semantisches prozessmanagement und e-business · maschinelle verarbeitung von semantik zu bewerten...

SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann

Lehrveranstaltung im SS 2013

Michael Fellmann

Institut für Informationsmanagement

und Unternehmensführung

[email protected]

Semantisches Prozessmanagement und E-Business

conceptualization

shared

semantics

formal

menatal model

explicit

domain

SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 2

Agenda

Einführung in die Semantik

Semantik aus linguistischer Perspektive

– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent

– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortrelationen

Wissensrepräsentation

– Einführung

– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie

– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement


Einleitung

In der Antike

– Dichter und Denker beschäftigen sich meist im Rahmen der Philosophie und Logik

auch mit der Bedeutungslehre (Semantik)

– Beispiele: Heraklit (*um 520 v.Chr.) Platon (*428 v.Chr.) und Aristoteles (*384 v.Chr.)

Bild

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Semantik

Historische Betrachtung


Einleitung

„Semantics (as the study of meaning) is central to the study of communication; and as

communication becomes more and more a crucial factor in social organization, the

need to understand becomes more and more pressing.“ – Leech 1974

Semantik im Allgemeinen

– „Semantik wird allgemein definiert als die Wissenschaft, die sich mit den

Bedeutungen von sprachlichen Ausdrücken beschäftigt“ (Schwarz, Chur 2007).

– Der Schlüsselbegriff von „Semantik“ ist „Bedeutung“

– „Bedeutung“ ist selbst ein Homonym und bezeichnet

• die Funktion/Meinung

• den konventionell festgelegten Bedeutungsinhalt

– Semantik ist ein Teilaspekt der Zeichentheorie (Semiotik), unter die sich auch die

Syntax und die (semiotische) Pragmatik einordnen lassen.

Semantik

Was ist Semantik?


Syntax

– Allgemein stammt das Wort von griech. „σύνταξις“ (σύν: zusammen; ταξις: Ordnung)

ab, das in etwa Anordnung oder Zusammenstellung bedeutet.

– In der Semiotik bedeutet Syntax die formale Ordnung (die Kombinatorik, die

Beziehungen) der Zeichen bzw. Zeichenformen eines Zeichensystems oder die

Lehre/Theorie dazu.

– Bei natürlichen Sprachen ist die Syntax Teil der Grammatik. Sie bedeutet dann die

Lehre vom (korrekten) Satzbau bzw. den Satzbau selbst.

�� Gegenstand ist die Beziehung von Zeichen untereinander

Pragmatik

– Allgemein von griech. „geschäftig“, verstehbar als Geschäfts- und Sachkunde

– In der Linguistik die Lehre vom Gebrauch von Sprache in versch. Situationen,

„How to do things with words?“ (Austin 1962)

�� Gegenstand ist die Beziehung von Zeichen zu Erzeugern und Interpretern

5

Einleitung

Semantik

Abgrenzung des Semantikbegriffs


Agenda






– Einführung




Linguistische Semantik

Wozu die linguistische Semantik betrachten?

– Die linguistische Semantik stellt ein Vokabular bereit, um sich über Phänomene der Semantik zu unterhalten.

– Sie spannt zudem einen Raum auf, der die Vielgestaltigkeit und Komplexitätsemantischer Ansätze und Probleme aufzeigt – vor diesem Hintergrund ist die maschinelle Verarbeitung von Semantik zu bewerten (und möglicherweise führt dies zur Desillusionierung… oder: realistischen Einschätzung).

– Die linguistische Semantik liefert viele spannende Erkenntnisse und Einblicke!

Semantik > Linguistik

Einführende Bemerkung


Semantik in der Linguistik


Grundlegendes – Semiotisches Dreieck

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Ausdruck und Bedeutung

Charakterisierung von Ausdrücken

– Bildung als Sequenz von Lauten

• Korrekte Lautsequenz: „Baum“

• Inkorrekte Lautsequenz: „rsgrizg“

– Allgemeiner: Bildung von Ausdrücken

erfolgt durch Symbole

Verhältnis von Ausdruck und Bedeutung

– Ausdrücke sind an Inhalte geknüpft

– Beispiel: Baum ist umschreibbar als (IST EINE PFLANZE, HAT EINEN STAMM, …)

– Beide Aspekte sind untrennbar miteinander verbunden, diese sog. bilaterale

Zeichenkonzeption geht auf Saussure zurück.

