Workshop WissKI für Uni Sammlungen. Martin Scholz , basierend auf
|
|
- Bettina Ackermann
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Workshop WissKI für Uni Sammlungen Martin Scholz , basierend auf
2 Ontologische Modellierung
3 Was ist eine Ontologie? Terminologie Vokabular, um über Gegenstände eines Fachbereichs zu reden Konzepte = Klassen Eigenschaften = Relationen = Properties Instanzen = Individuen Eigenschaft 1 Konzept 1 Konzept 2 Daten / Fakten Instanz 1 Instanz 2
4 Was ist Vererbung? Hierarchien von Konzepten und Eigenschaften Multiple Vererbung Merkmale werden in der Hierarchie nach unten vererbt Bedeutung wird eingeengt, da immer mehr Bedingungen für Konzeptzugehörigkeit Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Konzept 3 Eigenschaft 2 Eigenschaft 3 Konzept 4 Konzept 5 Eigenschaft 4
5 Was ist ein Tripel? Eine elementare Aussage der Form Subjekt Prädikat Objekt Alle Daten in RDF werden als Tripel notiert Subjekte sind Instanzen Prädikate sind Eigenschaften Objekte sind Instanzen oder Konzepte (bei ist Instanz von ) Ein oder mehrere Tripel können als Graph / Netzwerk dargestellt werden => RDF-Graph Subjekte & Objekte sind Knoten Prädikate sind Kanten
6 Warum spricht man bei Ontologien von Semantik? Durch die Definition von Konzepten und Eigenschaften und die Kategorisierung von Instanzen können Schlußfolgerungen getroffen werden:... Konzeptzugehörigkeit von Instanzen Explizitmachen impliziten Wissens (z. B. zeitliche Ordnung) Inkonsistenzen im Datenbestand Leider technisch noch begrenzt => Forschung
7 Was ist eine Referenzontologie? Und wozu brauche ich sie? Ein bewährtes Grundgerüst an Konzepten und Eigenschaften Mindert Startschwierigkeiten und grobe Fehlmodellierungen Auf Wiederverwendbarkeit ausgelegt (modular) Zeitersparnis beim Ontologieentwurf Fördert die Interoperabilität Größter gemeinsamer Nenner Allgemein gehalten ( Top-Level-Ontology ) Enthält keine / möglichst wenig Fachspezifika
8 Was ist eine Anwendungsontologie? Und wozu brauche ich sie? Baut auf einer oder mehreren Referenzontologien auf Borgt sich allg. bekanntes Vokabular Zeitersparnis Bringt Fach- und Anwendungsspezifische Konzepte und Eigenschaften ein ( Domain ontology ) feinere Unterscheidungen Abkürzungen Kann gleichzeitig wiederum Referenzontologie sein!
9 Referenzontologie und Anwendungsontologie Ontologie zum Behaim-Globus Ontologie für MAPPAE Bilddatenbank
10 Wann soll ich eigene Konzepte / Eigenschaften definieren? Wenn Unterscheidungen getroffen werden sollen, die in der Referenzontologie nicht gemacht werden verschiedene Objektgattungen mit untersch. Eigenschaften Abkürzungen (Shortcuts), wenn inhaltsleere Zwischeninstanzen erzeugt werden müssten Abkürzungen dokumentieren! Im Erstellungsprozess erleichtern Unterklassen / -eigenschaften Änderungen am Modell Ermessenssache! Es hängt viel von der Anwendung ab CIDOC CRM bietet auch Verschlagwortung über E55 Type
11 Wann soll ich eigene Konzepte / Eigenschaften definieren? (2) Empfehlung: Gerade wenn man mit (den verwendeten) Ontologien noch nicht viel Erfahrung hat Und auch wenn es am Anfang etwas aufwendig ist Trotzdem: Möglichst oft neue Klassen und Properties einführen Denn: Lieber später Daten zusammenzuführen können Als später Daten trennen müssen
12 Was unterscheidet Unterklassenbildung von Verschlagwortung? Eine Instanz kann auf 2 Weisen kategorisiert werden: Konzept Schlagwort Ein Schlagwort ist für Maschinen nicht interpretierbar Nur eine Zeichenkette Folgen aus der Kategorisierung bestimmte Eigenschaften? Ja => Konzept Nein => Schlagwort Evtl. ergeben sich Eigenschaften im Laufe der Entwicklung...
13 Was unterscheidet Unterklassenbildung von Verschlagwortung? (2) Beispiel Behaim-Globus: Geographische Regionen Struktur der Region als 2 Konzepte modelliert Verbundene geogr. Region Unverbundene geogr. Region => Eigenschaft Teilregionen Art der Region als Schlagworte modelliert, da sich keine Eigenschaften ergeben VGR: Insel, See, Meer, Land, Wald, Gebirge,... UGR: Seenplatte, Kontinent,... Wichtig: Was ist meine Anwendung?
