Jubiläumsabo März / April 2012 Jubiläumsausgabe #1-12 Deutschland Euro 12,00 ISSN:

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2 Thema Semantische Technologien knacken Big Data Enterprise Search, Wissensmanagement, Suchmaschine, Ontologie Dipl.-Ing. Lars Koch ist seit 2005 Senior-Consultant bei der xdot GmbH und leitet das Projektmanagement. Das Unternehmen der Convotis AG entwickelt und vertreibt Standard- und Individualsoftwarelösungen für Unternehmenskommunikation und intelligente Informationssuche in Unternehmensnetzwerken (xdot search und xfriend). Ziel ist es, im Bereich Informationsrecherche, Informationsauswertung und Wissensmanagement die Effizienz zu steigern und Kosten zu reduzieren. Neuesten Studien¹ zufolge überschritten die erstellten und reproduzierten Daten im Jahr 2010 die Zettabyte-Marke (1012 Gigabyte), im Jahr 2011 betrug die Menge mehr als 1,8 Zettabytes. Dabei wächst die Zahl der Dateien bzw. Container schneller als die Informationen selbst. 90% dieser Daten sind zudem unstrukturierte Daten, die sich in unterschiedlichsten Systemen wie Mailserver, CRM, Dateisystemen und zunehmend Cloud-Diensten befinden. Für Unternehmen und Organisationen ergeben sich daraus technische und organisatorische Handlungsempfehlungen, u.a. um zukünftig effektiv die relevanten Informationen aus Big Data zu nutzen. Eine Möglichkeit stellen Such- und Analysetools dar, beispielsweise eine firmeninterne Suchmaschine für Unternehmen, im Englischen Enterprise Search (ES) genannt. Diese ermöglicht das computergestützte inhaltsorientierte Suchen in großen Datenmengen und in allen Speicherorten. Bei den angebotenen Softwarelösungen wird dabei immer stärker auf semantische Technologien gesetzt. Im Rahmen dieses Artikels soll daher der Frage nachgegangen werden, mit welchen Technologien und Modellen eine semantische Suche grundsätzlich realisiert werden kann. Wissenspyramide Der Weg vom Zeichen zum Wissen Die Wissenspyramide dient zur Visualisierung der verschiedenen Stufen, die durchlaufen werden müssen, um die Informationsqualität, beginnend mit Daten aus einfachen Zeichen hin zu Wissen und den daraus resultierenden Aktionen, zu steigern. Auf der untersten Ebene stehen rohe Zeichenketten. In einem Dokument sind solche Zeichen durch die Syntax natürlicher Sprache zu Daten zusammengefasst. Die Daten bleiben dabei aus technischer Sicht völlig bedeutungslos. Es obliegt dem Leser 10 11

