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4  Wechselwirkungen und Austausch zwischen innovativen Technologien und Terminologie

4.1      Terminologie und Ontologien

 

 

 

4.1.1   Ausgangssituation
Wie wird die Welt in einigen Jahren aussehen? Bis zum Jahr 2020 werden je nach Schätzung 20 bis 50 Mrd. Geräte miteinander vernetzt sein und kommunizieren. Ein Teil dieser Kommunikation wird in natürlicher Sprache erfolgen und unstrukturierte Daten verstehen müssen (im Gegensatz zu vordefinierten Szenarios und mit Metadaten angereicherten Inhalten).

Für diese Entwicklung sind semantische Verfahren erforderlich, die sehr schnell und kontextbezogen auf individuelle Situationen/Informationen reagieren und Aussagen formulieren können. Der genaue Umfang ist noch nicht abzusehen, aber der Bedarf an derartigen Lösungen wird in den kommenden Jahren sehr stark ansteigen. Um ihn zu decken, müssen in einem bisher unbekannten Umfang mehrsprachige Ontologien bzw. ontologieartige Datenbestände zur Verfügung stehen und erreichbar sein. Das wird mit den bisherigen Mitteln (auch an Humanressourcen, d. h. an Wissensfachleuten) nicht zu bewältigen sein. Es bedarf neuer Verfahren, um ad hoc relativ schnell ontologieartig verwertbare Wissensbestände aufzubauen. Das kann Wissen für bestimmte Communities betreffen oder Fachwissen eines Unternehmens, einer Institution oder einer Branche.

In der Terminologiearbeit werden schon seit Jahrzehnten Begriffssysteme erarbeitet und visualisiert, die den Ontologien in vielen Aspekten sehr ähnlich sind (siehe Abschnitt 3.3). In Begriffssystemen wird strukturiertes Wissen dargestellt, und zwar in Form von Begriffen (Klassen) und ihren Beziehungen zueinander. Der Hauptunterschied zu den Ontologien besteht darin, dass Begriffssysteme dazu gedacht sind, die Begriffe und ihre Beziehungen für Menschen nachvollziehbar und verstehbar zu machen und sie ggf. in übersichtlicher Form graphisch darzustellen. Ontologien hingegen werden von Maschinen „gelesen“ und müssen daher einige andere Anforderungen erfüllen. Die Inhalte beider Wissensstrukturierungen (Begriffssysteme und Ontologien) sind jedoch außerordentlich ähnlich. Die Terminologiewissenschaft verfügt über ein ausgereiftes Methodenrepertoire zur Erarbeitung und Darstellung von Begrifflichkeiten und Relationen, v. a. unter Berücksichtigung sprachlicher Aspekte wie Synonymie, Ambiguität und Mehrsprachigkeit.

Terminologiewissenschaft und –arbeit werden davon profitieren, wenn sie sich für den Einsatz von Semantiken in Form von Ontologien und Frames (Frame Semantics nach Charles Fillmore) öffnen. Gleichzeitig bieten sich vielversprechende Anknüpfungspunkte für die Ersteller von Ontologien, wenn sie die Erkenntnisse der Terminologiewissenschaft nutzen und Ergebnisse der Terminologiearbeit in ihre Modelle sowie in konkrete Ontologien einarbeiten. Momentan sind insbesondere zwei Schwächen feststellbar, die die Erarbeitung von Ontologien behindern bzw. ihre Qualität einschränken:

1. Die Ontologien sind sprachlich meist nicht gut aufbereitet. Dies betrifft v. a. die Mehrsprachigkeit und auch die Erfassung und den Umgang mit Synonymen und Quasisynonymen.
2. Die Ontologien werden von einer kleinen Zahl hochspezialisierter Fachleuten entwickelt, die den steigenden Bedarf nicht ansatzweise decken können.
   
   

Die folgenden Abschnitte greifen diese Problemfelder auf und erläutern, inwiefern terminologische Arbeitsmethoden und –ergebnisse helfen können.

 

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© 2017 DIT (Deutsches Institut für Terminologie e.V.)
Petra Drewer, François Massion, Donatella Pulitano

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