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Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun?
1 Herausforderungen und Entwicklungen
1.1 Die digitale Gesellschaft
1.2 Big Data und Informationsexplosion
1.3 Industrie 4.0 und Internet der Dinge
1.4 Künstliche Intelligenz
1.5 Intelligente Assistenten, Digital Assistants, Bots
1.5.1 Assistentensysteme
1.5.2 Metaassistenten
1.5.3 „Smarte“ Maschinelle Übersetzung
1.6 Konsequenzen
2 Wissensmodellierung mit Hilfe von Ontologien
2.1 Ontologien
2.2 Verknüpfte Ontologien und Linked Open Data
3 Terminologie
3.1 Die Terminologiewissenschaft als Basis der Terminologiearbeit
3.2 Aufgabenspektrum in der Terminologiearbeit
3.3 Erstellen von Begriffssystemen
3.3.1 Grundlagen
3.3.2 Sprachlich-kulturelle Unterschiede
3.3.3 Begriffssysteme in der Praxis
4 Wechselwirkungen und Austausch zwischen innovativen Technologien und Terminologie
4.1 Terminologie und Ontologien
4.1.1 Ausgangssituation
4.1.2 Bessere Qualität von Ontologien auf sprachlicher Ebene
4.1.3 Erarbeitung von ontologischen Datenbeständen
4.2 Annäherungen von Terminologiedatenbanken und Wissensdatenbanken
4.3 Veränderungen im Berufsprofil von Terminologen
5 Ausblick
© 2017 DIT (Deutsches Institut für Terminologie e.V.)
Petra Drewer, François Massion, Donatella Pulitano