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Das Erstellen von Textzusammenfassungen ist bei Recherchearbeiten die gängigste Praxis, um einem Text seine Kernaussage zu entnehmen. Aus einer Zusammenfassung leitet man die essenzielle Information ab, mit dem Ziel, einen Text einem Themengebiet zuzuordnen. Dem Benutzer hilft hierbei ein software-gestütztes System zur Textzusammenfassung. Texte beinhalten aus Sicht eines Computersystems eine Aneinanderreihung von Wörtern bzw. Sätzen und besitzen demnach keine feste Struktur. Aus den unstrukturierten Daten im Text müssen Wörter extrahiert werden, die den Kerninhalt eines Textes widerspiegeln. Auf Basis der extrahierten Wörter erfolgt die endgültige Zusammenfassung und anschließend die semantische Auszeichnung des Gesamttextes, was der Themengebietszuordnung entspricht. Bewährte Methoden für die Textzusammenfassung sind das statistische Verfahren und das sogenannte Signalwort-Verfahren. Grundlage dafür sind die theoretischen Arbeiten von H. P. Luhn und Edmundson. Als weitere Hilfsmittel dienen statistische Methoden aus dem Text Mining. Für die Zuordnung des Textes zu einem Themengebiet eignen sich die Semantic Web Standards des W3C. Der auf Basis dieser Theorien entwickelte Lösungsweg dient als Standardverfahren für eine software-gestützte Textzusammenfassung. Durch die definierten Standards ist die Software in der Lage, jegliche Textarten aus beliebiger Quelle einzulesen, zusammenzufassen und semantisch auszuzeichnen. Benutzer, deren Aufgabe im Unternehmen darin besteht, Recherchearbeiten zu betreiben, verwenden diese software-gestützte Textzusammenfassung. Durch diese Unterstützung spart der Benutzer bei einer Zusammenfassung von mehreren Textdaten Zeit und Aufwand, da der Vorgang durch die Software automatisch abläuft. Aus Sicht eines Unternehmens liegt das Hauptaugenmerk auf der schnellen Informationsgewinnung aus Texten, was essenziell für eine Weiterverarbeitung der Textdaten ist.
PubMed stellt mit 21 Mio. Aufsatzzitaten eines der umfangreichsten Informationssysteme in Bereich der Medizin. Durch die Verwendung einer einheitlichen Terminologie (Medical Subject Heading - MeSH) bei der Indizierung von PubMed Inhalten kann die Orientierung in solch großen Datenbeständen optimiert werden. Zwar bietet ein kontrolliertes Vokabular bei der Informationsbeschaffung zahlreiche Vorteile gegenüber einer Freitextsuche doch fällt Nutzern das Abbilden eines Informationsbedarfs auf die verwendete Terminologie oftmals schwer. In dieser Arbeit wird eine Systemunterstützung geschaffen, die den Abbildungsprozess automatisiert indem eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte unter Verwendung eines kontrollierten Vokabulars vorgenommen wird. Durch die Verwendung einer einheitliche Terminologie kann so eine konsistente Integration von PubMed Inhalten erreicht werden.
Der Einsatz von Ontologien wird bereits in vielen Anwendungsbereichen als Werkzeug für die Strukturierung und die Verbesserung der Zugänglichkeit von Informationen unterschiedlichster Art genutzt. Sie ermöglichen die explizite Formulierung der Bedeutung von Konzepten und Strukturen beliebiger Domänen. Auch im Rahmen der Zusammenarbeit in und zwischen Gruppen ist der Austausch und die Verarbeitung von Informationen für den Verlauf und den Erfolg der Kooperation von erheblicher Bedeutung. Daher liegt es nahe, auch kollaborative Aktivitäten durch den Einsatz von Ontologien zu unterstützen. Aktuelle Arbeiten in diesem Themenbereich fokussieren jedoch meist auf ausgewählte Aspekte der Zusammenarbeit wie etwa der Kommunikation zwischen den Gruppenmitgliedern oder die Unterstützung durch eine konkrete Softwarekomponente. In dieser Arbeit wird dagegen von einer ganzheitlichen Betrachtung von Kooperationssituationen ausgegangen. Dabei werden die an einer Kooperation beteiligten Personen und die eingesetzten technischen Komponenten als ein gesamtes soziotechnisches System betrachtet, dessen Elemente nicht losgelöst voneinander betrachtet werden können. Das Ziel dieser Arbeit besteht einerseits darin, zu untersuchen, wie sich der Einsatz von Ontologien auf die Unterstützung der Zusammenarbeit auswirkt und andererseits, welche Möglichkeiten sich hieraus für die Gestaltung von Kooperationssystemen ableiten lassen. Einige dieser Möglichkeiten werden im praktischen Teil prototypisch implementiert, um die technische und wirtschaftliche Umsetzbarkeit zu evaluieren.
Ein Problem unserer heutigen Informationsgesellschaft ist, dass Ärzte neuen technischen Systemen immer mit großem Argwohn begegnen und dies nicht zu unrecht. Denn immer wieder wird unser Vertrauen in Systeme durch große Missbrauchsskandale erschüttert. Doch sind technische Systeme wie medizinische Semantic Web Anwendungen ein nächster Schritt zu einer verbesserten medizinischen Versorgung.