3 Wissenspyramide des Dokuments, die Daten mit einer Semantik zu verknüpfen, um so die enthaltene Information zu erfassen. Durch Interpretation der Informationen in einem bestimmten Kontext und unter Zuhilfenahme existierenden Wissens werden diese Informationen dann zu neuem Wissen, was wiederum über Entscheidungen zu Aktionen führen kann. Semantische Systeme Der Begründer des World Wide Web, Tim Berners-Lee, formulierte schon 2002 seine Vision vom Semantic Web, der nächsten Evolutionsstufe des Internets. Im Kontext des semantischen Internets sollen dort alle Daten um eine Bedeutungsebene erweitert werden. Diese Ebene besteht aus Metadaten, welche die Semantik der Daten in für Maschinen lesbarer und verarbeitbarer Form bereitstellen. Hierdurch entstehen neue Möglichkeiten für Recherche und Strukturierung. Diese grundsätzliche Idee hinter dem Semantik Web lässt sich auch auf andere Systeme zur Informationsverarbeitung übertragen. Insbesondere für Bereiche, in denen effektiv mit großen Datenmengen aus heterogenen Quellen umgegangen werden muss, versprechen solche semantischen Systeme große Vorteile gegenüber der konventionellen Verarbeitung auf Datenebene, z.b. einer Volltextindexierung und -suche. Repräsentation von Wissen Um Semantik auf technischer Ebene zu verarbeiten, benötigt man zunächst die Möglichkeit, Semantik formal technisch zu repräsentieren. In diesem Kontext haben Ontologien immer mehr an Bedeutung gewonnen. Der Terminus Ontologie bezeichnet dabei im Grunde ein formales Modell, welches das Wissen einer Domäne beschreibt. Diese Interpretation ist relativ offen gehalten und so gibt es verschiedene Formen von Ontologie, die sich teils stark in Struktur und Ausdruckskraft unterscheiden. Beispielsweise sind auch die aus der Dokumentationswissenschaft bekannten kontrollierten Vokabulare wie Thesauri Formen einer Ontologie. Die Grundlage einer Ontologie bilden Klassen, die Konzepte repräsentieren. Diese werden in ihren Eigenschaften und Beziehungen durch Attribute beschrieben. Komplexe Ontologien enthalten zusätzlich Axiome und Regeln, wodurch Schlussfolgerungen und Konsistenzprüfungen durch formal mathematische Methoden möglich werden. Die formalisierten Konzepte und Beziehungen können dabei unterschiedlichster Natur sein. Zur semantischen Beschreibung von Inhalten in Bezug auf die inhaltliche Thematik werden häufig Thesauri mit domänenspezifischen thematischen Konzepten verwendet. Interoperabilität als wichtiges Ziel der Semantik Im Bereich der Unternehmenssuche finden sich häufig Ontologien, die allgemeine Businesskonzepte und ihre Beziehungen formalisieren. Beispiele für solche Konzepte sind z.b. Kunde, Mitarbeiter, Meeting, Projekt oder Termin. Solche Konzepte dienen der kontextuellen Einordnung in Prozesse des Unternehmensalltags. Eine wichtige Eigenschaft semantischer Systeme ist die Möglichkeit, Interoperabilität auf der Ebene der Semantik zu erreichen. Um diese Interoperabilität zu erreichen, muss jedoch eine Übereinkunft über die verwendete Semantik getroffen werden. Um

4 Thema Vereinfachtes Ontologiebeispiel B.Sc. Carsten Hibbeler ist als Softwarearchitekt bei der xdot GmbH Experte für semantische Technologien und mitverantwortlich für die semantischen Konzepte in der Suchlösung xdot search1. Das soeben veröffentlichte Release der Enterprise Search Lösung xdot search 2012 beinhaltet auch eine semantische Komponente, die Features wie Concept Tagging und Topic Categorization durch eine Ontologie mit über Knoten und Phrasen bietet. diese zu erreichen, werden standardisierte Beschreibungssprachen zur Formalisierung von Ontologien verwendet. In diesem Bereich haben sich vor allem die vom World Wide Web Consortium (W3C) für das Semantic Web empfohlenen Technologien durchgesetzt. Dies sind RDF und RDF Schemas, Simple Knowledge Organization System (SKOS), Web Ontology Language (OWL) oder das Rule Interchange Format (RIF). Akquisition von Informationen und Wissen Durch Ontologien ist man in der Lage, Daten in standardisierter Form formal semantisch zu beschreiben. Hierfür werden die Daten als Instanzen von Konzepten in einer Ontologie repräsentiert. Die Ontologie ohne Instanzen bildet die grundlegende Wissensbasis. Je nach Anforderung an das System kann als Wissensbasis eine bestehende Ontologie verwendet oder auch eine zur Domäne passende erstellt werden. Die Ontologie eines semantischen Systems stellt also die Semantik bereit, um die Daten, die in einem solchen System verarbeitet werden sollen, auf Bedeutungsebene zu beschreiben. Die Qualität dieser semantischen Beschreibungen, auch als Annotationen bezeichnet, entscheidet maßgeblich über die Effizienz des Systems. Beispiele einiger populärer automatischen Verfahren Weit häufiger als dem Benutzer die Aufgabe der Annotation zu überlassen, werden automatische Verfahren eingesetzt. Da es 12 13

