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Neben den bekannten Hyperlinks in Artikeltexten verfügt die Online-Enzyklopädie Wikipedia mit ihrem Kategoriensystem über ein weiteres Mittel zur Herstellung von Relationen zwischen Artikeln. Jeder Artikel ist einer oder mehreren Kategorien zugeordnet, die ihrerseits anderen Kategorien zugeordnet sind. Auf diese Weise entsteht eine systematische Ordnung von Artikeln und Kategorien. Betrachtet man nur die Artikel- und Kategoriennamen sowie diese Relationen, so stellt das Kategoriensystem ein gemeinschaftlich erstelltes Begriffssystem dar, das sämtliche von der Wikipedia abgedeckten Themenbereiche umfasst, jedoch -- technisch betrachtet -- ausschließlich hierarchische Relationen enthält. Aufgrund des Fehlens eines differenzierten Regelwerks zur Kategorisierung ist das Kategoriensystem derzeit jedoch inkonsistent, daneben sind, bedingt durch das Vorhandensein lediglich eines Relationstyps, viele Relationen wenig aussagekräftig. Dennoch besteht das Potenzial zur Schaffung eines stark und differenziert relationierten Begriffssystems aus dem bestehenden Kategoriensystem heraus. Die vorliegende Arbeit diskutiert die Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Begriffssystems und die Option seiner gemeinschaftlichen Entwicklung aus dem bestehenden Vokabular des Kategoriensystems, mithin also der gemeinschaftlichen Relationierung von Begriffen anhand eines differenzierten Relationeninventars. Ausgehend von den Kategorien "Theater" und "Jagd" der deutschsprachigen Wikipedia wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, das sowohl spezifische als auch allgemeine Relationstypen enthält und damit die Möglichkeit zur Übertragung auf andere Gegenstandsbereiche bietet. Sämtliche Artikel- und Kategoriennamen, die unterhalb jener Kategorien erscheinen, werden unter Verwendung der neu entwickelten Relationstypen als Deskriptoren relationiert.
Das Semantic Web ist einer Erweiterung des aktuellen World Wide Web um eine maschinell verarbeitbare Dimension. In ihr wird es Agenten möglich sein komplexe Aktivitäten für den menschlichen Benutzer durchzuführen und automatisch relevante Informationen im Web zu finden. In dieser Arbeit werden wir die semantische Modellierung von Informationen im Bereich Internetfernsehen behandeln. Wir werden die gänginen Technologien und Methoden erläutern, sowie diese am Beispiel eines Prototypen für den studentischen Internetsender Zucker TV anwenden.