Semi-automatische Generierung von Aktiven Ontologien aus Datenbankschemata

Es wird prognostiziert, dass in Zukunft die Hälfte der Firmenausgaben für mobile Anwendungen in die Entwicklung von Chatbots oder intelligenten Assistenten iet. In diesem Bereich benötigt es zur Zeit viel manuelle Arbeit zur Modellierung von Beispielfragen. Diese Beispielfragen werden benötigt, um natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und in Datenbankanfragen umsetzen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, welcher die manuelle Arbeit reduziert. Dazu wird mittels der Daten aus der Datenbank und Formulierungen, inklusive Synonymen, aus Dialog ow (ein intelligenter Assistent von Google) eine Aktive Ontologie erzeugt. Diese Ontologie verarbeitet anschließend die natürlichsprachlichen Anfragen und extrahiert die Parameter, welche für die Anfrage an die Datenbank benötigt werden. Die Ergebnisse der Aktiven Ontologie werden mit den Ergebnissen aus Dialog ow verglichen. Bei der Evaluation fällt auf, dass die Aktiven Ontologien fehleranfällig sind. Es werden zusätzliche, unerwünschte Parameter extrahiert, welche das Ergebnis verschlechtern. Die übereinstimmungsrate bei einem Eins-zu-Eins-Vergleich mit Dialog ow liegt bei etwa 40%. Zukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden

Modellierung phänotypischer Beschreibungen auf der Grundlage von Bio-Ontologien

Von besonderem Interesse bei dieser Arbeit ist die Ontologie PATO (für entsprechendes OBO-Dokument siehe [Gko11]). Es handelt sich dabei um eine Ontologie von Qualitäten. Dementsprechend sind dort Konzepte wie concentration of (PATO:0000033) oder color (PATO:0000014) definiert. Diese Qualitäten können in Verbindung mit Konzepten spezies-spezifischer Ontologien (z. B. ChEBI oder MA) zur Beschreibung von Phänotypen genutzt werden. Hierbei treten jedoch einige Probleme auf, die im weiteren Verlauf der Arbeit aufgezeigt und gelöst werden

Ontologiespeicherung in Datenbanken im Kontext natürlichsprachlicher Dialogsysteme

In vielen Anwendungen ist es notwendig, komplexe Sachverhalte vorzuhalten, um Eigenschaften, Zustände und Beziehungen zwischen den Objekten einer Domäne herzustellen und weiterführende Informationen abzuleiten. Hierfür eigenen sich besonders gut Ontologien und die Konzepte des Reasoning. Im Umfeld natürlichsprachlicher Dialogsysteme ist es von entscheidender Bedeutung, möglichst umfassend Kontextinformationen und deren Zusammenwirken strukturiert zu verwalten, um daraus Informationen für die Dialoggenerierung zu gewinnen. Der praktische Einsatz von Ontologien zeigte erhebliche Leistungsunterschiede zwischen den existierenden Knowlegde Base Systemen. Dieser Artikel stellt die Vorteile und Nachteile der wichtigsten Softwarelösungen gegenüber und gibt einen Überblick über die charakteristischen Eigenschaften der konkurierenden Produkte

WissKI: Semantische Annotation, Wissensverarbeitung und Wissenschaftskommunikation in einer virtuellen Forschungsumgebung

Mit dem WissKI-System wird die Konzeption für eine virtuelle Forschungsumgebung vorgestellt, die aus Anforderungen an die kooperative Forschung im Bereich des Kulturerbes und seiner Dokumentation im digitalen Medium entstand und die wir im Rahmen des DFG-geförderten Projekts WissKI (›Wissenschaftliche Kommunikations-Infrastruktur‹, http://www.wiss-ki.eu/) umsetzen. Es geht dabei nicht nur um die einfache Bereitstellung und offene Verfügbarkeit von Quellmaterialien – strukturierte Texte, Grafiken, Bilder, Video, Audio – und Metadaten in digitaler Form, sondern um eine Infrastruktur für interaktives und vernetztes Arbeiten auf der Basis semantischer Tiefenerschließung. Eine Schlüsselrolle kommt hierbei dem ›Conceptual Reference Model‹ von ICOM-CIDOC als formaler Referenzontologie zu, die um geeignete Anwendungsontologien erweitert werden kann. Ihre Implementation in der ›Web Ontology Language‹ bildet in Verbindung mit verschiedenen Werkzeugen des ›Semantic Web‹ den Kern des WissKI-Systems

Semantic technologies for the domain specific and formal description of time series in databases

