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2.2      Verknüpfte Ontologien und Linked Open Data

Ontologien sind nach Sachgebieten (en: „domains“) organisiert. Ein Beispiel bilden Ontologien für die Produktionsplanung in Unternehmen. Da für bestimme Aufgaben Wissen aus unterschiedlichen Bereichen benötigt wird, werden Ontologien miteinander verknüpft.

Eine spezielle Form der Ontologienverknüpfung liefert Linked Open Data. Linked Open Data (LOD) setzt den Ontologiegedanken in großem Rahmen um und ist damit Teil des Semantic Web. Unter Linked Open Data versteht man frei verfügbare Daten, die zu einem Netzwerk von Datenbeständen aus Begriffen mit eindeutiger Identifikationsnummer (sog. „URI“) verbunden werden (http://lod-cloud.net/). Auf dieses Netzwerk (sog. „Linked Open Data Cloud“ oder „Giant Global Graph“) können semantische Applikationen zugreifen1.

Das Basisformat für Ontologiedatenbestände ist das XML-basierte RDF, das „Ressource Description Framework”. RDF arbeitet mit Tripeln, d. h. Verknüpfungen von Subjekt-Prädikat-Objekt (oder im Klartext: Ausgangsbegriff-Relation-Objekt dieser Relation).

Eine Weiterentwicklung von RDF ist OWL (Web Ontology Language). Es handelt sich um eine Spezifikation des World Wide Web Consortiums (W3C), um Ontologien anhand einer formalen Beschreibungssprache erstellen, publizieren und verteilen zu können. Zusätzlich zu RDF und RDF-Schema werden weitere Sprachkonstrukte eingeführt, die es erlauben, Ausdrücke ähnlich der Prädikatenlogik so zu formulieren, dass auch Software (z. B. Agenten) die Bedeutung verarbeiten („verstehen“) kann (vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language oder auch https://www.w3.org/2001/sw/wiki/OWL)

Einer der bekanntesten OWL-basierten Ontologieeditoren ist Protégé, ein Open-Source-Tool der Stanford University in Kalifornien. Eine bekannte Abfragesprache für RDF und OWL ist SPARQL. Sie ermöglicht intelligente Abfragen („Reasoning“), die das hinterlegte Wissen (z. B. über Eigenschaften oder das Vererben von Eigenschaften zwischen Klassen und Subklassen) auswerten.

Eine besondere Herausforderung bei der Abfrage bzw. der Verknüpfung von Ontologien sind die Struktur und die Benennung der Klassen und Instanzen. Nicht nur die formelle Benennung von Klassen und Instanzen kann unterschiedlich sein, sondern auch die semantischen Inhalte und die Strukturierung der Relationen zwischen Klassen und Instanzen. Ferner berücksichtig das modellierte Wissen meistens die semantischen Unterschiede nicht, die es zwischen Sprachen, Ländern und Kulturen gibt. Diese Aspekte verhindern einen reibungslosen Austausch von Wissen. Nur selten werden Synonyme, Mehrsprachigkeit und Ambiguitäten professionell genug implementiert, erarbeitet und verwaltet. Daher werden Zusammenhänge zum Teil nicht korrekt interpretiert, und auch das Zusammenführen von verschiedenen Ontologien stößt schnell an Grenzen. Hier können Terminologiewissenschaft und -arbeit verschiedene Lösungen anbieten (siehe Abschnitte 3.3 und 4.1).



1 In diesem Zusammenhang sei auf DBpedia hingewiesen, ein Gemeinschaftsprojekt der Universität Leipzig, der Universität Mannheim, des Hasso-Plattner-Instituts und OpenLink Software, mit dem strukturierte Informationen aus Wikipedia extrahiert und Web-Anwendungen zugänglich gemacht werden können. Dabei werden nicht nur der Fließtext der Wikipedia-Artikel, sondern auch die darin enthaltenen strukturierten Informationen (Infoboxen, Tabellen, Kategorien, geografische Koordinaten, Weblinks usw.) extrahiert und als Datenbasis für fortgeschrittene Fragen verwendet. (Wikipedia, 15.2.2017)

 



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