Heutzutage ist in digitalen Medien und im Internet eine gewaltige Menge an Informationen abrufbar. Aufgrund dessen ist es wichtig, die Informationen so zu strukturieren und aufzubereiten, dass die Suche nach relevanten Informationen über eine bestimmte Thematik und ihre richtige Interpretation einfach und schnell durchgeführt werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, sind Wissensrepräsentationen nötig. Dafür hat sich in der Informatik in den letzten Jahren der Begriff Ontologie eingebürgert. Der Begriff der Ontologie hat eine lange Tradition in der Philosophie und den Sprachwissenschaften. Erst in den 90er Jahren wurde der Begriff in die Informatik von Gruber eingeführt. Er definierte eine Ontologie als „explicit specification of a conceptualization“. Eine aktuelle Definition, die darauf aufgebaut ist, ist die von Studer: “Eine Ontologie ist eine explizite, formale Spezifikation der Konzeptualisierung eines abgegrenzten Diskursbereichs zu einem definierten Zweck, auf die sich eine Gruppe von Akteuren geeinigt hat.“ Anders als bei einem konzeptionellen Datenbankschema enthalten Ontologien Informationen über die Bedeutung der gespeicherten Daten sowie Regeln über deren Zusammenhang. Eine Ontologie ist ein formales Wissensmodell, das im Wissensmanagement, in Experten- und Multiagentensystemen, bei der Informationsintegration und vor allem im Semantic Web eingesetzt wird. Gerade in diesen Bereichen haben die Ontologien einen großen Aufschwung erlangt, wie in Abb. 1.1 ersichtlich ist. Besonders seit dem Aufkommen des Semantic Webs werden sie immer mehr zur Grundlange für Austausch und Zusammenführen von Informationen (siehe Abb. 1.1). Ontologien sind zu dem Rückgrat der Wissensrepräsentation im Semantic Web geworden.
Aufgrund der hohen Anzahl an verfügbaren Ontologien und aufgrund der Bedeutung von Ontologie, vor allem für den Bereich des Semantic Webs, ist die Evaluation der unterschiedlichen Ontologien zu einem Schlüsselfaktor der Entwicklung von Anwendungen des Semantic Webs geworden. Für die Entwicklung von Anwendungen spielt die Auswahl der richtigen und guten Ontologie eine große Rolle. Um dieses beurteilen zu können, ist eine Evaluation der einzelnen Ontologien unumgänglich.
Inhaltsverzeichnis
- Welchen Zweck erfüllen Ontologien?
- Ontologien
- Anwendungsbereiche und Historie
- Elemente einer Ontologie
- Klassifikation von Ontologien
- Ontologie versus konzeptionelles Datenbankschema
- Evaluation von Ontologien
- Evaluationsansätze
- Evaluationstechniken
- Evaluationsmethoden
- Ansätze zur automatischen Evaluierung von Ontologien
- Natural Language Application metrics
- OntoClean mit AEON
- OntoRand Index
- Vergleich der Ansätze
- Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Ziel dieser Arbeit ist es, verschiedene Verfahren und Ansätze zur Evaluation von Ontologien vorzustellen, mit besonderem Fokus auf automatische Evaluierungsmethoden.
- Entwicklungsgeschichte und Grundkonzepte der Ontologie
- Klassifikation verschiedener Ontologien
- Vergleich zwischen Ontologien und konzeptionellen Datenbanken
- Konzepte der ontologischen Evaluation, einschließlich Ansätze, Techniken und Methoden
- Drei konkrete Ansätze zur automatischen Evaluation von Ontologien
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Welchen Zweck erfüllen Ontologien? Dieses Kapitel führt in das Thema der Ontologien ein und erläutert ihre Bedeutung in digitalen Medien und im Internet. Es beschreibt die Entwicklung des Begriffs und die Verwendung von Ontologien im Wissensmanagement, in Experten- und Multiagentensystemen sowie im Semantic Web.
- Kapitel 2: Ontologien Dieses Kapitel untersucht die verschiedenen Aspekte der Ontologien, einschließlich ihrer Anwendungsbereiche und Historie. Es erklärt die Elemente einer Ontologie, klassifiziert verschiedene Ontologien und vergleicht Ontologien mit konzeptionellen Datenbanken.
- Kapitel 3: Evaluation von Ontologien Dieses Kapitel befasst sich mit den Konzepten der ontologischen Evaluation. Es beschreibt verschiedene Evaluationsansätze, Techniken und Methoden sowie frühe Versuche, Ontologien zu evaluieren.
- Kapitel 4: Ansätze zur automatischen Evaluierung von Ontologien Dieses Kapitel konzentriert sich auf drei spezifische Ansätze, die eine automatische Evaluation von Ontologien ermöglichen: Natural Language Application metrics, OntoClean mit AEON und OntoRand Index. Es vergleicht diese Ansätze und diskutiert ihre Vor- und Nachteile.
Schlüsselwörter
Ontologien, Wissensrepräsentation, Semantic Web, Evaluation, Automatische Evaluierung, OntoClean, AEON, OntoRand Index, Natural Language Application metrics
- Citation du texte
- Marco Castillo (Auteur), 2008, Automatic Evaluation of Ontologies, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/154887
