Taxonomien werden in vielen Fällen dazu verwendet, um Inhalte konsistent zu klassifizieren. In Kombination mit Text Mining und Linked Data Technologien gelingt der Schritt hin zur Graph-basierten Repräsentation ausdrucksstarker Wissensmodelle, um Zusammenhänge in großen Informationsspeichern besser erschließen zu können. Wie dies gelingt und welchen Nutzen dies stiften kann, erläutert dieser Beitrag.
Taxonomien als Ausgangspunkt
Taxonomien entsprechen einfachen Wissensmodellen (Ontologien) und werden üblicherweise zur Annotation und Klassifikation von Dokumenten verwendet. Der SKOS-Standard (Simple Knowledge Organization System) zur Beschreibung von kontrollierten Vokabularen erweitert die Möglichkeiten einfacher Taxonomien: Hier werden Entitäten unterschiedlichster Kategorien (Personen, Organisationen, Produkte, Orte, ...) nicht nur hierarchisch, sondern als vernetzter Wissensgraph organisiert. Jeder Entität können pro Sprache auch mehrere Bezeichnungen (z.?B. Synonyme) zugeordnet werden.
Verfahren des automatischen Text Minings helfen u.a., Inhalte besser zu erschließen. Seit vielen Jahren wird auch von der vollautomatischen Erstellung semantischer Netze gesprochen, die mittels computer-linguistischer und statistischer Verfahren aus Texten abgeleitet werden sollen, letztendlich aber nur relativ flache Wortnetze darstellen, die Korrelationen, aber keine semantischen Zusammenhänge repräsentieren. Höher entwickelte Verfahren des Text Minings setzen diese Verfahren schon kombiniert mit Wort- bzw. Synonymlisten (z.?B. Gazetteers) ein.
Wissensgraphen dynamisch generieren
Mit dem Aufkeimen von Linked Data wurden in den letzten Jahren umfassende Wissensgraphen in unterschiedlichsten Fachbereichen verfügbar gemacht (z.?B. Geonames, MeSH, Eurovoc, DBpedia, etc.). Einerseits werden diese nun zunehmend als Grundstock für unternehmensspezifische Wissensgraphen herangezogen, andererseits auch als Basis zur automatischen Extraktion von Entitäten aus großen Dokumentbeständen.
Damit gelingt es, nicht einfach nur Terme und ihre Korrelationen aus Texten automatisch zu extrahieren, sondern Wissensgraphen dynamisch generieren und laufend erweitern zu können. Dies bildet die Grundlage hochwertiger semantischer Services entlang eines typischen Content Life Cycles.
Konsistente, vernetzte Metadaten
Im Rahmen der Content-Verwertung dienen graph-basierte Linked Data-Standards der Anreicherung von Informationsbeständen um wertvolle, da konsistente und vernetzte Metadaten. Diese ermöglichen es erst, ähnliche oder verwandte Objekte zueinander mit hoher Präzision in Beziehung zu setzen. Im Zentrum der aktuellen Entwicklung stehen zwar immer noch Such- und Empfehlungsdienste, die das Dokument im Zentrum ihrer Informationsarchitektur haben, jedoch findet allmählich auch innerhalb von Unternehmensgrenzen eine Transformation hin zur graph-basierten Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Informationen und ihren Metadaten statt.
Dokumente waren bisher stets das zentrale Informationsträger- und Präsentationsmedium zur Wissensvermittlung. Doch dieses rein sequentielle, ausschließlich intellektuell interpretierbare Format reicht in einer zunehmend vernetzten und komplexer werdenden Welt offensichtlich nicht mehr aus....
Es ist eine unumstößliche Wahrheit unserer Zeit, dass in der Geschäftswelt ohne IT nichts mehr läuft. Das Gleiche gilt übrigens für das Gesundheitswesen, die Stromversorger und den gesamten Flugverkehr. Unbestritten ist auch, dass die Daten, die in einem Unternehmen auf Basis der eigesetzten IT produziert werden, immer stärker ins Zentrum der Aufmerksamkeit rücken. Denn der wirtschaftliche Erfolg wi...
Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen auf dem Weltmarkt für Heimtextilien haben im Zuge der Quotenliberalisierung im Jahr 2005 zu einem zunehmenden Verdrängungswettbewerb geführt. So wird auch die Spitzenstellung der europäischen Heimtextilindustrie, die überwiegend von kleinen und mittleren Unternehmen geprägt ist und ein jährliches Exportvolumen von über 20 Milliarden Euro aufweist, zunehmend von...
Das Audi PartnerNet (APN), das mehrere 10.000 Dokumente umfasst, ist das personalisierte Händlerinformationsportal der Audi AG und dient dem Dialog zwischen dem Hersteller Audi und den Audi Händlern in Deutschland. Um die Qualität der Suchergebnisse zu optimieren, wollte das Unternehmen die existierende Suche durch eine neue, einfach zu bedienende Suchlösung ersetzen. Eines der wichtigsten Ziele dabei: ...
Faktoren für das Scheitern von Wissensmanagement-Projekten gibt es viele: Machtdenken, abteilungsübergreifende Kommunikationsprobleme, zu hohe Erwartungen an das technisch Machbare, ungenaue Zieldefinitionen oder eine geringe Akzeptanz der Mitarbeiter. Die Nutzung des Wissenspotenzials eines Unternehmens für seine Fortentwicklung bleibt dennoch auf der Tagesordnung; es gilt weiterhin, das Unternehmens-Kn...
Negative Berichterstattung kann ein Unternehmen viel Geld kosten. Im schlimmsten Fall reicht schon eine einzige Negativschlagzeile und die in teuren Werbekampagnen aufgebaute Reputation ist binnen kürzester Zeit zunichte gemacht. Daher gilt es, bereits im Vorfeld aktiv zu werden und medial brisante Themen schon frühzeitig in allen verfügbaren Informationsquellen zu verfolgen – angefangen von Agenturmel...
Auf rund 40 Zettabyte soll laut IDC-Studie das digitale Universum bis zum Jahr 2020 anwachsen. Doch auch schon heute sind Unmengen an Daten in Unternehmen im Umlauf – und es werden täglich mehr. Bedenkt man die Vielzahl an E-Mails, die täglich auf Wissensarbeiter einprasseln, kombiniert mit Projektenablagen auf Fileservern, in ECM-Systemen oder in der Cloud sowie die neuen Kommunikationskanäle über So...
Faktoren für das Scheitern von Wissensmanagement-Projekten gibt es viele: Machtdenken, abteilungsübergreifende Kommunikationsprobleme, zu hohe Erwartungen an das technisch Machbare, ungenaue Zieldefinitionen oder eine geringe Akzeptanz der Mitarbeiter. Die Nutzung des Wissenspotenzials eines Unternehmens für seine Fortentwicklung bleibt dennoch auf der Tagesordnung; es gilt weiterhin, das Unternehmens-Kn...