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Institut für Informatik - Dokumentenserver - Universität Leipzig

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Ein weiterer Forschungsschwerpunkt sind Untersuchungen im Bereich der erweiterten<br />

logischen Programmierung. Dabei geht es einerseits darum, die Ausdrucksmächtigkeit<br />

der Logikprogramme so zu vergrößern, dass diese Programme<br />

sich leichter <strong>für</strong> die Repräsentation komplexen Wissens verwenden lassen.<br />

Andererseits soll dabei natürlich ein möglichst geringer Effizienzverlust eintreten.<br />

Die untersuchten Techniken werden insbesondere in den Bereichen der Modellierung<br />

von Handlungen und im Planen eingesetzt.<br />

LExIKON (Brewka)<br />

Das vom BMWi geförderte Forschungs- und Entwicklungsvorhaben LExIKON gehört<br />

in den Bereich des "Machine Learning for Internet Applications". Die konkrete<br />

Aufgabe, die fokussiert wird, ist die Extraktion von Wissen aus dem Internet. Dabei<br />

geht es im wesentlichen um "Knowledge Discovery" oder "Data Mining" auf<br />

der Basis semistrukturierter Daten.<br />

Ziel von LExIKON ist es, Methoden auszuarbeiten, zu untersuchen, zu implementieren<br />

und zur prototypischen Anwendung zu führen, die qualitativ besser als bisher<br />

erlauben, Wissen aus dem Internet zu extrahieren.<br />

Kombination von Modal- und Beschreibungslogiken und ihre Anwendung<br />

zur Repräsentation intensionalen und dynamischen Wissens (Wolter)<br />

Ziel dieses Vorhabens ist es, eine direkte Zusammenarbeit zwischen Forschern<br />

im Bereich Modallogik einerseits und im Bereich Beschreibungslogik andererseits<br />

zu initiieren. Dadurch sollen zum einen die in der Modallogik entwickelten starken<br />

Techniken und Meta-Resultate auf Beschreibungslogiken übertragen werden.<br />

Zum anderen sollen mit Hilfe der <strong>für</strong> Beschreibungslogiken entwickelten algorithmischen<br />

Techniken praktikable Algorithmen <strong>für</strong> Modallogiken entworfen und implementiert<br />

werden. Zusätzlich soll die Kombination von Modal- und Beschreibungslogiken<br />

genauer untersucht werden. Aus Sicht der Beschreibungslogiken<br />

ermöglicht dies die Darstellung intensionalen Wissens (z. B. Meinungen und Wissen<br />

intelligenter Akteure) und dynamischen Wissens (z. B. zeitabhängiges Wissen).<br />

Aus der Sicht der Modallogik liefert diese Kombination eine Modallogik erster<br />

Stufe, die aber durch die Einschränkung auf Beschreibungslogiken besser<br />

handhabbar ist als volle Modallogik erster Stufe. Auch hier<strong>für</strong> wird das Hauptaugenmerk<br />

auf der Entwicklung praktikabler Entscheidungsverfahren <strong>für</strong> die betrachteten<br />

Logiken liegen.<br />

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