SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann
Lehrveranstaltung im SS 2013
Michael Fellmann
Institut für Informationsmanagement
und Unternehmensführung
Semantisches Prozessmanagement und E-Business
conceptualization
shared
semantics
formal
menatal model
explicit
domain
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 2
Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 33
Einleitung
In der Antike
– Dichter und Denker beschäftigen sich meist im Rahmen der Philosophie und Logik
auch mit der Bedeutungslehre (Semantik)
– Beispiele: Heraklit (*um 520 v.Chr.) Platon (*428 v.Chr.) und Aristoteles (*384 v.Chr.)
Bild
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Semantik
Historische Betrachtung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 44
Einleitung
„Semantics (as the study of meaning) is central to the study of communication; and as
communication becomes more and more a crucial factor in social organization, the
need to understand becomes more and more pressing.“ – Leech 1974
Semantik im Allgemeinen
– „Semantik wird allgemein definiert als die Wissenschaft, die sich mit den
Bedeutungen von sprachlichen Ausdrücken beschäftigt“ (Schwarz, Chur 2007).
– Der Schlüsselbegriff von „Semantik“ ist „Bedeutung“
– „Bedeutung“ ist selbst ein Homonym und bezeichnet
• die Funktion/Meinung
• den konventionell festgelegten Bedeutungsinhalt
– Semantik ist ein Teilaspekt der Zeichentheorie (Semiotik), unter die sich auch die
Syntax und die (semiotische) Pragmatik einordnen lassen.
Semantik
Was ist Semantik?
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 5
Syntax
– Allgemein stammt das Wort von griech. „σύνταξις“ (σύν: zusammen; ταξις: Ordnung)
ab, das in etwa Anordnung oder Zusammenstellung bedeutet.
– In der Semiotik bedeutet Syntax die formale Ordnung (die Kombinatorik, die
Beziehungen) der Zeichen bzw. Zeichenformen eines Zeichensystems oder die
Lehre/Theorie dazu.
– Bei natürlichen Sprachen ist die Syntax Teil der Grammatik. Sie bedeutet dann die
Lehre vom (korrekten) Satzbau bzw. den Satzbau selbst.
���� Gegenstand ist die Beziehung von Zeichen untereinander
Pragmatik
– Allgemein von griech. „geschäftig“, verstehbar als Geschäfts- und Sachkunde
– In der Linguistik die Lehre vom Gebrauch von Sprache in versch. Situationen,
„How to do things with words?“ (Austin 1962)
���� Gegenstand ist die Beziehung von Zeichen zu Erzeugern und Interpretern
5
Einleitung
Semantik
Abgrenzung des Semantikbegriffs
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 6
Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 7
Linguistische Semantik
Wozu die linguistische Semantik betrachten?
– Die linguistische Semantik stellt ein Vokabular bereit, um sich über Phänomene der Semantik zu unterhalten.
– Sie spannt zudem einen Raum auf, der die Vielgestaltigkeit und Komplexitätsemantischer Ansätze und Probleme aufzeigt – vor diesem Hintergrund ist die maschinelle Verarbeitung von Semantik zu bewerten (und möglicherweise führt dies zur Desillusionierung… oder: realistischen Einschätzung).
– Die linguistische Semantik liefert viele spannende Erkenntnisse und Einblicke!
Semantik > Linguistik
Einführende Bemerkung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 8
Semantik in der Linguistik
Semantik > Linguistik
Grundlegendes – Semiotisches Dreieck
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SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 9
Ausdruck und Bedeutung
Charakterisierung von Ausdrücken
– Bildung als Sequenz von Lauten
• Korrekte Lautsequenz: „Baum“
• Inkorrekte Lautsequenz: „rsgrizg“
– Allgemeiner: Bildung von Ausdrücken
erfolgt durch Symbole
Verhältnis von Ausdruck und Bedeutung
– Ausdrücke sind an Inhalte geknüpft
– Beispiel: Baum ist umschreibbar als (IST EINE PFLANZE, HAT EINEN STAMM, …)
– Beide Aspekte sind untrennbar miteinander verbunden, diese sog. bilaterale
Zeichenkonzeption geht auf Saussure zurück.
