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Bibliographic Information

17 x 24 cm, 156 Pages, 2019
ISBN 978-3-96393-000-3
1. Auflage
(Softcover)

PDF, 156 Pages, 2019
ISBN 978-3-96393-001-0
1. Auflage
(E-Book PDF)

Author(s): Oevermann
Publisher: Jörg Hennig, Marita Tjarks-Sobhani
Publishing Company: tcworld GmbH

Band 25

Subjects:
  • Information Management
Categories:
  • Academic Series

52,50 € (for Members 35,00 €) Softcover, 156 Pages Delivery time: 7-10 working days Status: Available

37,50 € (for Members 25,00 €) E-Book PDF, 156 Pages Delivery time: 2-3 working days Status: Available

70,50 € (for Members 47,00 €) Bundle Softcover & E-Book PDF

In der Publikationsreihe "tekom-Hochschulschriften" ist Band 25 neu erschienen: "Optimierung des semantischen Informationszugriffs auf Technische Dokumentation", die Dissertation von Jan Oevermann. Hierbei wird untersucht, wie die notwendige Aufbereitung benötigter Informationen durch Maschinelles Lernen und semantische Technologien automatisiert werden kann.

Technische Dokumentation wird oft in Formaten bereitgestellt, die keinen granularen und semantischen Zugriff auf die benötigten Informationen zulassen. Dadurch können viele Inhalte nicht in moderne Digitalisierungsszenarien integriert werden und sind aus Sicht des Information Retrieval schwer zugänglich. In dieser Arbeit werden vier Optimierungen vorgestellt, die durch den Einsatz von Maschinellem Lernen und semantischen Technologien die notwendige Aufbereitung automatisieren.

Die Ergebnisse der durchgeführten Versuche zeigen, dass eine domänenspezifische Anpassung etablierter Methoden eine wesentliche Verbesserung des Informationszugriffs bewirkt. Auf Basis etablierter Konzepte in der Technischen Dokumentation wird zunächst ein Optimierungsmodell für den semantischen Informationszugriff entwickelt, das Methoden und ihre softwaregestützte Anwendung in ein einheitliches Schema einordnet. Vier konkrete Untersuchungen gehen jeweils im Detail auf die speziellen Herausforderungen im Bereich der Technischen Dokumentation ein: die semantische Ähnlichkeitsanalyse zur Identifikation von unkontrollierten Varianten, die automatisierte Klassifizierung von Modulen im Content Management, die formatierungsunabhängige Segmentierung von PDF-Dokumenten und die einheitliche Annotation heterogener Datenquellen mit semantischen Konzepten.

  1. Einleitung
    1. Motivation
    2. Forschungsziel
    3. Umfeld
    4. Abgrenzung
    5. Aufbau dieser Arbeit
    6. Verwandte Arbeiten
  2. Konzepte
    1. Standardisierte Texterstellung
    2. Strukturierte Technische Dokumentation
    3. Metadaten und Klassifikation
    4. Intelligente Informationen
    5. Ontologien und semantische Netze
    6. Information Retrieval
    7. Semantischer Informationszugriff
    8. Künstliche Intelligenz
  3. Das CoSMOS-Modell
    1. Grundlagen
    2. Ebenen
    3. Anwendung
  4. Untersuchungen
    1. Überblick
    2. Semantische Ähnlichkeitsanalyse
    3. Automatisierte Klassifizierung
    4. Automatisierte Segmentierung
    5. Informationsintegration
  5. Zusammenfassung und Ausblick
    1. Zusammenfassung
    2. Ausblick
  6. Literaturverzeichnis
    1. Publikationen im Rahmen der Dissertation
    2. Vollständige Bibliographie
  7. Anhang
    1. Übersicht Quellcode und Demos
    2. Codebeispielverzeichnis
    3. Tabellenverzeichnis
    4. Abbildungsverzeichnis