14 Wo finde ich weiterführende Seiten zu CIDOC CRM? Folien und Videos: CIDOC CRM Tutorials Thematisch geordnete Visualisierungen: CIDOC CRM Graphical Representation graphical_representation_5_0_1.html Der Standard: CIDOC CRM Releases Austausch mit der Community: CIDOC CRM Mailing List
15 Maskengenerierung in WissKI
16 Was ist eine Eingabemaske / ein Formular in WissKI? Felder Kardinalität verschiedene Eingabemodalitäten Gruppen Jedes Feld ist mit einem Ontologiepfad verknüpft
17 Was beinhaltet ein Pfad? Instanz 1 Konzept 1 Instanz 2 Instanz 3 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Schreibweise: Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Datenwert Datentyp
18 Auf Datenebene implizit mitgemeint Was definiert einen Pfad? Instanz 1 Konzept 1 Zur Definition von Pfaden betrachten wir nur diesen Teil Instanz 2 Instanz 3 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Schreibweise: Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Datenwert Datentyp
19 Wozu muss einem Feld ein Pfad zugeordnet sein? Instanz 1 Instanz 2 Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Bei einem Feld implizit mitgemeint Durch das Explizitmachen des Pfades wird erreicht Langzeitinterpretierbarkeit Maschinenlesbarkeit Interpretierbarkeit durch Dritte Instanz 3 Konzept 3 Datenwert Dateneigenschaft Datentyp Explizit angegeben
20 Was bewirkt eine Gruppe? Bündelt Felder, deren Pfad ein gemeinsames Präfix haben Alle Felder eines Formulars haben zum. das erste Konzept als gemeinsames Präfix Bsp: Alle Felder zur Herstellung in einer Objektmaske haben die Handlung gemein Für das gemeinsame Präfix werden dieselben Tripel / Instanzen verwendet gemeinsamer Bedeutungsanteil aller Felder Keine Duplikation Abhängigkeiten zwischen Feldern
21 Was bewirkt eine Gruppe? (2) Konzept 1 Konzept 1 gemeinsames Präfix Instanz 1 Eigenschaft 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Konzept 2 Instanz 2 Eigenschaft 2 Eigenschaft 3 Konzept 3 Konzept 4 Instanz 3 Instanz 4 Dateneigenschaft Dateneigenschaft Datentyp Datentyp Datenwert Datenwert
22 Was ist die Disambiguierung? Häufig nimmt in einem Pfad eine Instanz eine Sonderstellung ein. Durch die Bedeutung des Feldes hervorgehobene Instanz Bsp: Pfad für Herstellungsort in Objektmaske Instanzen für Objekt, Handlung, Ort, Ortsname Der Pfad disambiguiert auf Ort WissKI: Jeder Pfad kann eine Disambiguierung haben Ändern / Löschen von Datenwerten Verlinkungen Einbindung von kontrollierten Vokabularen
Digitale Rekonstruktion
Digitale Rekonstruktion Themenkomplex Technologie Martin Scholz Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg ? It is about common formats for integration and combination of data drawn from diverse
MehrOntologiesprachen. 1.Was ist eine Ontologie 2.Aufbau einer Ontologie 3.RDF 4.RDFSchema 5.DAML+OIL / OWL 6.Frame-Logic
Ontologiesprachen 1.Was ist eine Ontologie 2.Aufbau einer Ontologie 3.RDF 4.RDFSchema 5.DAML+OIL / OWL 6.Frame-Logic 1.Was ist eine Ontologie Der Begriff leitet sich vom griechischen onta (das Seiende)
MehrEinführung in das Forschungsinformationssystem VIVO Hands-On-Lab auf dem 6. Deutschen Bibliothekartag
Einführung in das Forschungsinformationssystem VIVO Hands-On-Lab auf dem 6. Deutschen Bibliothekartag Martin Barber; Christian Hauschke; Tatiana Walther Technische Informationsbibliothek (TIB) Frankfurt
MehrAgenda. Datenauszeichnung mit RDF. Rahmen für semantische Technologien. XML als Basis-Technologie. Wiederholungsübung XML