– Die Verbindung von Inhalt und Ausdruck ist jedoch arbiträr (= beliebig)
���� Ausdrücke sind mit Inhalten (konzeptuellen Einheiten) verknüpft
Semantik > Linguistik
Wechselwirkungen
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 10
Bedeutung
Konzepte (Begriffe)
– Bausteine unseres Wissens, im Langzeitgedächtnis gespeichert
• Kategoriales Wissen (Typkonzepte)
• Individuell-episodisches Wissen (Partikular- oder Tokenkonzepte)
– Jede Bedeutung ist an ein Konzept geknüpft, aber nicht jedes Konzept an eine Bedeutung (…dann fehlen uns die Worte!).
Wechselwirkungen zwischen den Konzeptarten
– Allgemeines Wissen kann zum Verständnis von Partikularem verwendet werden
– Partikulares Wissen kann allgemeines vervollständigen, ergänzen, modifizieren
Die Bedeutung ist ein komplexes Phänomen, Konzepte sind nur eine Teilaspekt.
Semantik > Linguistik
Inhalte als konzeptuelle EinheitenKonzepte
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 11
Bedeutung
Ein umfassendes Modell für „Bedeutung“
In Bezug auf konkrete Sprechsituationen (Bierwisch 1979):
(((äuß(phon,syn,sem))ct,m)ias,ks)
Erläuterung
äuß = Äußerung
phon = Phonologie
syn = Syntax
sem = Semantik
m = Äußerungsbedeutung
ct = Kontext
ias = Interaktionssituation
ks = kommunikativer Sinn
Semantik > Linguistik
Wie kann die Bedeutung ermittelt werden?Konzepte
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 12
Bedeutung und Referent
Problem der Zuordnung von Bedeutung zu Referent
– Diskussion im Rahmen der Referenztheorie
– Mehrere Bedeutungen, ein Referent möglich:
• Morgenstern (Referent = Venus)
• Abendstern (Referent = Venus)
– Erkenntnistheoretische Zweifel an der Faktizitätder Welt (verschiedene ontologische Positionen)
– Unklare Beschaffenheit von Referenten (bspw. Perzept, mentales Bild etc.)
Weitere Erschwernisse
– Verletzung des Kooperationsprinzips in der Kommunikation(Abstimmung von Quantität, Qualität, Relation, Modalität auf die Situation)
– Verwendung deiktischer Wörter (Deixis = sprecher- orts- u. situationsabh. Verweise)
– Divergierendes Weltwissen, nicht auflösbare Koreferenzen etc.
���� Die Zuordnung von Bedeutungen zu Referenten ist problembehaftet
Semantik > Linguistik
Wechselwirkungen
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 13
Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 14
Wortsemantik
Ansätze derWortsemantik
Merkmalstheorie Prototypentheorie Wortfeldtheorie
Erfassung von Bedeutungen über
Merkmale
Erfassung von Bedeutungen über Beispiele
Charakterisierung von Wörtern durch
ein Wortfeld
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Semantik > Linguistik
Ansätze
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 15
Merkmalstheorie
Charakterisierung der Merkmalstheorie
– Zentrale Idee ist die Merkmalshypothese: Eine Beschreibung von Bedeutungen ist
mithilfe einzelner semantischer Merkmale möglich.
– Ursprünglich trat die Merkmalstheorie mit dem Anspruch auf, die Bedeutungen aller
Wörter durch Merkmale angeben zu können.
