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Die Anzahl ontologiebasierter Systeme nimmt stetig zu, wodurch der Bedarf an Ontologien gleichermaßen steigt. Der traditionelle, manuelle Ontologieentwicklungsprozess ist sehr zeit- und kostenintensiv. Halbautomatische Extraktionssysteme sollen den Aufwand für die Erstellung stark reduzieren und sind teilweise im Internet frei verfügbar. Dabei unterscheiden sie sich stark in ihrer Benutzerfreundlichkeit, vor allem aber in den eingesetzten Extraktionsalgorithmen. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden zwei populäre Systeme OntoLT und Text2Onto auf ein deutsches Korpus angewendet und die so…mehr

Produktbeschreibung
Die Anzahl ontologiebasierter Systeme nimmt stetig zu, wodurch der Bedarf an Ontologien gleichermaßen steigt. Der traditionelle, manuelle Ontologieentwicklungsprozess ist sehr zeit- und kostenintensiv. Halbautomatische Extraktionssysteme sollen den Aufwand für die Erstellung stark reduzieren und sind teilweise im Internet frei verfügbar. Dabei unterscheiden sie sich stark in ihrer Benutzerfreundlichkeit, vor allem aber in den eingesetzten Extraktionsalgorithmen. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden zwei populäre Systeme OntoLT und Text2Onto auf ein deutsches Korpus angewendet und die so erzeugten Ontologien einerseits untereinander und andererseits mit einer manuell erstellten verglichen. Ziel der Arbeit war es, den generellen Nutzen der Systeme für den Ontologieerstellungsprozess abschätzen zu können. Die Ergebnisse werden in dieser Arbeit vorgestellt und erläutert, so dass der Leser einen guten Eindruck über die Leistungsfähigkeiten der betrachteten Systeme erhält.
Autorenporträt
Stefanie Reimers, Dipl.Inf.: Studium der Informatik an der Universität Hamburg. Consultant Analyst bei der Steria Mummert Consulting AG.