Agenda Datenauszeichnung mit RDF Rahmen für semantische Technologien XML als Basis-Technologie Wiederholungsübung XML Grafische Datenmodellierung mit RDF XML-Syntax für RDF Übung RDF/XML Turtle-Syntax
MehrDarstellung von Ontologien im Semantic Web - RDFS-
Darstellung von Ontologien im Semantic Web - RDFS- Cristina Vertan Inhalt Was kann man mit RDF nicht ausdrücken? Was sind Ontologien? Wie entwirft man eine Ontologie? Wie beschreibt man eine Ontologie
MehrSemantic Web: RDF und N-Tripel
Semantic Web: RDF und N-Tripel Kursfolien Karin Haenelt 29.11.2015, 6.12.2014 Themen Grundlagen RDF (Datenmodell) N-Tripel (zeilenbasierte Syntax für RDF) 2 RDF Resource Description Framework Graphbasiertes
MehrGeodatenintegration unter Nutzung von Linked Data Prinzipien Stefan Wiemann Technische Universität Dresden
14. Seminar GIS & Internet UniBw München, 17. 18.09.2014 Geodatenintegration unter Nutzung von Linked Data Prinzipien Stefan Wiemann Technische Universität Dresden Motivation Isolierte Daten Verlinkte
MehrWeb Ontology Language (OWL)
Web Ontology Language (OWL) Cristina Vertan Inhalt Ontologien Wozu OWL Dasis-Defintion -OWL Abbildungen von Ontologien..004 WiSe 04/05 Ontologien -- Definition von Termen Beschreibung und Darstellung eines
MehrÜbersicht. Prädikatenlogik höherer Stufe. Syntax der Prädikatenlogik 1. Stufe (mit Gleichheit)
Übersicht I Künstliche Intelligenz II Problemlösen III Wissen und Schlussfolgern 7. Logische Agenten 8. Prädikatenlogik 1. Stufe 9. Schließen in der Prädikatenlogik 1. Stufe 10. Wissensrepräsentation IV
MehrKRITERIEN FÜR DIE ZERTIFIZIERUNG VON METADATENPROFILEN
KRITERIEN FÜR DIE ZERTIFIZIERUNG VON METADATENPROFILEN Identifier: http://www.kimforum.org/material/pdf/zertifizierungsrichtlinien_20101503.pdf Title: Kriterien für die Zertifizierung von Metadatenprofilen
MehrGeorg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg. Semantic Web Thomas Pospech
Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg Semantic Web 03.12.2008 Thomas Pospech 1 Agenda Konzept des Semantic Web Technologien des Semantic Web Ontological Engineering Vorstellung meiner Diplomarbeit 2 2 Konzept
MehrOWL Web Ontology Language
OWL Web Ontology Language Hauptseminar Ontologien in Informatik und Linguistik SS 2007 Bianca Selzam 27.4.2007 Gliederung 1. Einleitung 2. Resource Description Framework (RDF) 3. Resource Description Framework
MehrRDF & OWL. Praktikum Softwaretechnologie für die Ressourcenlinguistik. Johannes Hellrich & Erik Fäßler SS FSU Jena
RDF & OWL Praktikum Softwaretechnologie für die Ressourcenlinguistik Johannes Hellrich & Erik Fäßler FSU Jena SS 2012 Johannes Hellrich & Erik Fäßler RDF & OWL 1 / 20 Vorwort Vorwort 3 aufeinander aufbauene
MehrObjektorientierte Modellierung (1)
Objektorientierte Modellierung (1) Die objektorientierte Modellierung verwendet: Klassen und deren Objekte Beziehungen zwischen Objekten bzw. Klassen Klassen und Objekte Definition Klasse Eine Klasse ist
MehrMedizinische Dokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien
Medizinische Dokumentation Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Syntaktische Interoperabilität Zwei Datensätze gleichen Inhalts, aber unterschiedlicher Struktur (Syntaktik) Moser Gerda
Mehrhisthub Teilprojekt 1C: Thesaurus-Editor und Vornamen-Vokabular
histhub Teilprojekt 1C: Thesaurus-Editor und Vornamen-Vokabular Dr. Pascale Sutter Rechtsquellenstiftung des Schweizerischen Juristenvereins Digital Humanities und Editionswissenschaften, 10. November
MehrSemantische Infomationsintegration à la carte?
