Complex Ontology Matching using Linguistic Resources Dominique Ritze © MFG Baden-Württemberg  |
Gliederung Vorstellung des Teams Darstellung des Projekts Anwendungsmöglichkeiten  Weiterentwicklung Fazit
Vorstellung des Teams Durchführung:  Dominique Ritze Studiengang Mathematik und Informatik Universität Mannheim Betreuung: Heiner Stuckenschmidt Prof. für künstliche Intelligenz an der Universität Mannheim Kooperation: Christian Meilicke (Universität Mannheim) Johanna Völker (Universität Mannheim) Ondrej Zamazal ( Universität Prag ) Ahmad Zaeri ( Universität Isfahan )
Projektidee Ontologien sind eine geläufige Art der Wissensrepräsentation  Ontology Matching versucht Korrespondenzen zu erkennen System entwickeln um komplexe Korrespondenzen zu finden Linguistische Methoden als ein Grundbaustein Paper hasDecision AcceptedPaper Acceptance
Umsetzung Programmierung eines Systems mit der Programmiersprache Java Modularer Aufbau Basierend auf diversen Mustern XML-Datei als Eingabe des Systems Nutzer kann Muster, Ausgabe etc. selbst definieren
Umsetzung
Umsetzung
Anwendungsmöglichkeiten Konkrete Benutzer wie Ahmad Zaeri Muster frei definierbar Sehr universelles System für viele Anwendungen Flexibel erweiterbar Zum Finden aller Art von komplexen Korrespondenzen
Weiterentwicklung Verwendung durch weiter Benutzer Weitere Kooperationen Einbindung neuer Module Stetiger Ausbau
Fazit Generisches System mit vielen Anwendungsmöglichkeiten Erste konkrete Benutzer Homepage:  http://code.google.com/p/generatingcomplexalignments Kontakt: dominique.ritze@googlemail.com

Complex Ontology Matching using Linguistic Resources

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    Complex Ontology Matchingusing Linguistic Resources Dominique Ritze © MFG Baden-Württemberg |
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    Vorstellung des TeamsDurchführung: Dominique Ritze Studiengang Mathematik und Informatik Universität Mannheim Betreuung: Heiner Stuckenschmidt Prof. für künstliche Intelligenz an der Universität Mannheim Kooperation: Christian Meilicke (Universität Mannheim) Johanna Völker (Universität Mannheim) Ondrej Zamazal ( Universität Prag ) Ahmad Zaeri ( Universität Isfahan )
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    Projektidee Ontologien sindeine geläufige Art der Wissensrepräsentation Ontology Matching versucht Korrespondenzen zu erkennen System entwickeln um komplexe Korrespondenzen zu finden Linguistische Methoden als ein Grundbaustein Paper hasDecision AcceptedPaper Acceptance
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    Umsetzung Programmierung einesSystems mit der Programmiersprache Java Modularer Aufbau Basierend auf diversen Mustern XML-Datei als Eingabe des Systems Nutzer kann Muster, Ausgabe etc. selbst definieren
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    Anwendungsmöglichkeiten Konkrete Benutzerwie Ahmad Zaeri Muster frei definierbar Sehr universelles System für viele Anwendungen Flexibel erweiterbar Zum Finden aller Art von komplexen Korrespondenzen
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    Weiterentwicklung Verwendung durchweiter Benutzer Weitere Kooperationen Einbindung neuer Module Stetiger Ausbau
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    Fazit Generisches Systemmit vielen Anwendungsmöglichkeiten Erste konkrete Benutzer Homepage: http://code.google.com/p/generatingcomplexalignments Kontakt: dominique.ritze@googlemail.com