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Der aktuell zu beobachtende, stark steigende Umfang an maschinell zu verarbeitenden Daten macht es notwendig, neue Methoden zur Bewältigung dieser einzusetzen. Neben einer Verbesserung der Suchmöglichkeiten ist es der Wille, die textuellen Inhalte besser zu verstehen und zu nutzen, der als treibende Kraft zu identifizieren ist.Haben im 19. Jahrhundert Enzyklopädien dazu beigetragen, dass Menschen einen einheitlichen Wortschatz zur Kommunikation nutzen konnten, ist im 21. Jahrhundert die Notwendigkeit gegeben, dass sich Maschinen eines universalen Wortschatzes zur Kommunikation bedienen können.Enzyklopädien gelten als umfassendes Abbild des menschlichen Wissens einer Epoche. Der Wunsch dieses Wissen aus den textuellen Quellen zu extrahieren und zur weiteren automatisierten Verarbeitung aufzubereiten, ist zentraler Betrachtungspunkt dieser Arbeit.Dazu werden ausgewählte Methoden des Ontology Learning angewandt, um aus den Enzyklopädietexten Taxonomien und Konzepthierarchien abzuleiten. Die extrahierten Informationen werden evaluiert und unter Verwendung weiterer Verfahren, wie z.B. Onlinevaliderung automatisch verbessert.Die vorliegende Arbeit zeigt, dass unter der Vorraussetzung der geeigneten Methodik, qualitativ hochwertige semantische Informationen aus den enzyklopädischen Daten gewonnen werden können, welche als Grundlage für die Erstellung einer Ontologie verwendet werden.