Semantische Infomationsintegration à la carte? Ziele und Herausforderungen der Anwendung des CIDOC CRM. Historisch-Kulturwiss. Informationsverarbeitung, Universität Köln 1. Oktober 2010 1 Ein User Scenario
Mehra) Vergleiche HTML und XML. (3 Punkte)
1 Aufgabe 1 (XML) (6 Punkte) a) Vergleiche HTML und XML. (3 Punkte) b) Gib 3 Kriterien dafür an, dass eine XML-Datei wohlgeformt ist. (3 Punkte) (1) Σ: /6 1 / 10 2 Aufgabe 2 (RDF(S) Syntax und Semantik)
MehrMedizinischeDokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien
MedizinischeDokumentation Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Klassifikationen Klasse 1: Blaue Haare Klasse 3: Gelbe Haare Regeln Klasse 2: Keine Haare 1.Genau eine Klasse 2.Disjunktheit
MehrFormale Methoden 1. Gerhard Jäger 7. November Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/18
1/18 Formale Methoden 1 Gerhard Jäger Gerhard.Jaeger@uni-bielefeld.de Uni Bielefeld, WS 2007/2008 7. November 2007 2/18 Geordnete Paare Mengen sind ungeordnet: {a, b} = {b, a} für viele Anwendungen braucht
MehrEDEN: Epigraphische Datenbank Erlangen Nürnberg Ein Use Case für WissKI
Martin Scholz (FAU Erlangen-Nürnberg), 25.07.2016 EDEN: Epigraphische Datenbank Erlangen Nürnberg Ein Use Case für WissKI Epigraphische Datenbank Erlangen-Nürnberg http://wisski.cs.fau.de/eden Griech.
MehrRDF Containers. Häufig möchte man eine Gruppe von Dingen beschreiben. Hierfür stellt RDF ein Container-Vokabular zur Verfügung.
RDF Containers Häufig möchte man eine Gruppe von Dingen beschreiben. Hierfür stellt RDF ein Container-Vokabular zur Verfügung. Ein Container ist eine Ressource, die andere Ressourcen oder Literale enthält
MehrER-Modell, Normalisierung
ER-Modell Mit dem Entity-Relationship-Modell kann die grundlegende Tabellen- und Beziehungsstruktur einer Datenbank strukturiert entworfen und visualisiert werden. Das fertige ER-Modell kann dann ganz
MehrGliederung. 1. Kurzeinstieg 2. Warum ist die Semantik so wichtig? 3. OWL 4. GO 5. Übersetzung 6. Zusammenfassung 7. Quellen
Gliederung Gliederung 1. Kurzeinstieg 2. Warum ist die Semantik so wichtig? 3. OWL 4. GO 5. Übersetzung 6. Zusammenfassung 7. Quellen Marcus Lechner - Institut für Informatik Seite 1 Kurzeinstieg 1. Kurzeinstieg
Mehr3.5 OWL: WEB Ontology Language (1)
3.5 OWL: WEB Ontology Language (1) 3.5.1 OWL-Syntax (Teil 1) A) Namensräume / RDF-Tag: Die OWL-Syntax basiert auf XML, XML-Schema, RDF und RDFS. Daher sind die zugehörigen Namensräume am Anfang des Quelltextes
MehrOrganisatorisches: Inhalt. RDF Schema. Agenda
2/47 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 7. Nov 2011 Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 7. Nov 2011 Semantic Web Grundlagen Semantik von RDF(S) Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML
MehrObjektorientierte Programmierung III
Objektorientierte Programmierung III OOP Kapselung: Gruppierung von Daten und Funktionen als Objekte. Definieren eine Schnittstelle zu diesen Objekten. Vererbung: Erlaubt Code zwischen verwandten Typen
MehrMartin Unold IDARIT. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik
Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik Semantik Semantik GOLF Golf Golf Golf Semantik ALKOHOL Alkohol Alkohol Alkohol Semantik DEUTSCHE BAHN Deutsche Bahn Deutsche Bahn Deutsche
MehrRepräsentationssprachen für Ontologien
Repräsentationssprachen für Ontologien Kay Girmann Universität Leipzig 13. Januar 2009 Kay Girmann (IfI - Uni Lepzig) Repräsentationssprachen für Ontologien 13. Januar 2009 1 / 21 Gliederung Topic Maps
MehrSEDRIS als Datenmodell für eine synthetische 3D-Umweltdatenbasis
Workshop 3D Stadtmodelle CPA Systems GmbH Martin Krückhans SEDRIS als Datenmodell für eine synthetische 3D-Umweltdatenbasis http://www.sedris.org Inhalt Motivation Simulation Umweltdatenbasis SEDRIS Abbildung
MehrAndré Krischke Helge Röpcke. Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen
André Krischke Helge Röpcke Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen 8 Grundbegriffe der Graphentheorie für die Kante, die die beiden Knoten und verbindet. Der linke Graph in Bild. kann
MehrGrundlagen Semantic Web
www.semantic-web-grundlagen.de Grundlagen Semantic Web Lehrveranstaltung im WS08/09 Seminar für Computerlinguistik Universität Heidelberg Dr. Sebastian Rudolph Institut AIFB Universität Karlsruhe www.semantic-web-grundlagen.de
MehrLinked Data Grundlagen Einführung ins Data Web
