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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