Messdaten werden zur effizienten Organisation und Weiterverarbeitung in relationalen Datenbanken gespeichert. Die in den letzten Jahren entstandenen Semantic Web Technologien bieten eine hervorragende Basis zur Wissensmodellierung und Beschreibung von Domäneninhalten in Form von Ontologien. Aufgrund der offenen Architektur dieses Ansatzes können leicht fremde Ontologien und Ressourcen mit eingebunden und berücksichtigt werden. Semantic Web Technologien stellen eine formale Modellierungsgrundlage dar. Mittels Reasoning kann deshalb aus Ontologien implizites Wissen abgeleitet werden. In dieser Arbeit werden semantische (Datenbank-) Annotationen und deren Interpretation fokussiert. Sie verknüpfen Datenbanken und das Semantic Web miteinander. Die Annotationen erlauben es, Inhalte von Datenbanken mit Semantic Web Technologien in verschiedenen Nutzungsszenarien zu beschreiben. Außerdem wird für die gemeinsame Behandlung und den Einsatz beider Technologien eine Architektur entwickelt. Auf dieser Basis werden Konzepte zur Visualisierung und Interaktion mit den Annotationen eingeführt. Weiterhin wird deren Einsatz zur formalen Modellierung von Ereignissen mittels Automaten betrachtet, sodass ein Reasoning zur Berechnung durchgeführt werden kann. Mittels einer Implementierung werden die eingeführten Konzepte demonstriert. Die Applikation Semantic Database Browser erlaubt die integrierte Verwendung von Messdaten und deren formaler Beschreibung. Modelle können ausgetauscht und wiederverwendet werden, sodass die Wiederverwendung von Wissen gefördert wird. Anhand des Beispiels von Ereignissen während Autofahrten wird demonstriert, wie auf Basis der formalen Beschreibung Schlussfolgerungen gezogen werden können. So können durch das Schlussfolgern ohne zusätzlichen Aufwand neue Erkenntnisse über auftretende Fahrmanöver generiert werden. Aufgrund des domänenunabhängigen Charakters der skizzierten Lösungsansätze wird gezeigt, dass diese sich leicht auf andere Anwendungsfälle anwenden lassen.Measurement data in form of time series of scientific experiments is stored in relational databases for efficient processing. Complementary, Semantic Web technologies have been developed in the last years for describing domain knowledge in form of ontologies. Due to their open architecture, foreign ontologies and resources can be easily referenced and integrated. Since Semantic Web technologies are based on predicate logic, they are suitable for formal modeling. Therefore, using reasoning implicit knowledge can be derived from ontologies. This work introduces semantic (database) annotations to link databases and ontologies to take advantage of both together by describing database contents with Semantic Web technologies. An architecture is developed for the combined handling and usage of these two technologies, which is designed in respect of scalability of large amounts of measurement data. Based on this architecture, concepts for visualizing and interacting with annotations are introduced. Furthermore, semantic annotations are used for formally modeling events in time series using finite state machines, which are computed using reasoning. An implementation is introduced to demonstrate the feasibility and advantages of the discussed concepts. The presented application Semantic Database Browser allows using semantic database annotations and interactively working with them for integrated handling of formally described measurement data. Formal models can be easily exchanged and reused to support reusability of knowledge and cooperation. By describing measurement data with models, data becomes much easier to understand. Using an example of events during driving, it is demonstrated how formal description can be used for automatic reasoning to generate additional knowledge about driving maneuvers without any additional effort. Because the presented approaches are domain independent, they can be easily adapted for other use cases

Der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock

Im Jahr 2014 feierte der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme (LS DBIS) an der Universität Rostock sein zwanzigjähriges Bestehen. Zur Jubiläumsveranstaltung mit ehemaligen und aktuellen Studenten, Mitarbeitern, Kollegen und Kooperationspartnern wurde diverses Material aus 20 Jahren aufbereitet. In diesem Beitrag soll daraus ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung und Lehre im Bereich Datenbank- und Informationssysteme sowie ein Ein- und Ausblick auf aktuelle Forschungsarbeiten gegeben werden

Ontologiebasierter Forschungsführer für die Bildungsforschung

Dieser Beitrag beschreibt das Vorhaben, Semantic Web-Technologien für den Aufbau eines ontologiebasierten Forschungsführers einzusetzen. Heterogene, verteilte Datenquellen des Informationszentrums Bildung sollen auf diese Weise semantisch integriert, angereichert und über entsprechende Recherchemöglichkeiten zugänglich gemacht werden. Die einzelnen Schritte zur Umsetzung des geplanten Projekts werden vorgestellt, wobei insbesondere auf zu erwartende Mehrwerte gegenüber der aktuellen Datenquellennutzung eingegangen wird. (DIPF/Autor).This paper elaborates on the objective to use semantic web technologies for the implementation of an ontology based research guide. It aims at a semantic integration and enrichment of heterogeneous, distributed data sources of the Information Center for Education, thus making them accessible through appropriate retrieval functionalities. The individual steps of the planned project are presented with a particular focus on the added value that can be expected in comparison with the current use of the data sources. (DIPF/Author)

Semantische Informationsintegration - Konzeption eines auf Beschreibungslogiken basierenden Integrationssystems für die Produktentwicklung

Aufgrund der Notwendigkeit, unkontrolliert aufkommende Datenfluten zu beherrschen sowie der steigenden Produktkomplexität resultiert der Handlungsbedarf, skalierbare Informationsintegrationslösungen zu finden, die einen effizienten und kontextbezogenen Zugriff auf Wissen unterstützen. Einsatz eines semantischen Integrationskonzepts in der Produktentwicklung erweitert den Wissensbeschaffungsraum des Ingenieurs enorm und ermöglicht die Interoperabilität heterogener Informationssysteme

Abbildung relationaler Daten auf die Ontologie des CIDOC CRM

Vor dem Hintergrund des Problems der Datenbankintegration hat diese Arbeit das Mapping der relationalen Daten des Bilddatenbanksystems ConedaKor auf die vom ICOM entwickelte Ontologie CIDOC CRM zum Ziel. Nachdem die beiden zugrunde liegenden Datenmodelle vorgestellt worden sind, diskutiert die Arbeit verschiedene Mapping-Ansätze im Hinblick auf die Automatisierung des Mapping-Prozesses. Aus dieser Diskussion resultierend, wird für das spezifische Problem des Abbildens der relationalen Daten von ConedaKor auf die Ontologie CIDOC CRM ein Mapping-Ansatz vorgestellt, der im Wesentlichen auf linguistischen Kriterien beruht. Zur softwaretechnischen Realisierung des Ansatzes wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Tool implementiert, das im Anschluss beschrieben wird. Schließlich werden die erreichten Ergebnisse des Tools evaluiert und diskutiert