• Beispiel: FRAU hat die Merkmale MENSCHLICH, WEIBLICH und ERWACHSEN
Die Funktion der Merkmale
– Distinktive Funktion, Nutzung zur Abgrenzung (BELEBT vs. UNBELEBT)
• Beispiel: Das Merkmal MENSCHLICH grenzt KIND von JUNGES ab
– Die Gegenüberstellung von distinktiven Funktionen führt zu semantischen
Oppositionen
• Beispiel: WEIBLICH oder MÄNNLICH
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Charakterisierung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 16
Merkmalstheorie
Allgemeine Einteilung von Aristoteles
� Binäre Konzeption der Merkmale: Diese liegen entweder vor oder nicht
Alle Dinge
Abstrakt Konkret
+ belebt - belebt
+ menschlich - menschlich
+ weiblich - weiblich
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Semantische Merkmale
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 17
Merkmalstheorie
Semantische Merkmale sind die sprachlich relevanten Gebrauchsbedingungen
– Beispiel: „Tante“
• relevant: „weiblicher Mensch“ und „verwandtschaftliche Beziehung“
• irrelevant: „erwachsen“ und „bringt meistens Geschenke mit“
– Unterscheidung (nach Aristoteles) zwischen
• Essenz (= wesentliche Merkmale, invariante Eigenschaften) und
• Akzidenz (= zufällig vorhandene Merkmale)
Definition der semantischen Merkmale durch invariante Eigenschaften
– Was ist unbedingt als Merkmal notwendig?
– Beispiel: „Frau“
• notwendig: „menschlich, weiblich, erwachsen“
• optional: „hübsch, langhaarig, feminin“
(Beispiel aus dem Buch „Semantik“ von Jeanette Chur und Monika Schwarz)
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Semantische Merkmale
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 18
Merkmalstheorie
Semantische Merkmale als Relation zwischen zwei anderen semantischen Merkmalen
– Beispiel: „Vater“ ist „Elternteil“ eines „Kindes“
Basismerkmale zur semantischen Klassifizierung von Verben
– ZUSTAND (Sachverhalte ohne Bewegung / Aktivität)
– VORGANG (es vollziehen sich Veränderungen)
– HANDLUNG (es wird etwas von einem Subjekt getan)
Abschließende Bemerkung zur Merkmalstheorie
– Semantische Merkmale sind nützliche und brauchbare Beschreibungseinheiten
– Merkmale sind im Alltag allerdings nicht immer binär entscheidbar und von
unterschiedlicher Bedeutung!
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Relationale Merkmale und Verbbedeutungen
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 19
Aufgabe
Merkmale von Objekten
1. Beschreiben Sie „Stuhl“ mit binären Merkmalen
2. Grenzen Sie mit Merkmalen voneinander ab:
Teich, See
Tümpel, Weiher
Lache, Pfütze
3. Was fällt Ihnen auf?
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 20
Prototypentheorie
Grenzen zwischen Kategorien sind nicht immer fix
� Randbereichsunschärfe
– Beispiel: Welche Merkmale sind charakteristisch für die Kategorie „Spiel“?
– Die Prototypentheorie versucht das Problem der dichotomen Einordnung von Objekten
in Kategorien durch Ähnlichkeiten zu lösen.
Ähnlichkeitsbasierte Kategorisierung als Grundidee
– Zur Bestimmung von Ähnlichkeiten werden Prototypen eingesetzt, die mentale
Repräsentationen eines typischen Mitgliedes einer Kategorie sind.
– Die Eigenschaften eines Prototyps haben nicht alle Mitglieder der Kategorie
– Synonyme für Prototyp: Repräsentant, typischer Vertreter, Beispiel, Muster…
� Ein Prototyp ist die Repräsentation eines typischen Mitglieds einer Kategorie
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Charakterisierung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 21
Prototypentheorie
„Was bist du für ein Vogel, wenn du nicht fliegen kannst, sagte der kleine Vogel
zur Ente. Was bist du nur für ein Vogel, wenn du nicht schwimmen kannst, sagte
die Ente und tauchte unter.“ – Sergei Prokofjew: Peter und der Wolf
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Leben im Randbereich…
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 22
Prototypentheorie
Entstehung von Prototypen
– basiert auf Frequenz und Relevanz des Vorkommens in der Gesellschaft
– Beispiel: In unserer Kultur ist der Prototyp für „Vogel“ ein Spatz oder ein Rotkehlchen
Kategorisierung neuer Einheiten
– Vergleich mit dem Prototyp einer Kategorie und Beurteilung der Abweichung
– Eine Einheit (Objekt, Zustand, Vorgang, Handlung) kann auch mehreren Kategorien zugeordnet werden.
