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Hermann Kroll
Institut für Informationssysteme
Technische Universität Braunschweig
http://www.ifis.cs.tu-bs.de
Narrative
Auf der Suche nach Wissen
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany
• Bibliotheken sind zentrale Repositorien für eine große Menge und Vielfalt an Wissen
– Bücher, Zeitschriften, Artikel
– Datensätze und Modelle
– Langzeitarchivierung der Werke
• Zentrale Herausforderung
ist der Zugriff auf Wissen
– Discovery-Systeme
– Semantische Suchwerkzeuge
– Vermittlung von Wissen
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Bibliotheken
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Warum lieben wir Wikipedia?
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany
• Dokumente lesen und Verlinkungen folgen
– Vielzahl von möglichen Pfaden durch das Wissen
– Überblick ist schwierig
– An welchen Stellen wird über Alan Turing geschrieben?
• Informationen zusammentragen in Wissensbasis
– Entitäten erkennen
– Relevante Informationen bzgl. Entität sammeln
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Umgang mit Flut an Informationen?
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany
• Dokumente satzweise in Fakten zerlegen
– Linked Open Data
– Natural Language Processing, Entity Recognition
• Fakten repräsentieren Aussagen über oder
Beziehungen zwischen Entitäten
• Fakten in Knowledge Base
speichern
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Strukturierte Sammlung von Wissen
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany
• Vorschau (Infobox) für Entität
– Entity Summarization (z.B. Popularität)
– strukturiert
• Relevante Dokumente finden
– unstrukturiert
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Infoboxes für ersten Überblick
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• Fakten stammen aus verschiedenen Quellen
• Dürfen Fakten bzgl. einer Entität beliebig kombiniert werden?
• Beispiel:
– Bücher von Alan Turing?
– Bücher über Alan Turing?
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Kontext der Fakten?
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• Aussagen (Properties) über Fakten erlaubt
– Gültigkeit, Referenz oder Einschränkung
• Viele Fakten besitzen keine
zusätzlichen Aussagen
• Frage unbeantwortet:
– Wie dürfen Fakten
kombiniert werden?
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Fakten mit Referenzen?
Lösungsansatz?
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany 11
Aufbau eines Dokuments
Knowledge Base
Narratives
Document
DocumentStructure
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Dokument
Inhaltliche Struktur
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Knowledge Base
Narratives
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Aufbau eines Dokuments
Knowledge Base
Narratives
Document
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Dokument
Fakten
Inhaltliche Struktur
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Aufbau eines Dokuments
Knowledge Base
Narratives
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Dokument
Narrative
Fakten
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• Narrativ umfasst Kontext bzw. Handlung
• Narrativ kann aus Teilnarrativen bestehen
• Beispiel: Aspirin hilft gegen Kopfschmerzen
– Gültigkeit abhängig von
• Art der Kopfschmerzen
• Dosierung
• Anwendung auf Mensch
• Wechselwirkung mit anderen Medikamenten
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Narrative
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• Fakten innerhalb eines Narrativs gültig
– Narrative repräsentieren Kontext / Gültigkeitsbereich
• Fakten aus gleichem Kontext können kombiniert
werden
– Kompatible Narrative
– Ähnliche Kontexte mit leichten Variationen
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Faktengültigkeit
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• Fakten verketten aus verschiedenen Quellen
– Folgerungen auf Faktenbasis
• Belegbare Folgerung auf Faktenbasis möglich
– Faktenbasis erweitern, wenn Narrative kompatibel
– Belege anführen
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Faktengültigkeit
N1 N2 ≅
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• Narrative als Index für ähnliche Dokumente
– Nutzer sucht ähnliche Dokumente zu einem
ausgewählten Dokument
– System analysiert gegebenen Narrativ und sucht
nach Dokumenten mit ähnlicher narrativer Struktur
– Was ist eine ähnliche narrative Struktur?
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Suche mit Narrativen?
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• Narrativ auswählen
– Teile als variabel? markieren
– System ermittelt Dokumente mit
ähnlicher narrative Struktur mit evtl.
Einschränkungen?
• Abstraktion des Narrativs
– Suchspektrum erweitern
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Suche mit Narrativen?
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Narratives
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N1 N2 ≈ N3 N4 ≈ ≈
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany
• Vielfalt und Menge an Wissen problematisch
– Kombinationen von Fakten aus unterschiedlichen
Quellen nicht immer gültig
– Fakten besitzen keine allgemeingültige Basis
• Narrative als Werkzeug für
– Folgerungen aus gleichem Kontext / Gültigkeit
– Suche nach ähnlichen Dokumenten?
– Vergleichsbasis von Dokumenten und Fakten?
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Narrative als Werkzeug
Hermann Kroll – Institut für Informationssysteme – TU Braunschweig, Germany 20
Vielen Dank!