Deshalb ist das Ziel dieser Arbeit für medizinische Semantic Web Anwendungen Ansätze für Normen und Architekturen zur Schaffung von Vertrauen zu finden. Hierzu wird erst das Vertrauen aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet und danach medizinische Semantic Web Anwendungen als sozio-technisches System. Dazu wird der der soziale Kontext des deutschen Gesundheitswesens betrachtet. Zusätzlich wird untersucht wie ein technisches System diesen Kontext verändern könnte.
Aus diesen drei Kategorien werden Normen definiert. Auf diesen Normen aufbauend werden Ansätze für Architekturen formuliert, welche das Vertrauen steigern sollen. Dazu werden schon vorhandene medizinische Ontologien beleuchtet, um den Ansätzen eine Basis zu geben.
Diese Ansätze für Architekturen werden als einzelne Bausteine zu einem größeren Ansatz zusammengefügt. Zuerst wird dieser größere Zusammenhang vorgestellt und danach werden einige Bausteine im Folgenden weiter beschrieben. Unter diese Bausteine fallen Kontrollinstanzen und deren Services sowie Zertifizierungsstellen mit unterschiedlichen Arten von Zertifikaten. Die meisten dieser Bausteine
sind jedoch Agenten mit den verschiedensten Aufgaben, auf welche genauer eingegangen wird. Die Qualität der Ontologien sollen diese einerseits als wichtigen Aspekt des Vertrauens verbessern und überwachen. Andererseits dienen weitere Agenten wiederum der Kommunikation untereinander oder der üblichen Akquisition von Informationen.
DesWeiteren bauen diese Agenten ein Vertrauensnetzwerk untereinander auf. Das Vertrauen zu anderen Agenten wird dabei mit unterschiedlichen Attributen dargestellt und liegt dezentral bei jedem Agenten oder kann ebenfalls von zentralen Services erfragt werden. Ein Austausch der Informationen unter den Agenten ist ebenso möglich. Diese Architektur mit einer Vielzahl von Agenten und das daraus
resultierende Vertrauensnetzwerk soll schließlich ein grundlegendes Vertrauen schaffen, auf welchem medizinische Semantic Web Anwendungen aufbauen können.
Das Wissen nutzbar zu machen steht an zentraler Stelle. Heute wird der Mensch mit Informationsmengen konfrontiert und steht dadurch vor dem Problem einer enormen Informationsflut. In der schnelllebigen Zeit der IT-Technik (Information und Telekommunikation) soll eine innovative Methode die Informationsrecherche zeitlich verkürzen und eine individuell optimale Lösung für den Benutzer gefunden werden. Die gebrauchstaugliche Unterstützung heißt: Eine semantisch-webbasierte Visualisierung zur Unterstützung des Findens innerhalb des Semantic Web. Der Ansatz der Visualisierung liegt darin begründet, dass Menschen hauptsächlich über die Augen wahrnehmen und schnell Zusammenhänge erkennen können. Sogar blinde Menschen nutzen dazu ein mentales System, das visuell räumliches Skizzenblatt (scratch-pad), um Bilder bzw. die Umwelt zu verarbeiten. Der Vorteil liegt darin begründet, dass es einen schnellen direkten Zugriff auf das Arbeitsgedächtnis ermöglicht. Ein Anwendungsszenario im Bereich des Mobilfunks soll als Praxisbeispiel dienen. Bei der Vielzahl der angebotenen Handys mit den homogenen Leistungen findet kaum ein Kunde die Unterscheidungen und es gibt zurzeit keine Möglichkeit unter den Handys benutzungsfreundlich zu differenzieren noch ein optimales Handy zu finden. Am Beispiel von selbst dargestellten Szenarien und einer Evaluation wird erörtert, wie anhand von angenommenen Stakeholder, ein Zusammenspiel der Semantic Web Technologien eine jeweilige Lösung von verfügbaren Informationen aufgefunden und bearbeitet werden kann. Ziel bei der Anwendung ist es, ein Prototypen zu realisieren, dass gebrauchstauglich bei der Visualisierung von großen Datenmassen, auf Grundlage einer Empfehlung von Mobilgeräten in einem Webinterface, unterstützt. Das bereits geschriebene Praxisprojekt-Referat in Form eines Konzepts mit dem Thema: „Graphische Visualisierung von semantischen Daten in einem Webinterface“ dient dabei als Grundlage für diese Bachelorarbeit (siehe Kap. 8.2). Grundlage, Innovationen und Beispiele aus der Praxis sind ausführlich dort beschrieben worden. Dabei wurden die neusten Technologien unter den Kriterien der Häufigkeit in der Praxis, Plattformunabhängigkeit und der Flexibilität betrachtet. Künstlerisch gestalterische Disziplinen, die Produkte graphisch zum Glänzen bringen möchten oder welche, die sich mit den grundlegenden Technologien für semantische Daten sich beschäftigen, bleiben bei dieser Arbeit unbehandelt. Es geht im Schwerpunkt um eine Beantwortung der folgenden Forschungsfrage: Inwieweit sind graphische Repräsentationen vorteilhafter, um Wissen zu vermitteln, in Verhältnis zu textuellen Repräsentationen?
Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.