– Die Verbindung von Inhalt und Ausdruck ist jedoch arbiträr (= beliebig)

�� Ausdrücke sind mit Inhalten (konzeptuellen Einheiten) verknüpft


Wechselwirkungen


Bedeutung

Konzepte (Begriffe)

– Bausteine unseres Wissens, im Langzeitgedächtnis gespeichert

• Kategoriales Wissen (Typkonzepte)

• Individuell-episodisches Wissen (Partikular- oder Tokenkonzepte)

– Jede Bedeutung ist an ein Konzept geknüpft, aber nicht jedes Konzept an eine Bedeutung (…dann fehlen uns die Worte!).

Wechselwirkungen zwischen den Konzeptarten

– Allgemeines Wissen kann zum Verständnis von Partikularem verwendet werden

– Partikulares Wissen kann allgemeines vervollständigen, ergänzen, modifizieren

Die Bedeutung ist ein komplexes Phänomen, Konzepte sind nur eine Teilaspekt.


Inhalte als konzeptuelle EinheitenKonzepte


Bedeutung

Ein umfassendes Modell für „Bedeutung“

In Bezug auf konkrete Sprechsituationen (Bierwisch 1979):

(((äuß(phon,syn,sem))ct,m)ias,ks)

Erläuterung

äuß = Äußerung

phon = Phonologie

syn = Syntax

sem = Semantik

m = Äußerungsbedeutung

ct = Kontext

ias = Interaktionssituation

ks = kommunikativer Sinn


Wie kann die Bedeutung ermittelt werden?Konzepte


Bedeutung und Referent

Problem der Zuordnung von Bedeutung zu Referent

– Diskussion im Rahmen der Referenztheorie

– Mehrere Bedeutungen, ein Referent möglich:

• Morgenstern (Referent = Venus)

• Abendstern (Referent = Venus)

– Erkenntnistheoretische Zweifel an der Faktizitätder Welt (verschiedene ontologische Positionen)

– Unklare Beschaffenheit von Referenten (bspw. Perzept, mentales Bild etc.)

Weitere Erschwernisse

– Verletzung des Kooperationsprinzips in der Kommunikation(Abstimmung von Quantität, Qualität, Relation, Modalität auf die Situation)

– Verwendung deiktischer Wörter (Deixis = sprecher- orts- u. situationsabh. Verweise)

– Divergierendes Weltwissen, nicht auflösbare Koreferenzen etc.

�� Die Zuordnung von Bedeutungen zu Referenten ist problembehaftet


Wechselwirkungen


Agenda






– Einführung



Wortsemantik

Ansätze derWortsemantik

Merkmalstheorie Prototypentheorie Wortfeldtheorie

Erfassung von Bedeutungen über

Merkmale

Erfassung von Bedeutungen über Beispiele

Charakterisierung von Wörtern durch

ein Wortfeld

is-a


Ansätze


Merkmalstheorie

Charakterisierung der Merkmalstheorie

– Zentrale Idee ist die Merkmalshypothese: Eine Beschreibung von Bedeutungen ist

mithilfe einzelner semantischer Merkmale möglich.

– Ursprünglich trat die Merkmalstheorie mit dem Anspruch auf, die Bedeutungen aller

Wörter durch Merkmale angeben zu können.

• Beispiel: FRAU hat die Merkmale MENSCHLICH, WEIBLICH und ERWACHSEN

Die Funktion der Merkmale

– Distinktive Funktion, Nutzung zur Abgrenzung (BELEBT vs. UNBELEBT)

• Beispiel: Das Merkmal MENSCHLICH grenzt KIND von JUNGES ab

– Die Gegenüberstellung von distinktiven Funktionen führt zu semantischen

Oppositionen

• Beispiel: WEIBLICH oder MÄNNLICH

Semantik > Linguistik > Wortsemantik

Charakterisierung


Merkmalstheorie

Allgemeine Einteilung von Aristoteles

� Binäre Konzeption der Merkmale: Diese liegen entweder vor oder nicht

Alle Dinge

Abstrakt Konkret

+ belebt - belebt

+ menschlich - menschlich

+ weiblich - weiblich


Semantische Merkmale


Merkmalstheorie

Semantische Merkmale sind die sprachlich relevanten Gebrauchsbedingungen

– Beispiel: „Tante“

• relevant: „weiblicher Mensch“ und „verwandtschaftliche Beziehung“

• irrelevant: „erwachsen“ und „bringt meistens Geschenke mit“

– Unterscheidung (nach Aristoteles) zwischen

• Essenz (= wesentliche Merkmale, invariante Eigenschaften) und

• Akzidenz (= zufällig vorhandene Merkmale)

Definition der semantischen Merkmale durch invariante Eigenschaften

– Was ist unbedingt als Merkmal notwendig?

