1. Ich spreche mit dir,
doch du nicht mit mir
Semantische Herausforderungen
elektronischen Datenaustauschs
Johann Höchtl
Donau Universität Krems
Zentrum für E-Government
Forschungskongress Lange Nacht der Forschung 2009 © 2009 Johann Höchtl, Donau Universität Krems

2. Die große Verwirrung
Pieter Breugel, der Ältere:Der Turmbau zu Babel -
1563, im Kunsthistorischen Museum in Wien
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3. Was ist Semantik?
• Chinesische Schriftzeichen
– Unterschiedliche Aussprache
– Eine gemeinsame semantische Bedeutung
• ChinesInnen können sich vielleicht nicht gemeinsam unterhalten
(sprechen), aber sie können die selbe Zeitung lesen
Semantik – Über die Bedeutung von „Zeichen“; Nicht nur
Schrift-zeichen, sondern alles was „begriffen“ werden kann
© /cocoarmani@Flickr
Natalie Behring-Chisholm/Getty Images für Life Magazine
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4. Sprachprobleme
Unsere Weine lassen nichts zu wünschen übrig!
“Our wines leave you nothing to hope for”
Bei unseren Weinen besteht keine Hoffnung !?
Wir versenden Ihr Gepäck überall hin!
“We take your Bags and send them in all directions”
Wir nehmen Ihre Koffer und verschicken sie
in alle Richtungen !?
The Beatles:Magical Mystery Tour (1967)
I say hello
Hello, hello
I don't know why you say goodbye
I say hello
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5. Brücken
Konzepte.Verbinden
Brücken
Weizen vs. Reis
Rotwein vs. Sake
Istanbul Surströmming vs.
Tausenjährige Eier
Lederhosen vs. Sari
Europa Asien Bachblüten vs. Reiki
.
.
Map by Openstreetmap.org
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6. Super / Sub - Concepts
Weizen vs. Reis
Rotwein vs. Sake Essen
Surströmming vs.
Tausendjährige Eier Kohlenhydrate
Alkohol Natürlich konserviert
Bekleidung
Lederhosen vs. Sari
Natürliche Materialien
Medizin
Bachblüten vs. Reiki
Alternative Medizin
Finanz kaufen
Logistik lagern Experte in “eh-Alles”
vs.
Superconcept / Higher Ontology bereichspezifisches Wissen
Sub-Concept / Lower Ontology
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7. Wer wir sind und was wir tun
• Zentrum für E-Government
– Vereinfachung von Abläufen innerhalb und zwischen
behördlichen Institutionen sowie zu Bürgern, der Wirtschaft,
… , unter Einsatz von Informations- und
Kommunikationstechniken.
• Forschungsschwerpunkt: Elektronische Beteiligung im
Administrations- und Gesetzgebungsprozess und die
Auswirkungen auf die Gesellschaft
– www.donau-uni.ac.at/egov/
– http://digitalgovernment.wordpress.com
– Journal of E-Democrcy and Open Government
http://www.jedem.org
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8. Warum ist E-Kooperation
notwendig für E-Government?
• Zuerst: Was sind die Funktionen des „Government“?
– Staatliche Aufgaben wahrnehmen
– Prämissen der Aufgabenerfüllung: effektiv, effizient, sparsam,
zweckmäßig, verhältnismäßig
• Letztendlich geht es darum, Österreich als lebenswerten und
zukunftstauglichen Staat zu erhalten
– unter rechtlichen, … , Einschränkungen (Innerstaatlich, EU)
• Treiber ist Konvergenz vieler Faktoren
– Fall der physischen Mauer(n) (Berliner Mauer)
– Fall der virtuellen Mauern (Zölle, Handelsbeschränkungen)
– Fall der Preise für elektronische Kommunikation (Speicher,
Geschwindigkeit
• Ergebnis: wirtschaftliche Zusammenarbeit geprägt von globalem
Denken und Handeln
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9. E-Zusammenarbeit: Warum tut sich
ein Staat schwer(er) dabei?
• Staat ist Monopolist
– In vielen Bereichen konkurrenzlos, daher keine
Notwendigkeit zu wettbewerbsorientierten agieren
– Jurisdiktion, Grunderwerb, Heirat, (Firmengründung),
(Straßenbau), [Telekomunikationsnetzwerke]
• staatliche Hoheit als „sicherer Hafen“
– Überbetonung hegemonialen Handelns: Sicherheitszölle
• + innerstaatliche Souveränität (Föderalismus)
– fördert Vielfalt – aber
– staatliche Strukturen folgen nur sehr langsam den geänderten
Rahmenbedingungen
• Idee: Privatisierung!
