikroKosmos, VerbMobil (gzipped project deliverable) …

13 Ontologien in den historischen Wissenschaften CIDOC Conceptual Reference Model – Eine Initiative des Comité International pour la Documentation des ICOM (International Council of museums) –Beinhaltet 80 classes 132 properties –Angenommen von ISO TC46 in Sept. 2000, momentan als Committee Draft ISO/CD 21127, als internationaler Standard vorgeschlagen. –Momentan erhältlich auf englisch, französisch, griechisch und japanisch –In Vorbereitung: deutsch, russisch, tschechisch, portugiesisch

14 Domain of interest ? Cultural heritage – Kulturelles Erbe Primär museale Gegenstände „The CRM is specifically intended to cover contextual information: the historical and theoretical background in which individual items are placed and which gives them much of their significance and value“ Definition of the CIDOC object-oriented Conceptual reference Model and Crossreference manual. Version 3.4 – Introduction

15 Wie ist CIDOC CRM aufgebaut? 1 abstrakte Root-Entity die die Gesamtheit des Darzustellenden umfasst 5 Grundkategorien: –Zeitliche Entitäten (Events) –Geistige Entitäten –Physikalische Gegenstände –Teilnehmer –Räume

16 Struktur Event Geistige EntitätGegenstand Bringt hervor TeilnehmerOrte Findet statt anWird durchgeführt durch Sonderfall: Katheogorisierende und dokumentierende Klassen

17 Properties

18 Vererbung Hierarchisierung vom Allgemeinen zum Speziellen „Is a“ Property (Beziehung) Subclass und Superclass Alle Attribute einer Superclass müssen in der Subclass vorhanden sein.

19 Vererbungsbeispiel E77 Persistant item E73 Information Object E41 Apellation E53 Title E33 Linguistic object E53 Title E73 Information Object E33 … E53 Title E28 Conceptual object E72 Legal object E71 Manmade stuff E70 Stuff E1 … E77 … E70 … E1 … E77 … E1 CRM Entity

20 Wichtige Prinzipien Monotonie: –Bei der Weiterentwicklung des Modells werden vorhandene Strukturen beibehalten. Einzigartigkeit: –Keine Entity kann durch eine andere ersetzt werden

21 Wichtige Prinzipien II „Disjoint Entities“: Gegensatzpaare –Bsp.: “E2 Temporal Entity“ und „E77 Persistent Item“ –Das bedeutet nicht, dass ein Untersuchungsgegenstand nicht zeitlich und bestehend sein kann, sondern daß er doppelt modelliert werden muss, je nach Gesichtspunkt.

22 Wichtige Prinzipien III Mehrere Wege: mehrere Beziehungen zwischen zwei Entities je nach Gesichtspunkt Shortcuts: Properties die Entities überspringen ohne selbst eine neue Beziehung zu sein. – „P43 Has Dimension“ verbindet „E70 Stuff“ mit „E43 Dimension“ ohne „E17 Measurement Event“

23 Wichtige Prinzipien IV „E55 Type“: –Metaklasse –Keine weitere Hinterfragung –Bsp.: zur Nennung einer Währungseinheit „P3 Has Note“ –Zur Entlastung des Modells –Raum für freien Text –Problem: die Vorteile des Modells entfallen

24 Wie arbeite ich mit CIDOC CRM Klärung des Untersuchungsgegenstandes Liste der Kategorien (genaue Definition) Diagramm (UML) Code (RDF, OWL, Topic maps Klärung des Untersuchungsgegenstandes Ausformulieren mit CIDOC CRM XML – Struktur (Schema, DTD) Relationale Datenbank Java Klassen Umsetzung in eine Anwendung

25 Links CIDOC CRM Home page : – Die Praktische Einsetzbarkeit des CIDOC CRM in Informationssystemen im Bereich des Kulturerbes: –http://www.ihk.uni-koeln.de/studium/MA/MA_nix.pdfhttp://www.ihk.uni-koeln.de/studium/MA/MA_nix.pdf Crofts, Nick / Doerr, Martin / Gill, Tony : The CIDOC Concepual Reference Model. A Standard for Communicating Cultural Contents. In Cultivative Interactive Bd –http://cultivative-int.org/issue9/chios/http://cultivative-int.org/issue9/chios/


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