– Beispiel: „Frau“

• notwendig: „menschlich, weiblich, erwachsen“

• optional: „hübsch, langhaarig, feminin“

(Beispiel aus dem Buch „Semantik“ von Jeanette Chur und Monika Schwarz)


Semantische Merkmale


Merkmalstheorie

Semantische Merkmale als Relation zwischen zwei anderen semantischen Merkmalen

– Beispiel: „Vater“ ist „Elternteil“ eines „Kindes“

Basismerkmale zur semantischen Klassifizierung von Verben

– ZUSTAND (Sachverhalte ohne Bewegung / Aktivität)

– VORGANG (es vollziehen sich Veränderungen)

– HANDLUNG (es wird etwas von einem Subjekt getan)

Abschließende Bemerkung zur Merkmalstheorie

– Semantische Merkmale sind nützliche und brauchbare Beschreibungseinheiten

– Merkmale sind im Alltag allerdings nicht immer binär entscheidbar und von

unterschiedlicher Bedeutung!


Relationale Merkmale und Verbbedeutungen


Aufgabe

Merkmale von Objekten

1. Beschreiben Sie „Stuhl“ mit binären Merkmalen

2. Grenzen Sie mit Merkmalen voneinander ab:

Teich, See

Tümpel, Weiher

Lache, Pfütze

3. Was fällt Ihnen auf?



Prototypentheorie

Grenzen zwischen Kategorien sind nicht immer fix

� Randbereichsunschärfe

– Beispiel: Welche Merkmale sind charakteristisch für die Kategorie „Spiel“?

– Die Prototypentheorie versucht das Problem der dichotomen Einordnung von Objekten

in Kategorien durch Ähnlichkeiten zu lösen.

Ähnlichkeitsbasierte Kategorisierung als Grundidee

– Zur Bestimmung von Ähnlichkeiten werden Prototypen eingesetzt, die mentale

Repräsentationen eines typischen Mitgliedes einer Kategorie sind.

– Die Eigenschaften eines Prototyps haben nicht alle Mitglieder der Kategorie

– Synonyme für Prototyp: Repräsentant, typischer Vertreter, Beispiel, Muster…

� Ein Prototyp ist die Repräsentation eines typischen Mitglieds einer Kategorie


Charakterisierung


Prototypentheorie

„Was bist du für ein Vogel, wenn du nicht fliegen kannst, sagte der kleine Vogel

zur Ente. Was bist du nur für ein Vogel, wenn du nicht schwimmen kannst, sagte

die Ente und tauchte unter.“ – Sergei Prokofjew: Peter und der Wolf


Leben im Randbereich…


Prototypentheorie

Entstehung von Prototypen

– basiert auf Frequenz und Relevanz des Vorkommens in der Gesellschaft

– Beispiel: In unserer Kultur ist der Prototyp für „Vogel“ ein Spatz oder ein Rotkehlchen

Kategorisierung neuer Einheiten

– Vergleich mit dem Prototyp einer Kategorie und Beurteilung der Abweichung

– Eine Einheit (Objekt, Zustand, Vorgang, Handlung) kann auch mehreren Kategorien zugeordnet werden.

– Sprachliche Formulierungen geben Aufschluss über Typikalitätsgrade

• Beispiel: Ein Spatz „ist ein typischer“ Vogel

• Lose gesprochen/strenggenommen ist ein Telefon ein Möbelstück.

Entstehung von Basiskonzepten

– Abstrakteste Kategorie, welche noch einen Prototyp zulässt

– Beispiel: „Tisch“, „Blume“ oder „Hund“


Umgang mit Prototypen


Prototypentheorie

Anwendungsbereiche der Prototypentheorie

– Eine Anwendung ist primär in der Linguistik bzw. den Forschungen zur Wortsemantik als Ergänzung zur Merkmalstheorie gegeben.