5 sich überwiegend um textuelle Inhalte handelt, kommen die hier eingesetzten Verfahren aus dem Bereich Computerlinguistik. Dabei erfolgt meist eine schrittweise Analyse und Annotation der Texte unter Zuhilfenahme der Ontologie. Als Grundlage werden meist die einzelnen Wörter eines Textes analysiert und den Konzepten einer Ontologie zugeordnet. Am konkreten Beispiel könnte das Wort Kfz z.b. dem Konzept Kraftfahrzeug zugeordnet werden (Concept Tagging). Andererseits können z.b. auch benannte Entitäten erkannt und annotiert werden (Named Entity Extraction). Hierbei wird z.b. eine Zeichenkette wie Herr Meier als Instanz einer Person ausgewiesen. Auf Basis eines so annotierten Textes lässt sich auf unterschiedliche Weise weitere Semantik gewinnen. So kann über statistische Verfahren aus den einzelnen Konzepten ein konzeptueller Schwerpunkt und damit eine thematische Kategorisierung (Topic Categorization) und Verknüpfung des Textes erreicht werden. Das Ergebnis ist eine intelligentere semantische Suche Die konventionelle Volltextsuche arbeitet auf den ersten beiden Ebenen der Wissenspyramide. Es wird nach Zeichenketten in Textinhalten gesucht. Diesen Zeichenketten ist aus technischer Sicht keinerlei Bedeutung zugeordnet. Höher anzusiedeln sind die häufig bereitgestellten Attribute (Metadaten) von Inhalten. Diese Attribute können zwar durch einen Menschen interpretiert werden, es fehlt jedoch meist eine formale semantische Beschreibung der Attribute. Bei der semantischen Suche wird nach Instanzen von Konzepten einer Ontologie gesucht. Durch die einheitliche Beschreibung können die Inhalte der unterschiedlichen Wissensinseln einheitlich beschrieben werden. Durch die Verknüpfungen der Objekte untereinander sowie durch Business Objekte werden komplexe Abfragen möglich. So können beispielsweise alle Dokumente eines Mitarbeiters in Bezug auf ein bestimmtes Projekt oder auch der Abteilungsleiter des Mitarbeiters inklusive der zugehörigen Kontaktdaten gefunden werden. Unterschiedliche Sucheinstellungen für einzelne Abteilungen sind ein Beispiel dafür, wie semantische Technologien im Hintergrund die Suche verbessern können. Verfügt der Benutzer beispielsweise über ein thematisches Profil, in dem für ihn relevante oder im aktuellen Kontext wichtige Themen hinterlegt sind, kann das Profil genutzt werden, um die Resultate zu beeinflussen. Ein Autohändler, der nach Jaguar sucht, würde eher das Auto als das Tier meinen, sodass Treffer zum Auto höher bewertet werden sollten. Eine Vielzahl von neuen Suchmöglichkeiten ergibt sich auch, wenn die Inhalte, in denen gesucht wird, thematisch kategorisiert werden. Durch diese meist automatisch durchgeführte Kategorisierung wird es möglich, ganze Themenbereiche in die Suche aufzunehmen bzw. auszuschließen. Hierfür lassen sich bekannte Techniken wie Filter oder Facetten3 nutzen. ¹ International Data Corporation (2011): Extracting Value from Chaos, ² Bei der Facettenklassifikation werden Objekte nicht hierarchisch, sondern durch mehrere voneinander unabhängige kombinierbare Eigenschaften klassifiziert. Imageanzeige.pdf :45:31 Uhr C M Y CM MY CY MY K!!!"#!$%&'"()

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