Linked Data Grundlagen Einführung ins Data Web Daniel Herzig KIT Karlsruhe Ins-tute of Technology Ins-tute AIFB STI Industrietag 15. Juni 2010 KIT University of the State of Baden-Württemberg and National
MehrRDF und RDF Schema. Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF
RDF und RDF Schema Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF Kirsten Albrecht Roland Illig Probleme des HTML-basierten
MehrMathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1
Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 1 Vorbemerkungen Mathematische Begriffe und Argumentationsweisen sind in vielen Fällen nötig, wo man über abstrakte Objekte sprechen und
MehrGrundbegriffe der Informatik Kapitel 3: Mengen, Alphabete, Abbildungen
Grundbegriffe der Informatik Kapitel 3: Mengen, Alphabete, Abbildungen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für
MehrVorlesung Computerphilologie. Ontologien und Ontologie-Sprachen
Wintersemester 2006 Institut für Germanistik I Vorlesung Computerphilologie Ontologien und Ontologie-Sprachen Wie kann man Inhalte (von Webseiten) erschließen? v.hahn Uni Hamburg 2005 1 Was bringen Ontologien
MehrKapitel 8: Bipartite Graphen Gliederung der Vorlesung
Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Minimale spannende Bäume 5. Färbungen und Cliquen 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken
MehrSemantic Web Grundlagen
Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 23. Jan 2012 Semantic Web Grundlagen Ontology Editing 2/21 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 23. Jan 2012 Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML
MehrOrganisatorisches: Inhalt. Ontology Engineering. Agenda
2/21 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 23. Jan 2012 Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 23. Jan 2012 Semantic Web Grundlagen Ontology Editing Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML
MehrDatenbanken und Semantic Web
HTWK Leipzig OS: Datenbanksysteme - Aktuelle Trends Datenbanken und Semantic Web Autor: Christian Wagner Betreuer: Prof. Thomas Kudraß 7. Juli 2014 Datenbanken und Semantic Web am Beispiel von SPARQL Das
MehrFragen zum Nachdenken: Wie könnte man das Fehlen eines Attribut-Wertes interpretieren?
Attribut-Werte-Paare Eine Eigenschaft kann beschrieben werden durch ein Paar [a,w]. Dabei bezeichnet a das Attribut und w den konkreten Wert aus dem Wertebereich W a des Attributs. Die Eigenschaften eines
MehrTopic Maps. Wissensmanagement in Bildungseinrichtungen. Seminar Web Engineering Lars Heuer,
Topic Maps Wissensmanagement in Bildungseinrichtungen Seminar Web Engineering Lars Heuer, 14.01.2005 Inhalt Zielsetzung Problemstellung Was sind Topic Maps? Eigenschaften von Topic Maps Merging RDF Einsatz
MehrRDF. Resource Description Framework. RDF - Konzepte - Tripel. RDF - Konzepte - Graph. Information Retrieval - Semantic Technologies
RDF Information Retrieval - Semantic Technologies Resource Description Framework Albert Weichselbraun RDF ist ein Datenmodell; Grundlegende Struktur: Graph Darstellung von Aussagen: Subject - Prädikat
MehrOntology Languages for the Semantic Web
Ontology Languages for the Semantic Web Seminar Web Services and Semantic Web WS 07/08 Florian Leitner Inhalt Ontologie Was ist das? Ontologien und Semantic Web Resource Description Framework (RDF) Web
MehrMedizinische Informatik I Medizinische Dokumentation. Kapitel 3 Taxonomien, Ontologien, Terminologien
Medizinische Informatik I Medizinische Dokumentation Kapitel 3 Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Klassifikationen Klasse 1: Blaue Haare Klasse 3: Gelbe Haare Regeln Klasse 2: Keine Haare 1.Genau
MehrPanta rei: Die Versionierung der DDC Probleme, Anforderungen und mögliche Lösungen
Lars G. Svensson Panta rei: Die Versionierung der DDC Probleme, Anforderungen und mögliche Lösungen 1 30 Panta rei 29 April 2010 In der DNB ist die DDC inzwischen zum wichtigsten Erschließungsinstrument
MehrVisualisierung feingranularer Abhängigkeiten
Visualisierung feingranularer Abhängigkeiten Jens Krinke FernUniversität in Hagen Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik Fach Softwaretechnik 6. Workshop Software-Reengineering, Bad Honnef,
MehrMetadaten und Identifikatoren
Planung des Forschungsdaten-Managements: Metadaten und Identifikatoren Timo Gnadt SUB Göttingen gnadt@sub.uni-goettingen.de 6. Dezember 2011, Göttingen Überblick Metadaten Motivation Planungsaspekte Dimensionen
MehrWas fehlt den semantischen Netzen?