– Sprachliche Formulierungen geben Aufschluss über Typikalitätsgrade
• Beispiel: Ein Spatz „ist ein typischer“ Vogel
• Lose gesprochen/strenggenommen ist ein Telefon ein Möbelstück.
Entstehung von Basiskonzepten
– Abstrakteste Kategorie, welche noch einen Prototyp zulässt
– Beispiel: „Tisch“, „Blume“ oder „Hund“
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Umgang mit Prototypen
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 23
Prototypentheorie
Anwendungsbereiche der Prototypentheorie
– Eine Anwendung ist primär in der Linguistik bzw. den Forschungen zur Wortsemantik als Ergänzung zur Merkmalstheorie gegeben.
– Auch in der Informatik und Künstlichen Intelligenz existiert mit Frames ein ähnlicher Ansatz, bei dem ein Rahmen zur Beschreibung genutzt wird, der mit konkreten Inhalten ausgefüllt werden kann.
Die Prototypentheorie löst einige Probleme der Merkmalstheorie
– Einige Bereiche lassen sich nicht eindeutig mit Merkmalen beschreiben
– Wordbedeutungen sind graduell, Aspekte wie Frequentialität oder Typikalitätsgrade aber auch Expertenwissen spielen eine Rolle.
Semantik > Linguistik > Wortsemantik
Weitere Aspekte
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 24
Wortrelationen
Semantik > Linguistik
Systematik
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Referenzidentität
Kontradiktion
Erweiterte Systematik,Grundform nach Stock (2009)
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann
Referenzidentität
Kontradiktion
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Wortrelationen
Semantik > Linguistik
Systematik
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SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 26
Satzrelationen
Relationen zwischen Sätzen
– Die Bedeutung eines Satzes ist eine Funktion der in ihm enthaltenen Ausdrücke und der Art ihrer Zusammensetzung.
– Semantische Relationen bestehen zwischen Sätzen unabhängig davon, ob sie wahr oder falsch sind
Systematisierung
Semantik > Linguistik
Beispiele
Satzrelationen
Kompatibilität Inkompatibilität
Subkontrarität
Implikation
Paraphrase Kontrarität Kontradiktion
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� Relationen zwischen Wörtern und Sätzen können zunehmend automatisch erkannt und maschinell verarbeitet werden (Problem ist allerdings die Präzision).
� Für betriebliche Zwecke werden gegenüber der natürlichen Sprache stark eingeschränkte Formen der Wissensrepräsentation bevorzugt, die eine exakte Interpretation ermöglichen.
Synonymie
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 27
Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 28
Einführung in die Wissensrepräsentation
Was ist Wissen?
– Es existieren viele Definitionsansätze von Wissen als…
• zweckorientierte Vernetzung von Information (Rehäuser, Krcmar 1996)
• kognitive Strukturen oder mentale Repräsentationen (Kuhlen 1995)
• die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen (Probst, Raub, Romhardt 2006)
• plausibel begründete Aussagen (justified true belief) (Nonaka 1994)
– Zudem existieren unterschiedliche Wissensarten (z.B. Kunz, Rittel 1972)
• faktisches Wissen („von dem, was der Fall ist“)
• deontisches Wissen („von dem, was der Fall sein sollte oder werden sollte“)
• instrumentelles Wissen („wie das, was der Fall ist, verändert werden kann“)
• erklärendes Wissen („warum etwas der Fall ist/der Fall sein wird“)
� Es wird keine spezielle Art der Wissensdefinition favorisiert
� Im semantischen PM & EB erfolgt eine Konzentration auf faktisches Wissen
Wissensrepräsentation
Zum Wissensbegriff
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 29
Einführung in die Wissensrepräsentation
Was ist eine Wissensrepräsentation?
