Erwerb funktionaler, räumlicher und kausaler Beziehungen von ...

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Erwerb funktionaler, räumlicher und kausaler Beziehungen von ...

Abstract

Wenn man aus sehr großen Datenbanken lernt, ist eine Reduzierung der Komplexität sehr

wichtig. Eine Möglichkeit, um die Komplexität zu verringern, ist die Verwendung von

Hintergrundwissen. Aber Hintergrundwissen liegt oft in einer unstrukturierten Form vor.

Damit man es aber verwenden kann, muß es zuerst strukturiert werden.

In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, wie Hintergrundwissen über Teile von

Fahrzeugen strukturiert werden kann. Dabei werden aus vorhanden Wissensquellen

einstellige Fakten erzeugt. Dies kann zum einen automatisch erfolgen, zum anderen ist ein

Interpretationsschritt notwendig. Anschließend wird mit Hilfe des Sort Taxonomie Tools

STT von MOBAL [2] eine Klassenhierarchie über Fahrzeugteilen generiert.

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