Text-Mining-Methoden im Semantic Web

Text-Mining-Methoden im Semantic Web Technologie Text-Mining-Methoden im Semantic Web Aufbau, Pflege und n utzung großer Wissensdatenbanken erfordert den kombinierten einsatz menschlicher und maschineller informations verarbeitung. Da große Teile des menschlichen Wissens in Textform vorliegen, bieten sich Methoden des Text Minings zur Extraktion von Wissensinhalten an. Dieser Beitrag behandelt Grundlagen des Text Minings im Kontext des Semantic Webs. Von Dr. Gerold Schneider und Prof. Dr. Heinrich Zimmermann as Semantic Web hilft den Usern, Inhalte besser zu finden, Klassifikator und der menschliche Annotator eng zusammenar- Dzu organisieren und zu bearbeiten. Das Anreichern der beiten, in den Fokus der Forschung. Dokumente mit semantischer Information soll eine automati- 2 Methoden des Text Minings für das Semantic Web sierte Weiterverarbeitung, etwa durch Software-Agenten, unter- stützen. 2.1 Eigennamenerkennung 1 Annotierungsaufwand für das Semantic Web (Named Entity Recognition and Grounding) Während die Semantic-Web-Sprachen wie RDF(S) und OWL Das Erkennen von Instanzen von Eigennamen war schon lange gut erforscht und standardisiert sind, gibt es viel weniger For- eine weitverbreitete Anwendung der Sprachtechnologie. In ein- schung zu der Frage, wie die enormen Mengen an Webdaten fachen Ausprägungen der Eigennamenerkennung werden Eigen- semantisch annotiert werden sollen, also die Transformation von namen und Ketten von Eigennamen gesucht. Meist verwendet konventionellen Webseiten zu reich annotierten http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Wirtschaftsinformatik & Management Springer Journals

Text-Mining-Methoden im Semantic Web

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Publisher
Gabler Verlag
Copyright
Copyright © 2011 by Gabler Verlag Wiesbaden GmbH
Subject
Economics / Management Science; Business Information Systems
ISSN
1867-5905
eISSN
1867-5913
D.O.I.
10.1365/s35764-011-0040-7
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Abstract

Technologie Text-Mining-Methoden im Semantic Web Aufbau, Pflege und n utzung großer Wissensdatenbanken erfordert den kombinierten einsatz menschlicher und maschineller informations verarbeitung. Da große Teile des menschlichen Wissens in Textform vorliegen, bieten sich Methoden des Text Minings zur Extraktion von Wissensinhalten an. Dieser Beitrag behandelt Grundlagen des Text Minings im Kontext des Semantic Webs. Von Dr. Gerold Schneider und Prof. Dr. Heinrich Zimmermann as Semantic Web hilft den Usern, Inhalte besser zu finden, Klassifikator und der menschliche Annotator eng zusammenar- Dzu organisieren und zu bearbeiten. Das Anreichern der beiten, in den Fokus der Forschung. Dokumente mit semantischer Information soll eine automati- 2 Methoden des Text Minings für das Semantic Web sierte Weiterverarbeitung, etwa durch Software-Agenten, unter- stützen. 2.1 Eigennamenerkennung 1 Annotierungsaufwand für das Semantic Web (Named Entity Recognition and Grounding) Während die Semantic-Web-Sprachen wie RDF(S) und OWL Das Erkennen von Instanzen von Eigennamen war schon lange gut erforscht und standardisiert sind, gibt es viel weniger For- eine weitverbreitete Anwendung der Sprachtechnologie. In ein- schung zu der Frage, wie die enormen Mengen an Webdaten fachen Ausprägungen der Eigennamenerkennung werden Eigen- semantisch annotiert werden sollen, also die Transformation von namen und Ketten von Eigennamen gesucht. Meist verwendet konventionellen Webseiten zu reich annotierten

Journal

Wirtschaftsinformatik & ManagementSpringer Journals

Published: May 25, 2011

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