– Unter einer Wissensrepräsentation (engl. knowledge representation, kurz KR)
kann die Abbildung eines Gegenstandsbereiches mit Symbolen verstanden
werden, wobei die Symbole zu bedeutungshaltigen Ausdrücken verknüpft werden.
– Eine Wissensrepräsentation umfasst zudem die Angabe von Funktionen, die auf
Basis der Symbole Schlussfolgerungen (formales Schließen) über den
Gegenstandsbereich erlauben.
Einsatzgebiete
– Wissensrepräsentationen werden im Rahmen der Wissensmodellierung
(Knowledge Engineering) eingesetzt.
– Die Wissensmodellierung befasst sich mit der Repräsentation von Wissen in
wissensbasierten Systemen, bspw.
• im Rahmen des Wissensmanagements
• im Kontext der Künstlichen Intelligenz
Wissensrepräsentation
Zum Wissensrepräsentationsbegriff
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 30
Einführung in die Wissensrepräsentation
Fünf wesentliche Eigenschaften von Wissensrepräsentationen (Davis 1993):
1. Eine KR ist ein Surrogat für die Dinge, die sie repräsentiert(Fehlerhafte Repräsentationen führen zu fehlerhaften Schlussfolgerungen)
2. Eine KR ist eine Menge von „Ontological Commitments“ (Es sind grundlegende Entscheidungen zu treffen, wie über die Welt zu denken ist)
3. Eine KR ist eine fragmentarische Theorie intelligenten Schlussfolgerns(Es gibt mögliche und empfohlene Folgerungen)
4. Eine KR ist Medium für effiziente Berechnungen(Fragen der Repräsentation und der Berechenbarkeit sind auf das Engste verwoben)
5. Eine KR ist Medium des menschlichen Ausdrucksvermögens
Es existieren unterschiedliche Ansätze zur Wissensrepräsentation
– Grundlegend wird zwischen prozeduralen und deklarativen Ansätzen unterschieden.
– Beispiele für prozedurale Ansätze sind: Produktionssysteme, regelbasierte Ansätze. Beispiele für deklarative Ansätze sind Taxonomie, Thesaurus, Semantische Netze, Ontologie, Prädikatenlogik.
Wissensrepräsentation
Zum Wissensrepräsentationsbegriff
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 31
Wissensrepräsentation
Informale Modelle Formale Modelle
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Einführung in die WissensrepräsentationWissensformalisierungskontinuum
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 32
Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortfeldtheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 33
Taxonomie
Charakterisierung von Taxonomien
– Allgemein ist eine Taxonomie (altgr. táxis „Ordnung“ und nómos „Gesetz“) ein
Ansatz, um Objekte nach bestimmten Kriterien zu klassifizieren, d.h. sie bestimmten
Kategorien oder Klassen (auch Taxa genannt) zuzuordnen (Koschnik 1993).
– In der Naturwissenschaft werden Taxonomien häufig als hierarchische
Klassifikationen eingesetzt, die eine monohierarchische Struktur aufweisen.
– Monohierarchische Taxonomien weisen eine Baumstruktur auf.
Beispiele
– Die Ordnung der Lebewesen von Carl von Linné
– Dezimalklassifikationen als universelle Klassifikationen zur Einteilung von Wissen
• PCF (Process Classification Framework)
• Universelle Dezimalklassifikation (UDK)
• Dewey-Dezimalklassifikation (DDC)
Wissensrepräsentation > Ansätze > Taxonomie
Erste Annäherung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 34
Taxonomie
Beispiel
Modellierungsprimitive
– Relation der Über- und Unterordnung von Klassen
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Wissensrepräsentation > Ansätze > Taxonomie
Modellierungsprimitive
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 35
Taxonomie
Wissensrepräsentation > Ansätze > Taxonomie
Beispiel der Dewey-Dezimalklassifikation (DDC)
Einordnung des Buchs „The Royal doctors 1485-1714“ von Elizabeth Furdell
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SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 36
Taxonomie und Klassifikation
Taxonomie als hierarchische, präkombinierte
Klassifikation
– Komplexität durch Vielzahl an Kategorien
– Redundanz in den Kategorien
– Jedoch recht einfache Verwendung/Codes
Facettenklassifikation als polyhierarchische
postkombinierte Klassifikation aus mehreren Taxonomien
– Vermeidung von Redundanz durch mehrere
„Wurzelknoten“
– Analytisch-synthetische Klassifikation, erfordert
Kenntnis des Gegenstandsbereichs
– Anwendung erfordert Kombination von Codes
Wissensrepräsentation > Ansätze > Taxonomie
Präkombinierte und postkombinierte Klassifikationen
Software
Büro-SW Spiel
Für Windows Für Linux Für Windows Für Linux
Für Betriebssystem
Powerpoint
Anwendungstyp
Büro-SW
Windows
Linux
Spiel
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Facette
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SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 37
Thesaurus
Charakterisierung von Thesauri
– Ein Thesaurus bzw. Wortnetz (aus dem altgriechischen thesaurós, „Schatz“, „Schatzhaus“) ist grundlegend ein kontrolliertes Vokabular.
– Der Thesaurus ist präskriptiv, d.h. er ist eine Dokumentationssprache, die festlegt, welche Bezeichnungen und Begriffe in einer Domäne verwendet werden sollen.
– Bestandteile des kontrollierten Vokabulars sind:
• Bezeichnungen, die eindeutig auf Begriffe bezogen werden
• Synonyme sowie Vorzugsbenennungen
• Homonyme und Polyseme, die gekennzeichnet werden
• Beziehungen zwischen durch Bezeichnungen repräsentierten Begriffen
Beispiele
– Eurovoc Thesaurus der Europäischen Union
– UNESCO Thesaurus
– SKOS als W3C-Meta-Standard zur Definition von Vokabularen
– GoodRelations zur Beschreibung von Produkten
Wissensrepräsentation > Ansätze > Thesaurus
Erste Annäherung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 38
Thesaurus
Beispiel
Modellierungsprimitive
– Relation der Über- und Unterordnung von Begriffen
– Ähnlichkeitsrelationen
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Wissensrepräsentation > Ansätze > Thesaurus
Modellierungsprimitive
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 39
Thesaurus
Standards und Normen
– DIN 2342: Begriffe der Terminologielehre (2011-08)
– ISO 25964: International standard for thesauri and interoperabilitywith other vocabularies (2011-08)
– DIN 2330: Begriffe und Benennungen; Allgemeine Grundsätze (1993-12)
– DIN 2332: Benennen international übereinstimmender Begriffe (1988-02)Kostenfreie Bennennungssuche mit „DIN-TERM online“
– DIN 32705: Klassifikationssysteme; Erstellung und Weiterentwicklung von Klassifikationssystemen (1987-01)
– DIN 2331: Begriffssysteme und ihre Darstellung (1980-04)
– ISO/TC 37: Terminology and other language and content resources
Wissensrepräsentation > Ansätze > Thesaurus
Relevante Standards und Normen (auch im Kontext von Taxonomien und Ontologien)
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 40
Ontologie
Charakterisierung von Ontologien
– Das Wort setzt sich zusammen aus dem Griech. „ontos“ für Sein und „logos“ für Wort. Die Ontologie hat ihren Ursprung in der Philosophie als die Lehre vom Sein.
– In der Informatik und Künstlichen Intelligenz wird meist die Definition von Gruber (1993) gewählt: „An ontology is a formal, explicit specification of a conceptualisation“.
