Masterseminar Kulturinformatik zum Thema

Wissensgraphen in kulturwissenschaftlichen Anwendungen

 

Dozenten

  • Prof. Dr. Christoph Schlieder
  • Thomas, Heinz, M.Sc.
  • Olga Yanenko, M.Sc.

Termin

Mittwoch, 12-14, Raum WE5/03.004

 

Termin der Vorbesprechung: Mittwoch, 16.10. um 12:00 Uhr in Raum WE5/03.004

 

Mit Linked Open Data (LOD) werden Technologien des Semantic Web bezeichnet, welche die Infrastruktur des Web nutzen, um Daten zu publizieren und durch inhaltliche Bezüge zu vernetzen. Das Seminar befasst sich mit den informatischen Grundlagen von LOD sowie mit Lösungen für spezielle Anforderungen kulturwissenschaftlicher Anwendungen. Hierzu gehört vor allem die Datenpublikation aus wissenschaftlichen Forschungsprojekten, was insbesondere die Modellierung räumlicher und zeitlicher Bezüge einschließt.

Eng verwandt mit LOD sind graphbasierte Ansätze der Wissensrepräsentation, sogenannte Wissensgraphen (knowledge graphs).  Beispielsweise beruht die Leistung von Sprachassistenten wie Siri, Cortana, Alexa oder Google Assistant auf solchen Wissensgraphen. Aktuelle Forschungsthemen sind die Extraktion von Wissensgraphen aus Texten und der Einsatz dieser Repräsentationen in semantischen Informationsdiensten, die komplexe natürlichsprachliche Fragen beantworten.

Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen des Seminars erarbeiten sich einen Überblick über die grundlegenden Technologien des Semantic Web und über Ansätze zur Wissensextraktion aus Texten sowie der Fragebeantwortung. Behandelt werden u.a. die Modellierungssprachen RDF und OWL sowie alternative Ansätze zur Modellierung von Wissensgraphen.

Hinweis

Das Seminar wendet sich in erster Linie an Studierende der Masterstudiengänge Computing in the Humanities und Angewandte Informatik. Studierende des Bachelorstudiengangs Angewandte Informatik können – mit anderen Leistungsanforderungen – im Seminar einen Bachelorseminarschein erwerben. Querbezüge zu den Modulen „Digitale Bibliotheken und Social Computing, Kinf-DigBib-B“ und „Semantische Informationsverarbietung, Kinf-SemInf-M“ werden deutlich gemacht. Das Seminar setzt die dort vermittelten Kompetenzen jedoch nicht voraus.

 

Literatur

Allemang, D. & Hendler, J. (2011). Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL, 2nd edition, Elsevier: Amsterdam, NL. ISBN 978-1-4200-9050-5

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Pan, J. Z., Calvanese, D., Eiter, T., Horrocks, I., Kifer, M., Lin, F., & Zhao, Y. (Eds.). (2017). Reasoning Web: Logical Foundation of Knowledge Graph Construction and Query Answering. Springer: Cham. ISBN 978-3-319-49492-0

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Maynard, D., Bontcheva, K. & Augenstein, I. (2017). Natural Language Processing for the Semantic Web, Morgan & Claypool Publishers: London, UK. ISBN 978-1-6270-5909-1

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Weitere Informationen finden Sie im Modulhandbuch.

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