– Auch in der Informatik und Künstlichen Intelligenz existiert mit Frames ein ähnlicher Ansatz, bei dem ein Rahmen zur Beschreibung genutzt wird, der mit konkreten Inhalten ausgefüllt werden kann.

Die Prototypentheorie löst einige Probleme der Merkmalstheorie

– Einige Bereiche lassen sich nicht eindeutig mit Merkmalen beschreiben

– Wordbedeutungen sind graduell, Aspekte wie Frequentialität oder Typikalitätsgrade aber auch Expertenwissen spielen eine Rolle.


Weitere Aspekte


Wortrelationen


Systematik

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Referenzidentität

Kontradiktion

Erweiterte Systematik,Grundform nach Stock (2009)


Referenzidentität

Kontradiktion

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Wortrelationen


Systematik

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Satzrelationen

Relationen zwischen Sätzen

– Die Bedeutung eines Satzes ist eine Funktion der in ihm enthaltenen Ausdrücke und der Art ihrer Zusammensetzung.

– Semantische Relationen bestehen zwischen Sätzen unabhängig davon, ob sie wahr oder falsch sind

Systematisierung


Beispiele

Satzrelationen

Kompatibilität Inkompatibilität

Subkontrarität

Implikation

Paraphrase Kontrarität Kontradiktion

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� Relationen zwischen Wörtern und Sätzen können zunehmend automatisch erkannt und maschinell verarbeitet werden (Problem ist allerdings die Präzision).

� Für betriebliche Zwecke werden gegenüber der natürlichen Sprache stark eingeschränkte Formen der Wissensrepräsentation bevorzugt, die eine exakte Interpretation ermöglichen.

Synonymie


Agenda






– Einführung




Einführung in die Wissensrepräsentation

Was ist Wissen?

– Es existieren viele Definitionsansätze von Wissen als…

• zweckorientierte Vernetzung von Information (Rehäuser, Krcmar 1996)

• kognitive Strukturen oder mentale Repräsentationen (Kuhlen 1995)

• die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen (Probst, Raub, Romhardt 2006)

• plausibel begründete Aussagen (justified true belief) (Nonaka 1994)

– Zudem existieren unterschiedliche Wissensarten (z.B. Kunz, Rittel 1972)

• faktisches Wissen („von dem, was der Fall ist“)

• deontisches Wissen („von dem, was der Fall sein sollte oder werden sollte“)

• instrumentelles Wissen („wie das, was der Fall ist, verändert werden kann“)

• erklärendes Wissen („warum etwas der Fall ist/der Fall sein wird“)

� Es wird keine spezielle Art der Wissensdefinition favorisiert

� Im semantischen PM & EB erfolgt eine Konzentration auf faktisches Wissen


Zum Wissensbegriff



Was ist eine Wissensrepräsentation?

– Unter einer Wissensrepräsentation (engl. knowledge representation, kurz KR)

kann die Abbildung eines Gegenstandsbereiches mit Symbolen verstanden

werden, wobei die Symbole zu bedeutungshaltigen Ausdrücken verknüpft werden.

– Eine Wissensrepräsentation umfasst zudem die Angabe von Funktionen, die auf

Basis der Symbole Schlussfolgerungen (formales Schließen) über den

Gegenstandsbereich erlauben.

Einsatzgebiete

– Wissensrepräsentationen werden im Rahmen der Wissensmodellierung

(Knowledge Engineering) eingesetzt.

– Die Wissensmodellierung befasst sich mit der Repräsentation von Wissen in

wissensbasierten Systemen, bspw.

• im Rahmen des Wissensmanagements

• im Kontext der Künstlichen Intelligenz


Zum Wissensrepräsentationsbegriff



Fünf wesentliche Eigenschaften von Wissensrepräsentationen (Davis 1993):

1. Eine KR ist ein Surrogat für die Dinge, die sie repräsentiert(Fehlerhafte Repräsentationen führen zu fehlerhaften Schlussfolgerungen)

2. Eine KR ist eine Menge von „Ontological Commitments“ (Es sind grundlegende Entscheidungen zu treffen, wie über die Welt zu denken ist)

3. Eine KR ist eine fragmentarische Theorie intelligenten Schlussfolgerns(Es gibt mögliche und empfohlene Folgerungen)

4. Eine KR ist Medium für effiziente Berechnungen(Fragen der Repräsentation und der Berechenbarkeit sind auf das Engste verwoben)

5. Eine KR ist Medium des menschlichen Ausdrucksvermögens

Es existieren unterschiedliche Ansätze zur Wissensrepräsentation

– Grundlegend wird zwischen prozeduralen und deklarativen Ansätzen unterschieden.