Semantische Netze Grundidee RDF SPARQL Was fehlt den semantischen Netzen? Beschreibungslogiken Web Ontology Language OWL I. Boersch Jun-13 1 Auch: Topic Maps, Mindmaps Ross Quillian, 1967 Ziel: Sprachverarbeitung
MehrOntologien. Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Ontologien: Konstrukte. Konzepte/Klassen
Ontologien Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr Ursprung: semantische Netze aus der künstlichen Intelligenz (1970er) weiterentwickelt als terminologische Logiken, Beschreibungslogiken
MehrOntologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr
Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr 1 / 23 Ontologien Ursprung: semantische Netze aus der künstlichen Intelligenz (1970er) weiterentwickelt als terminologische Logiken,
MehrPraktikum. SEP: Java-Programmierung WS 2018/19. Modularisierung. Thomas Lemberger und Martin Spießl
Praktikum SEP: Java-Programmierung WS 2018/19 Modularisierung Thomas Lemberger und Martin Spießl Basierend auf Folien von Matthias Dangl und Karlheinz Friedberger 1 / 10 Modularisierung Module gliedern
MehrDaten, Information, Wissen explizites und implizites Wissen Expertensysteme (Aufgaben, Aufbau, Komponenten) Diagnoseziel Klassifikation
Was bisher geschah Daten, Information, Wissen explizites und implizites Wissen Expertensysteme (Aufgaben, Aufbau, Komponenten) Diagnoseziel Klassifikation sicher heuristisch überdeckend Entscheidungstabellen
MehrInjektiv, Surjektiv, Bijektiv
Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Aufgabe 1. Geben Sie einen ausführlichen Beweis für folgende Aussage: Wenn f A B surjektiv ist und R A A A eine reflexive Relation auf A ist, dann ist R B = {( f(x), f(y)
MehrBio-Ontologien: Darstellung in GO und OWL
Bio-Ontologien: Darstellung in GO und OWL 1. Kurzeinstieg Ontologien: genau Begriffsdefinition ist schwierig Wissensrepräsentation eines formal definierten Systems von Begriffen und Relationen stellt Sein-Zusammenhänge
MehrKapitel 4: Netzplantechnik Gliederung der Vorlesung
Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe 2. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Netzplantechnik 5. Minimal spannende Bäume 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken
MehrVererbung P rogram m ieren 2 F örster/r iedham m er K apitel 11: V ererbung 1
Vererbung 1 11.1 Motivation und Begriffsdefinitionen 11.2 Vorgehensweise und Implementierung 11.3 Arten von Vererbung 11.4 Konstruktoren 11.5 Abstrakte Klasse 11.6 Verschattung 11.7 Wurzelklasse Object
MehrVZG. Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web 1.3.
Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web Verbundzentrale des GBV () Jakob Voß 1 Gliederung SKOS & Semantic Web Datenanalyse
MehrStufen des Begriffsverständnisses (vgl. van-hiele-schema)
Stufen des Begriffsverständnisses (vgl. van-hiele-schema) intuitives Begriffsverständnis: Kenntnis einfacher Beispiele, Vergleich auf der Ebene von Formulierungen wie sieht aus wie inhaltliches Begriffsverständnis:
MehrKapitel 3: Entity-Relationship-Modell
Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell Objekte und Beziehungen Objekte bilden die elementare Grundlage unserer Betrachtung. Objekte werden durch Tupel in Relationen repräsentiert und können durch Schlüsselwerte
MehrDefinition der Greibach-Normalform
Definition der Greibach-Normalform Ähnlich wie die CNF wollen wir noch eine zweite Normalform einführen, nämlich die Greibach-Normalform (GNF), benannt nach Sheila Greibach: Definition: Eine Typ-2 Grammatik
MehrSemantic Web Grundlagen
Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 7. Nov 2011 Semantic Web Grundlagen Semantik von RDF(S) 2/47 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 7. Nov 2011 Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML
MehrKategoriale Ontologie. Dinge Eigenschaften Sachverhalte Ereignisse
Kategoriale Ontologie Dinge Eigenschaften Sachverhalte Ereignisse 1334 Dinge und ihre Eigenschaften 1335 Dinge sind konkret. (raum-zeitlich lokalisierbar) Dinge sind den Sinnen zugänglich. Dinge sind partikulär.
Mehr8. Objektorientierte Programmierung. Informatik II für Verkehrsingenieure
8. Objektorientierte Programmierung Informatik II für Verkehrsingenieure Grundbegriffe ALAN KAY, ERFINDER DER SPRACHE SMALLTALK, HAT DIE GRUNDBEGRIFFE DER OBJEKTORIENTIERTEN PROGRAMMIERUNG WIE FOLGT ZUSAMMENGEFASST:
MehrDiskrete Strukturen. Hausaufgabe 1 (5 Punkte) Hausaufgabe 2 (5 Punkte) Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008
Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 9
MehrManagen Sie Ihr 3D-Gebäudemodell interaktiv. Von Anfang an.
