Das World Wide Web [W3C01a, BLF99], neben eMail der prominenteste Bestandteil des Internets, hat sich in den letzten Jahren zu einer der wichtigsten Informationsquellen des t¨ aglichen Lebens entwickelt. Es wird zusammen mit Zeitung, Fernsehen und Radio zur Einholung von tagesaktuellen Nachrichten genutzt, leistet aber auch wertvolle Dienste als Nachschlagewerk und f¨ ur den Austausch und die Konservierung von Erfahrungen, Erlebnissen und Berichten. Dabei ist es durch seine urspr¨ ungliche Bedeutung als Ver¨ offentlichungsmedium f¨ ur Wissenschaftler [Con00, Gro02] stark an den Belangen des Nutzers orientiert, vor allem an seinen visuellen Bed¨ urfnissen, da der enthaltene Text in erster Linie gut lesbar sein sollte. Diese Orientierung hat ¨ uber die Jahre mit der enormen
Erweiterung der grafischen M¨ oglichkeiten und der Erh¨ ohung der dem Leser zur Verf¨ ugung stehenden Bandbreite noch zugenommen. Die in der Sprache HTML (HyperText Markup Language) [W3C99a, ISO00b] verfassten Webseiten sind zwar weiterhin maschinenlesbar, logische Textauszeichnungen wie em (emphatisch), strong (stark betont), samp (Beispiel) oder cite (Zitat), die zumindest einen rudiment¨ aren Hinweis auf den Inhalt geben, sind dagegen fast vollst¨ andig ver-schwunden. Davon, dass Maschinen den Inhalt einer Seite verstehen, kann keine Rede sein. In HTML k¨ onnen zwar auch ¨ uber die Verwendung von Meta-Tags wie
description und keywords zus¨ atzliche Informationen, sogenannte Metadaten, in die Seiten eingebettet werden; das folgende Beispiel gibt aber schon einen Hinweis auf die dabei auftretenden Unzul¨ anglichkeiten:
In der Beschreibung steht Fließtext, der zwar f¨ ur einen menschlichen Leser gute Hinweise gibt, mangels Standardisierung f¨ ur eine Maschine aber v¨ ollig unverst¨ andlich bleibt. F¨ ur die Schl¨ usselw¨ orter gilt ¨ ahnliches; ob ein Programm aus ihnen eine Bedeutung herauslesen kann, bleibt Zufall.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung und Motivation
- 1.1 Vom World Wide Web zum Semantic Web
- 1.1.1 Annotation mit Metadaten
- 1.1.2 Zielsetzung
- 1.2 Aufbau der Arbeit
- 1.1 Vom World Wide Web zum Semantic Web
- I Grundlagen
- 2 Annotation
- 2.1 Sprachen
- 2.1.1 XML
- 2.1.2 DTD und XML Schema
- 2.1.3 Erweiterungen
- 2.1.3.1 Namespaces
- 2.1.3.2 XInclude
- 2.2 Metadatenformate
- 2.2.1 RDF
- 2.2.2 RDF Schema
- 2.2.3 Dublin Core
- 2.2.3.1 W3C Date Time Format
- 2.2.3.2 DCMI Period
- 2.3 Temporale Annotation
- 2.3.1 Anforderungen an temporale Annotation
- 2.3.1.1 Benennung
- 2.3.1.2 Grenzen
- 2.3.1.3 Strukturen
- 2.3.1.4 Explizite qualitative Relationen
- 2.3.2 Bewertung bestehender Ansätze
- 2.3.1 Anforderungen an temporale Annotation
- 2.1 Sprachen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Diplomarbeit befasst sich mit der qualitativen Abstraktion von Zeit für Annotation und Retrieval im Semantic Web. Das Ziel ist es, eine Methode zu entwickeln, die es ermöglicht, zeitliche Informationen in einer für Menschen verständlichen Weise zu beschreiben und gleichzeitig für Maschinen verarbeitbar zu machen.
- Temporale Annotation im Semantic Web
- Qualitative Beschreibung von Zeit
- Verarbeitung von zeitlichen Informationen durch Maschinen
- Integration von Zeit in das Semantic Web
- Entwicklung einer Methode zur qualitativen Abstraktion von Zeit
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Thematik der Arbeit ein und erläutert die Motivation für die Entwicklung einer Methode zur qualitativen Abstraktion von Zeit im Kontext des Semantic Web. Es wird die Bedeutung von zeitlichen Informationen für die semantische Annotation und das Retrieval von Daten hervorgehoben.
Das zweite Kapitel befasst sich mit dem Thema Annotation und beschreibt verschiedene Sprachen und Formate, die für die Annotation von Daten im Semantic Web verwendet werden. Dabei wird insbesondere auf die Verwendung von XML, RDF und Dublin Core eingegangen.
Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit der temporalen Annotation und den Anforderungen an eine Methode, die eine qualitative Abstraktion von Zeit ermöglicht. Es werden verschiedene Ansätze zur Beschreibung von Zeit diskutiert und deren Vor- und Nachteile analysiert.
Schlüsselwörter
Temporale Annotation, Semantic Web, Qualitative Zeit, Metadaten, Annotationssprachen, XML, RDF, Dublin Core, Retrieval, Wissensrepräsentation.
- 2 Annotation
- Arbeit zitieren
- Sebastian Hübner (Autor:in), 2004, Qualitative Abstraktion von Zeit für Annotation und Retrieval im Semantic Web, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/24541
-
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen.