Automatic Support for Ontology Evaluation - Review of Entailed Statements and Assertional Effects for OWL Ontologies

Die Motivation Wissen formal zu repräsentieren besteht üblicherweise darin es für Maschinen verarbeitbar zu machen. Daher werden Wissensrepräsentationsformalismen sinnvollerweise so gewählt, daß sie gut automatisch verarbeitbar sind. Darunter leidet allerdings häufig die Verständlichkeit der Repräsentation für Menschen. Auf der anderen Seite sind es meistens Menschen, die Wissen formalisieren oder formalisiertes Wissen aktuell halten müssen. Diese Diskrepanz ist die zentrale Motivation der vorliegenden Doktorarbeit, Möglichkeiten zu untersuchen wie die Evaluierung der konzeptionellen Richtigkeit von Ontologien automatisch unterstützt werden kann. Wenn zum Beispiel ein logischer Satz zu einer Ontologie, einem formalen Wissensmodell über Konzepte und Beziehungen zwischen Konzepten, hinzugefügt wird, kann es passieren daß die Ontologie zwar logisch weiterhin widerspruchsfrei ist aber konzeptionell falsch. Als spezieller Formalismus werden im Rahmen dieser Doktorarbeit Beschreibungslogiken betrachtet. Zuerst wurde sowohl analytisch als auch anhand einer Benutzerstudie betrachtet, inwieweit die systematische Begutachtung von Inferenzen den Ontologieevaluierungsprozess unterstützen kann. Als weitere Forschungstätigkeit wurde die Verwendung von konkreten Daten zur Erstellung von Beispielen fur die Bedeutung von logischen Sätzen über Konzepte und Relationen, terminologische und Rollenaxiome, untersucht. Vor der vorliegenden Doktorarbeit wurden in der Literatur den Auswirkungen von terminologischen und Rollenaxiomen auf konkrete Daten kaum Bedeutung geschenkt. Es war also notwendig, zuerst eine formale Definition zu finden die dem Ziel entspricht, Wissen über Daten das neu hinzukommt oder verloren geht auszudrücken. Darauf aufbauend werden die Entscheidbarkeit des Problems gezeigt und ein Entscheidungsalgorithmus beschrieben. Beide Forschungsarbeiten führten zu einer Erweiterung des MoKi, eines wiki-basierten Ontologieeditors, um Funktionalitäten die Ontologieevaluierung unterstützen. MoKi ist somit, nach bestem Wissen der Autorin, zu diesem Zeitpunkt der einzige State-of-the-Art Ontologieeditor der konzeptionelle Ontologieevaluierung unterstützt.

Viktoria Pammer

Semantische Technologien Ontologien Evaluierung von Ontologien Wissensmodellierung 

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