Managen Sie Ihr 3D-Gebäudemodell interaktiv. Von Anfang an. 1 Erstellen von Terminplänen Autor: jh DESITE MD: 2.2 2 1 ÜBERSICHT 3 1 Erstellen von Terminplänen Terminpläne können auf Grundlage eines Gebäudemodells
MehrOOP und Angewandte Mathematik. Eine Einführung in die Anwendung objektorientierter Konzepte in der angewandten Mathematik
Eine Einführung in die Anwendung objektorientierter Konzepte in der angewandten Mathematik WS 2011/12 Inhalt Test-Besprechung! Ziele verdeutlichen Große Bild von OOP Wiederholung: Einbettung als Technik
MehrPhilosophische Semantik. SS 2009 Manuel Bremer. Vorlesung 1. Einleitung und Überblick
Philosophische Semantik SS 2009 Manuel Bremer Vorlesung 1 Einleitung und Überblick Was alles ist philosophische Semantik? 1. Verständnismöglichkeiten von philosophische Semantik 2. Die Frage nach der Bedeutung
MehrE1-P1-Arches! Aspekte interoperabler Modellierung und Bereitstellung archäologischer Fachdaten mit dem Arches Framework. Thomas Engel Florian Thiery
E1-P1-Arches! Aspekte interoperabler Modellierung und Bereitstellung archäologischer Fachdaten mit dem Arches Framework Thomas Engel Florian Thiery E1-P1-Arches! 7. Workshop der AG CAA HafenCity Universität
MehrSemantic Web Eine Einführung
Semantic Web Eine Einführung 11. BSZ-Kolloquium in Karlsruhe Stefan Winkler, Thomas Kirchhoff Inhaltsverzeichnis Definition des Semantic Web Webstandards Standards für das Semantic Web Ontologien Bibliotheken
MehrDIN EN (VDE ): EN :2015
Inhalt Vorwort... 2 Einleitung... 8 1 Anwendungsbereich... 8 2 Normative Verweisungen... 9 3 Begriffe... 10 4 Anwendungsfälle und Szenarien für Datenpakete... 15 4.1 Typische Anwendungsfälle... 15 4.2
MehrAufgabenblatt 4. Aufgabe 3. Aufgabe 1. Aufgabe 2. Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen
Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen Aufgabenblatt 4 Aufgabe 1 1. Erläutern Sie in eigenen Worten die Begriffe Datenstruktur, Datentyp und abstrakter Datentyp. Nutzen Sie das Beispiel
MehrInterdisziplinäre fachdidaktische Übung: Sprache und Modelle. SS 2015: Grossmann, Jenko
Interdisziplinäre fachdidaktische Übung: Sprache und Modelle SS 2015: Grossmann, Jenko Einleitung Was ist ein Modell? Sprachlich orientierte Modelle Beispiele Wie entstehen Modelle? Zusammenhang Modell
MehrSemantic Web. Ekaterina Timofeeva & Johannes Knopp Vorlesung Information Retrieval Dr. Karin Haenelt Universität Heidelberg WS2006/07
Semantic Web Ekaterina Timofeeva & Johannes Knopp 29.01.2007 Vorlesung Information Retrieval Dr. Karin Haenelt Universität Heidelberg WS2006/07 Semantic Web - Übersicht Was ist Semantic Web? Idee Wie funktioniert
Mehr1.3 Aussagen. Beispiel: Das Bruttosozialprodukt der Bundesrepublik Deutschland ist höher als das der USA ist eine offenbar falsche Aussage.