– Beispiele für prozedurale Ansätze sind: Produktionssysteme, regelbasierte Ansätze. Beispiele für deklarative Ansätze sind Taxonomie, Thesaurus, Semantische Netze, Ontologie, Prädikatenlogik.


Zum Wissensrepräsentationsbegriff



Informale Modelle Formale Modelle

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94.

Einführung in die WissensrepräsentationWissensformalisierungskontinuum


Agenda




– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortfeldtheorie, Wortrelationen


– Einführung




Taxonomie

Charakterisierung von Taxonomien

– Allgemein ist eine Taxonomie (altgr. táxis „Ordnung“ und nómos „Gesetz“) ein

Ansatz, um Objekte nach bestimmten Kriterien zu klassifizieren, d.h. sie bestimmten

Kategorien oder Klassen (auch Taxa genannt) zuzuordnen (Koschnik 1993).

– In der Naturwissenschaft werden Taxonomien häufig als hierarchische

Klassifikationen eingesetzt, die eine monohierarchische Struktur aufweisen.

– Monohierarchische Taxonomien weisen eine Baumstruktur auf.

Beispiele

– Die Ordnung der Lebewesen von Carl von Linné

– Dezimalklassifikationen als universelle Klassifikationen zur Einteilung von Wissen

• PCF (Process Classification Framework)

• Universelle Dezimalklassifikation (UDK)

• Dewey-Dezimalklassifikation (DDC)

Wissensrepräsentation > Ansätze > Taxonomie

Erste Annäherung


Taxonomie

Beispiel

Modellierungsprimitive

– Relation der Über- und Unterordnung von Klassen

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Taxonomie


Beispiel der Dewey-Dezimalklassifikation (DDC)

Einordnung des Buchs „The Royal doctors 1485-1714“ von Elizabeth Furdell

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Taxonomie und Klassifikation

Taxonomie als hierarchische, präkombinierte

Klassifikation

– Komplexität durch Vielzahl an Kategorien

– Redundanz in den Kategorien

– Jedoch recht einfache Verwendung/Codes

Facettenklassifikation als polyhierarchische

postkombinierte Klassifikation aus mehreren Taxonomien

– Vermeidung von Redundanz durch mehrere

„Wurzelknoten“

– Analytisch-synthetische Klassifikation, erfordert

Kenntnis des Gegenstandsbereichs

– Anwendung erfordert Kombination von Codes


Präkombinierte und postkombinierte Klassifikationen

Software

Büro-SW Spiel

Für Windows Für Linux Für Windows Für Linux

Für Betriebssystem

Powerpoint

Anwendungstyp

Büro-SW

Windows

Linux

Spiel

Powerpoint {Windows, Büro-SW}

Facette

Foci


Thesaurus

Charakterisierung von Thesauri

– Ein Thesaurus bzw. Wortnetz (aus dem altgriechischen thesaurós, „Schatz“, „Schatzhaus“) ist grundlegend ein kontrolliertes Vokabular.

– Der Thesaurus ist präskriptiv, d.h. er ist eine Dokumentationssprache, die festlegt, welche Bezeichnungen und Begriffe in einer Domäne verwendet werden sollen.