– New Public Management, Reagan/Thatcher ~ 1980
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10. E-Zusammenarbeit: Voraussetzung
gegenseitiges „Verstehen“
http://healthbase.netbase.com
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11. E-Zusammenarbeit: Voraussetzung
gegenseitiges „Verstehen“
“The tragi-comic failure of Netbase can teach a lot to every
company in the Semantic space.”
Lesson 1: Don’t even try to boil the ocean of the WWW
with these technologies. [The] Internet is full of
valuable information but crap (or opinions) is 90% [of
Reddit: it] , the cost of getting rid of this crap and save only the
good stuff is very high
Lesson 2: Linguistic approaches are likely going to fail
because search engines (and machines) can’t
distinguish joke/seriousness, sarcasm/shame and
sentiments in general. The semantic meaning is right
there not in the words of a text.
Lesson 3: If you choose to apply such approaches to one
specific topic like Medicine (good choice) then stick to
that topic , that means accept as INPUT only medical
terms and provide as OUTPUTS only medical terms.
This last point requires human intervention and predefined
taxonomies/ontologies but Netbase claims that they
don’t need them both, ]i.e., that] their engine is fully
automatic the failure too.”
Source: http://marklogic.blogspot.com/2009/09/netbase-
tragicomedy-perils-of-magic-and.html
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12. Ähnlichkeitsprobleme
• Wie kann ein Computersystem zwei Konzepte als “ähnlich”
erkennen?
• Ausgangspunkt: Transformation in etwas “Berechenbares”
– Computer können nur mit „Zahlen“ umgehen
– Die geeignete Datenstruktur ist die Matrix, X and Y-Dimension enthalten
identifizierte Konzepte und ihre Ähnlichkeit zueinander
– Visualisierung als Baum oder gerichtete, azyklische Graphen
• Rechenaufwand ist sehr hoch!
– Zwei Dokumente vergleichen: Jedes Wort mit jedem Wort vergleichen
– Treiber: Bio-Medizin!
– Neue Methoden aus der Genetik: Gensequenzierung
• Der Mensch ist im Erkennen von Ähnlichkeiten und
Mustern unübertroffen!
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13. Arten von Ähnlichkeiten
• Strukturelle Ähnlichkeit
– „Was ähnlich Aussieht, ist auch
ähnlich“
• Element-basierte Ähnlichkeit
– „Was ähnlich heißt, ist auch ähnlich“
ZielFlughafen  ZielFlghafen
• Möglichkeiten um Ähnlichkeiten (computerbasiert)
festzustellen
– Ähnliche Schreibweise
– Ähnlicher „Klang“ (Aussprache)
• Problem! Sprache!!!
– Was ähnlich „kling“, muss nicht ähnliche Bedeutung haben
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14. Dem Computer „Verständnis“ beibringen
• Computer können nicht denken und selbsttätig
Schlüsse ziehen
– „Eine Frage der Erziehung“
– Verstehen: Begriffe („Wörtern“) Gewichte bezüglich Ihrer
Verwandtschaft untereinander (zu)ordnen
– In riesigen Datenbanken (vor allem für Englisch) sind diese
Verwandtschaftsbeziehungen abgelegt.
• ABER: Abkürzungen, Kunstworte (AnkunftsZeitA,
AnkunftsZeitB) Suffixe/Präfixe (hatName), fehlerhafte
Wörter, frei erfundene Wörter lassen keine
automatisierte Verarbeitung zu.
– Eingriff des Menschen ist notwendig
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15. Beispiel: Das Auto und seine Verwandten
Quelle: www.Opencyc.org
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16. Anwendungen computerunterstützen
semantischen Verstehens im E-Government
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17. Unsere Station: N – A18
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18. Danke für die Aufmerksamkeit!
Unser Stand: N - A18
1. Stock
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19. Links
• Gerti Kappel, Horst Kargl, Gerhard Kramler, Andrea
Schauerhuber, Martina Seidl, Michael Strommer, and Manuel
Wimmer, “Matching Metamodels with Semantic Systems - An
Experience Report,” Mainz, 2007, pp. 38-52.
• Fabien Duchateau and Zohra Bellahsène, “Designing a
Benchmark for the Assessment of XML Schema Matching Tools,”
Vienna, Austria: ACM, 2007.
• Hong-Hai Do and Erhard Rahm, “Matching large schemas:
Approaches and evaluation,” Science Direct, 2007, pp. 857-885.
• www.opencyc.org
• http://www.w3.org/2001/sw/
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