1.3 Aussagen In der Mathematik geht es um Aussagen. Eine Aussage ist ein statement, das entweder wahr oder falsch sein kann. Beides geht nicht! Äußerungen, die nicht die Eigenschaft haben, wahr oder falsch
MehrMetadaten im Kontext intelligenter Information
Metadaten im Kontext intelligenter Information DocMuc 2018 München, 2018-06-21 Dr. Stefan Bradenbrink, PANTOPIX GmbH & Co. KG Ziele des Vortrags Was sind Metadaten? Wofür werden Metadaten eingesetzt? Wie
MehrDr. Christian Stein Ontologie-Design Die nächste Generation des Web für sich nutzen lernen
Technische Universität Braunschweig Humboldt-Universität zu Berlin Projekt iglos Dr. Christian Stein Ontologie-Design Die nächste Generation des Web für sich nutzen lernen Dr. Christian Stein (christian.stein@hu-berlin.de)
MehrDiskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
MehrDiskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
MehrUniversität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich
Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich WS 02/03 Warum muss ein Objekt wissen, zu welcher Klasse es gehört? Damit die Klassenzugehörigkeit
MehrAndere Logiken. o Modallogik(en) o Temporallogik(en) o Beschreibungslogik(en) Konzepte und Rollen Fragen und Entscheidbarkeit. Andere Logiken 240
Andere Logiken 240 Andere Logiken o Modallogik(en) o Temporallogik(en) o Beschreibungslogik(en) Konzepte und Rollen Fragen und Entscheidbarkeit Andere Logiken 241 Beschreibungslogiken (BL, Description
MehrEntwurf: Fortgeschrittene Konzepte
Bisher: Entwurf als grafisches Diagramm mit Entitätsmengen (auch weiche) Beziehungsmengen Attribute Assoziationstypen, Beziehungstypen und ausschließlich 2 stellige Beziehungen Extended / Enhanced (Erweitertes)
Mehr1 Klassen und Objekte
1 Klassen und Objekte Datentyp - Spezifikation des Typs von Datenobjekten Datenstruktur - logische Ordnung von Elementen eines Datentyps - zur (effizienten) Speicherung, Verwaltung, Zugriff - auf die Elemente
MehrDresden, 21 September 2018 Martien Vos. Präsentation RedForce DOAG
Dresden, 21 September 2018 Martien Vos Präsentation RedForce DOAG Programm Agenda Vorstellung Linked Data Unsere software Demo Vorstellung Martien Vos Redforce / DPA (NL) Themen Linked (Open) Data Daten
Mehr2. Übung zu Software Engineering
2. Übung zu Software Engineering WS 2007/2008 Organisatorisches [SE] als Teil des E-Mail-Betreffs nicht: SE, Software Engineering, Blatt 01 etc. Abgabe: EINE pdf-datei, spätestens 11:30 Uhr nicht: xls,
MehrVererbung. Gerd Bohlender. Institut für Angewandte und Numerische Mathematik. Vorlesung: Einstieg in die Informatik mit Java 14.1.
Vererbung Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Vorlesung: Einstieg in die Informatik mit Java 14.1.08 G. Bohlender (IANM UNI Karlsruhe) Vererbung 14.1.08 1 / 11 Übersicht 1
MehrObjektorientierte Analyse (OOA) Strukturmodellierung
Strukturmodellierung Seite 1 Strukturmodellierung Seite 2 Anwendung im Projekt Strukturmodellierung Voraussetzung: Use Case Diagramm liefert die funktionelle Gliederung mit Angabe der Ein- und Ausgaben
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 11: Graphen Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/42 Graphische Darstellung von Zusammenhängen schon an vielen Stellen
MehrFORSCHUNGSDATEN MODUL 3-1: Der Nutzen von verlinkten Daten
FORSCHUNGSDATEN MODUL 3-1: Der Nutzen von verlinkten Daten Elena Mastrandrea Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII) Lizenz CC BY 2.5 All cartoons courtesy of Jørgen Stamp, digitalbevaring.dk
MehrRDF und SPARQL. Kursfolien. Karin Haenelt
RDF und SPARQL Kursfolien Karin Haenelt Themen RDF (Datenmodell) Notationen RDF/XML N3 N-Tripel (zeilenbasierte Syntax für RDF) SPARQL (Auswertesprache) 2 RDF Resource Description Framework Graphbasiertes
MehrWS 2013/14. Diskrete Strukturen
WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314
MehrDie Basis des Semantic Web
Universität Koblenz-Landau WS 04/05 Seminar Semantic Grid Prof. Dr. Staab Die Basis des Semantic Web Das Resource Description Framework (RDF) von Katrin Frank Vortragsdatum: 12.01.2005 Inhalt der Präsentation
MehrVerbesserte Nutzbarkeit heterogener und verteilter Geodaten durch Semantische Interoperabilität
Verbesserte Nutzbarkeit heterogener und verteilter Geodaten durch Semantische Interoperabilität Eva Klien 7. Seminar GIS & Internet 15. bis 17. September 2004 UniBwMünchen Überblick Semantische Heterogenitätsprobleme
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Objektorientierung in C++ (2) Beziehungen zwischen Klassen Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 530 Beziehungen zwischen Klassen Assoziation
MehrSemantic-Web-Sprachen XML, RDF (und RDFS), OWL
Semantic-Web-Sprachen XML, RDF (und RDFS), OWL PTI 991 Wissensmanagementsystemen Dozent: Prof. Sybilla Schwarz 1 Agenda Problem Semantisches Web Semantische Sprache XML RDF RDFS OWL Zusammenfassung 2 Problem
Mehr