– Bestandteile des kontrollierten Vokabulars sind:

• Bezeichnungen, die eindeutig auf Begriffe bezogen werden

• Synonyme sowie Vorzugsbenennungen

• Homonyme und Polyseme, die gekennzeichnet werden

• Beziehungen zwischen durch Bezeichnungen repräsentierten Begriffen

Beispiele

– Eurovoc Thesaurus der Europäischen Union

– UNESCO Thesaurus

– SKOS als W3C-Meta-Standard zur Definition von Vokabularen

– GoodRelations zur Beschreibung von Produkten

Wissensrepräsentation > Ansätze > Thesaurus

Erste Annäherung


Thesaurus

Beispiel


– Relation der Über- und Unterordnung von Begriffen

– Ähnlichkeitsrelationen

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Thesaurus

Standards und Normen

– DIN 2342: Begriffe der Terminologielehre (2011-08)

– ISO 25964: International standard for thesauri and interoperabilitywith other vocabularies (2011-08)

– DIN 2330: Begriffe und Benennungen; Allgemeine Grundsätze (1993-12)

– DIN 2332: Benennen international übereinstimmender Begriffe (1988-02)Kostenfreie Bennennungssuche mit „DIN-TERM online“

– DIN 32705: Klassifikationssysteme; Erstellung und Weiterentwicklung von Klassifikationssystemen (1987-01)

– DIN 2331: Begriffssysteme und ihre Darstellung (1980-04)

– ISO/TC 37: Terminology and other language and content resources


Relevante Standards und Normen (auch im Kontext von Taxonomien und Ontologien)


Ontologie

Charakterisierung von Ontologien

– Das Wort setzt sich zusammen aus dem Griech. „ontos“ für Sein und „logos“ für Wort. Die Ontologie hat ihren Ursprung in der Philosophie als die Lehre vom Sein.

– In der Informatik und Künstlichen Intelligenz wird meist die Definition von Gruber (1993) gewählt: „An ontology is a formal, explicit specification of a conceptualisation“.

• Unter einer Konzeptualisierung wird eine abstrakte, vereinfachte Sicht der Welt verstanden, die für bestimmte Zwecke repräsentiert werden soll.

• Eine explizite Spezifikation liegt vor, wenn alle relevanten Konzepte und Restriktionen einer Domäne eindeutig, widerspruchsfrei und unmissverständlich definiert werden.

• Formal bedeutet, dass die Ontologie maschinenverarbeitbar spezifiziert wird.

– Später wurde die Definition um das Adjektiv „shared“ ergänzt

Beispiele

– Allgemein: SUMO, Cyc, WordNet

– Betriebswirtschaft: Enterprise Ontology, TOVE; Medizin: Gene Ontology, GALEN

Wissensrepräsentation > Ansätze > Ontologie

Erste Annäherung


Ontologie

Beispiel


– Relation der Über- und Unterordnung von Klassen

– Komplexe Klassen über Klassenbeschreibungen

– Relationen zwischen Klassen und Restriktionen der Relationen

– Regeln zur Ableitung (z.B. schreibt und behandelt � kennt) und Konsistenzsicherung

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Ontologien zur formalen Spezifikation von Begriffen


Beispiel zur Anwendung maschinenverarbeitbar spezifizierter Semantik

http://cars.example.org/Jaguar-2

http://animals.example.org/Jaguar-1

Erweiterte Aussagen,SchlussfolgerungenZootier(Jaguar-1), Motorfahrzeug(Jaguar-2)

Objekt(Jaguar-2)hatHubraumInLtr(

Jaguar-2, 3)

Objekt(Jaguar-1)hatWärter(Jaguar-1,

Max)

InstanzdokumentABox

Zootier hatWärter.Person

Motorfahrzeug hatHubraumInLtr.int

≡ ∃≡ ∃≡ ∃≡ ∃

≡ ∃≡ ∃≡ ∃≡ ∃

Explizite und formale Spezifikation einer Konzeptualisierung

Schema, TBox


Ontologien

Kriterien zur Beschreibung der Sprachen

– KR-Paradigma: Das einer Sprache zugrunde liegende Paradigma der

Wissensrepräsentation wie Prädikatenlogik der ersten Stufe oder Frames.

– Webbasiertheit: Verwendung von Web-Technologien wie Markupsprachen und Uniform

Resource Identifier (URI) zur Identifikation von Komponenten.


Sprachen zur Konstruktion


Ansätze zur Wissensrepräsentation

Aufgaben:

1. Welche Motive und Anwendungen gibt es

im Allgemeinen für Wissensrepräsentationen?

2. Welche Anwendungen von Wissensrepräsentationen sehen Sie

im Kontext des Geschäftsprozessmanagements und des E-Business?

3. Sind Ihrer Meinung nach Taxonomien ausreichend zur Beschreibung

von Geschäftsprozessen?