• Unter einer Konzeptualisierung wird eine abstrakte, vereinfachte Sicht der Welt verstanden, die für bestimmte Zwecke repräsentiert werden soll.
• Eine explizite Spezifikation liegt vor, wenn alle relevanten Konzepte und Restriktionen einer Domäne eindeutig, widerspruchsfrei und unmissverständlich definiert werden.
• Formal bedeutet, dass die Ontologie maschinenverarbeitbar spezifiziert wird.
– Später wurde die Definition um das Adjektiv „shared“ ergänzt
Beispiele
– Allgemein: SUMO, Cyc, WordNet
– Betriebswirtschaft: Enterprise Ontology, TOVE; Medizin: Gene Ontology, GALEN
Wissensrepräsentation > Ansätze > Ontologie
Erste Annäherung
SBPM& EB — SS 2013 | Michael Fellmann 41
Ontologie
Beispiel
Modellierungsprimitive
– Relation der Über- und Unterordnung von Klassen
– Komplexe Klassen über Klassenbeschreibungen
– Relationen zwischen Klassen und Restriktionen der Relationen
– Regeln zur Ableitung (z.B. schreibt und behandelt � kennt) und Konsistenzsicherung
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Wissensrepräsentation > Ansätze > Ontologie
Modellierungsprimitive
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Ontologien zur formalen Spezifikation von Begriffen
Wissensrepräsentation > Ansätze > Ontologie
Beispiel zur Anwendung maschinenverarbeitbar spezifizierter Semantik
http://cars.example.org/Jaguar-2
http://animals.example.org/Jaguar-1
Erweiterte Aussagen,SchlussfolgerungenZootier(Jaguar-1), Motorfahrzeug(Jaguar-2)
Objekt(Jaguar-2)hatHubraumInLtr(
Jaguar-2, 3)
Objekt(Jaguar-1)hatWärter(Jaguar-1,
Max)
InstanzdokumentABox
Zootier hatWärter.Person
Motorfahrzeug hatHubraumInLtr.int
≡ ∃≡ ∃≡ ∃≡ ∃
≡ ∃≡ ∃≡ ∃≡ ∃
Explizite und formale Spezifikation einer Konzeptualisierung
Schema, TBox
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Ontologien
Kriterien zur Beschreibung der Sprachen
– KR-Paradigma: Das einer Sprache zugrunde liegende Paradigma der
Wissensrepräsentation wie Prädikatenlogik der ersten Stufe oder Frames.
– Webbasiertheit: Verwendung von Web-Technologien wie Markupsprachen und Uniform
Resource Identifier (URI) zur Identifikation von Komponenten.
Wissensrepräsentation > Ansätze > Ontologie
Sprachen zur Konstruktion
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Ansätze zur Wissensrepräsentation
Aufgaben:
1. Welche Motive und Anwendungen gibt es
im Allgemeinen für Wissensrepräsentationen?
2. Welche Anwendungen von Wissensrepräsentationen sehen Sie
im Kontext des Geschäftsprozessmanagements und des E-Business?
3. Sind Ihrer Meinung nach Taxonomien ausreichend zur Beschreibung
von Geschäftsprozessen?