Aufgaben


Agenda




– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortfeldtheorie, Wortrelationen


– Einführung




Trend 1 — Methodische Fundierung

Aktuelle Arbeiten (Beispiele)

– Kognitive Prinzipien zur Entwicklung von Klassifikationssystemen Jeffrey, P.; Wand, Y. (2008): Using Cognitive Principles to Guide Classificationin Information Systems Modeling. MISQ 32 (4) 2008, S. 839-868

– Erforschung von Detailfragen der Repräsentation bpsw. der Teil-Ganzes-BeziehungShanks, G.; Tansley, E.; Nuredini, J.; Tobin, D.; Weber, R. (2008). Representing Part-WholeRelations in Conceptual Modeling: An Empirical Evaluation. MISQ 32 (3) 2008, S. 553-573

– Induktive und systematische Entwicklung von TaxonomienD. Steininger, M. Trenz, D. Veit (2013): Building Taxonomies in IS and Management - A Systematic

Approach Based on Content Analysis. In: Tagungsband WI2013, 27. Feb. bis 1. März 2013, Leipzig

– Evaluation von OntologienVrandecic, D. (2010): Ontology Evaluation (Dissertation am KIT)

… und viele weitere Entwicklungs- und Evaluierungsmethoden für (formale) Ontologien

Wissensrepräsentation > Trends

Systematische Entwicklung und Evaluation


Trend 2 — Automatisierung

Werkzeuge zur induktiven Entwicklung von Klassifikationen und/oder Ontologien

– OntoGen (ontogen.ijs.si) – Semi-automatische Entwicklung von Ontologiendurch Textanalyse.

– DL-Learner (dl-learner.org) – Verfeinerung von Ontologien durch den Vorschlag von Instanzen (Beispielen) mit positiver bzw. negativer Zugehörigkeit zu Klassen.

– OntoComP (code.google.com/p/ontocomp) – Vervollständigung von Ontologien,wenn diese nicht „alle relevanten Informationen“ enthalten.


Induktive Gewinnung, Konsistenzprüfung

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Trend 3 — Ökonomische Betrachtungen

Kostenmodelle

– ONTOCOM: Kostenmodell zur Ontologiekonstruktion

– ONTOCOM Lite: Kostenmodell Taxonomiekonstruktion

– ONTOCOM-R: Kostenmodell zur Ontologie-Wiederverwendung

– SEMACOM: Kostenmodell für semant. Anwendungen

– Die zentrale Formel zur Kostenschätzung der Ontologie-Entwicklung in Personenmonaten von ONTOCOM lautet:

PM = A · Sizeα · ℿ · CDiA = Ausgangszahl von 3,4 Personenmonate; Size = Größe der zu konstruierenden Ontologie in Kilo-Primitiven; α = Parameter für nicht-lineare Kostenentwicklung in Abhängigkeit zur Ontologie-Größe; CDi = Kostentreiber der Ontologiekonstruktion, die u.a. abhängig vom Vorwissen der Akteure, dem Formalisierunggrad etc. sind

� Eine Abschätzung der Kosten kann nur im konkreten Projektkontext erfolgen

Nutzenmodell ONTOBEN: Berechnung von Kosteneinsparungen durch den Ontologieeinsatz


Kosten und Nutzen von Wissensstrukturen

(Simperl, Popov, Bürger 2009; Bürger et al. 2010)www.active-project.eu/fileadmin/public_documents/d-4-2-2.pdf


Fazit

Semantik ist ein vielschichtiges Phänomen �� nicht alle Aspekte können von Wissensmodellen erfasst werden

Die Wissensrepräsentation hat eine lange Geschichte – von der griech. Antike bis heute� Entwicklung geht weiter! Neue Impulse und Werkzeuge durch die Informatik/KI

In der Praxis benötigt man Sprachen und Werkzeuge, um Vokabulare festzulegen � Markupsprachen, insbes. XML und RDF, werden in der nächsten Vorlesung eingeführt



Lehrveranstaltung im SS 2013

Michael Fellmann

Institut für Informationsmanagement

und Unternehmensführung

[email protected]

Semantisches Prozessmanagement und E-Business

conceptualization

shared

semantics

formal

menatal model

explicit

domain

semantisches prozessmanagement und e-business · maschinelle verarbeitung von semantik zu bewerten...

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