Wissensrepräsentation
Aufgaben
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Agenda
Einführung in die Semantik
Semantik aus linguistischer Perspektive
– Zusammenhang zwischen Ausdruck, Bedeutung und Referent
– Wortsemantik: Merkmals- und Prototypentheorie, Wortfeldtheorie, Wortrelationen
Wissensrepräsentation
– Einführung
– Taxonomie, Thesaurus, Ontologie
– Trends im Bereich Terminologie- und Ontologiemanagement
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Trend 1 — Methodische Fundierung
Aktuelle Arbeiten (Beispiele)
– Kognitive Prinzipien zur Entwicklung von Klassifikationssystemen Jeffrey, P.; Wand, Y. (2008): Using Cognitive Principles to Guide Classificationin Information Systems Modeling. MISQ 32 (4) 2008, S. 839-868
– Erforschung von Detailfragen der Repräsentation bpsw. der Teil-Ganzes-BeziehungShanks, G.; Tansley, E.; Nuredini, J.; Tobin, D.; Weber, R. (2008). Representing Part-WholeRelations in Conceptual Modeling: An Empirical Evaluation. MISQ 32 (3) 2008, S. 553-573
– Induktive und systematische Entwicklung von TaxonomienD. Steininger, M. Trenz, D. Veit (2013): Building Taxonomies in IS and Management - A Systematic
Approach Based on Content Analysis. In: Tagungsband WI2013, 27. Feb. bis 1. März 2013, Leipzig
– Evaluation von OntologienVrandecic, D. (2010): Ontology Evaluation (Dissertation am KIT)
… und viele weitere Entwicklungs- und Evaluierungsmethoden für (formale) Ontologien
Wissensrepräsentation > Trends
Systematische Entwicklung und Evaluation
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Trend 2 — Automatisierung
Werkzeuge zur induktiven Entwicklung von Klassifikationen und/oder Ontologien
– OntoGen (ontogen.ijs.si) – Semi-automatische Entwicklung von Ontologiendurch Textanalyse.
– DL-Learner (dl-learner.org) – Verfeinerung von Ontologien durch den Vorschlag von Instanzen (Beispielen) mit positiver bzw. negativer Zugehörigkeit zu Klassen.
– OntoComP (code.google.com/p/ontocomp) – Vervollständigung von Ontologien,wenn diese nicht „alle relevanten Informationen“ enthalten.
Wissensrepräsentation > Trends
Induktive Gewinnung, Konsistenzprüfung
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Trend 3 — Ökonomische Betrachtungen
Kostenmodelle
– ONTOCOM: Kostenmodell zur Ontologiekonstruktion
– ONTOCOM Lite: Kostenmodell Taxonomiekonstruktion
– ONTOCOM-R: Kostenmodell zur Ontologie-Wiederverwendung
– SEMACOM: Kostenmodell für semant. Anwendungen
– Die zentrale Formel zur Kostenschätzung der Ontologie-Entwicklung in Personenmonaten von ONTOCOM lautet:
PM = A · Sizeα · ℿ · CDiA = Ausgangszahl von 3,4 Personenmonate; Size = Größe der zu konstruierenden Ontologie in Kilo-Primitiven; α = Parameter für nicht-lineare Kostenentwicklung in Abhängigkeit zur Ontologie-Größe; CDi = Kostentreiber der Ontologiekonstruktion, die u.a. abhängig vom Vorwissen der Akteure, dem Formalisierunggrad etc. sind
� Eine Abschätzung der Kosten kann nur im konkreten Projektkontext erfolgen
Nutzenmodell ONTOBEN: Berechnung von Kosteneinsparungen durch den Ontologieeinsatz
Wissensrepräsentation > Trends
Kosten und Nutzen von Wissensstrukturen
(Simperl, Popov, Bürger 2009; Bürger et al. 2010)www.active-project.eu/fileadmin/public_documents/d-4-2-2.pdf
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Fazit
Semantik ist ein vielschichtiges Phänomen ���� nicht alle Aspekte können von Wissensmodellen erfasst werden
Die Wissensrepräsentation hat eine lange Geschichte – von der griech. Antike bis heute� Entwicklung geht weiter! Neue Impulse und Werkzeuge durch die Informatik/KI
In der Praxis benötigt man Sprachen und Werkzeuge, um Vokabulare festzulegen � Markupsprachen, insbes. XML und RDF, werden in der nächsten Vorlesung eingeführt
Wissensrepräsentation
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Lehrveranstaltung im SS 2013
Michael Fellmann
Institut für Informationsmanagement
und Unternehmensführung
Semantisches Prozessmanagement und E-Business
conceptualization
shared
semantics
formal
menatal model
explicit
domain