Terminologie und Ontologie#

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Die Fragestellung genauer umrissen#

Terminologen unterscheiden oft lexikalische und semantische Entitäten.

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Wir betrachten einen Beispielsatz:

  • “Unsere Tanke an der Ecke hat sieben Tage in der Woche geöffnet, Tag und Nacht!”

  • “Our gas station around the corner is open seven days a week, day and night!”

In diesem Satz hat “Tag” offensichtlich zwei Bedeutungen:

  • {15180180} day#1: ein 24-Stunden-Zeitraum innerhalb einer Woche

  • {15190004} day#4: der helle Teil eines day#1, im Ggs. zur Nacht

Im diesem Beispiel ist “Tag” eine lekikalische Entität, und die technisch anmutende Zeichenketten day#1 und {15180180} sind semantische Entitäten. (Tatsächlich meine ich, dass {15180180} sogar als eine pragmatische Entität verstanden werden sollte, s.u.)

Schlägt man im (leider nur auf EN verfügbaren Princeton-) WordNet das Wort day nach, erhält man diese Auskunft:

Quelle (und live): https://wordnet.princeton.edu/ > Use Wordnet Online > “day”

Problem: Lexikalische und semantische Entitäten werden je nach wissenschaftlicher Herkunft und zugrundegelegter Bedeutungstheorie auf verschiedenste Weise beschrieben (benannt, bezeichnet, denotiert, konzeptualisiert, …) und in Beziehung gesetzt. Übliche Wörter (Begriffe, Benennungen, …) lauten je nach Kontext z.B. Wort, Begriff, Term, Bezeichnung, Benennung, Konzept, Definition, Sinn, Bedeutung, Referent, Designat, Extension, Intension u.s.w.

Sowohl (oft eher aus der Übersetzungswissenschaft stammende) Terminologen wie auch (oft aus Mathematik, Philosophoe oder Informatik stammende) Ontologen haben viele einzelne Modelle zur Verfügung, die mit der Unten-link-untern-rechts-Beziehung” zu tun haben, und die teilweise dasselbe in unterschiedlichen Worten und teilweise in gleichen Worten sehr Verschiedenes beschreiben. Dieser Aufsatz beschäftigt sich damit, den Kern einiger wichtiger Modelle zu benennen, und einige wenige dieser z.Z. auch technisch bedingten Modelle zu einem Gesamtbild zusammenzusetzen.

Wir machen das “analytisch”: In der Tradition der analytischen Philosophie (wie etwas von von John L. Austin TBD: zitiere Austin “Ein Plädoyer für Entschuldungen” (“a plea for excuses”)) untersuchen wir die Verwendung von Wörtern in der normalen Sprache. Und wir sezieren die Bedeutung von Wörtern der normalen Sprache, indem wir nach Unterschieden, Gemeinsamkeiten, Abgrenzungen suchen, und diese Unterscheidungen systematisieren.

DIT 187-4-2#

Dieser Abschnitt: Anmerkung zum Text

  • Petra Drewer, François Massion, Donatella Pulitano: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? 2017 DIT Deutsches Institut für Terminologie e.V., html | pdf

Abbildung 3 zeigt das Funktionsprinzip einer Ontologie. Im oberen Teil befindet sich die eigentliche Ontologie aus Klassen/Begriffen und Relationen. http://dttev.org/DIT/177-2-wissensmodellierung-mit-hilfe-von-ontologien.html > http://dttev.org/images/img/abbildungen/abbildung%5F3%2Epng (Quelle: Wikimedia https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=4910952).

Ja, aber Problem: In vielen einführenden Darstellungen zu “Ontologie” werden abbildungen wie dieses als ein typisches Beispiel für eine Ontologie gezeigt. Obige Abbildung erscheint insbesondere auch unter https://de.wikipedia.org/wiki/Ontologie_(Informatik)#Beispiel-Ontologie. Die Wikipedia-Abbildung ist instruktiv, gut verständlich - aber meiner Meinung nach irreführend bis falsch: Siehe die Diskussion unter http://jbusse.de/gendifs/e_rel-semantik.html.

Inhalte und Aufbau von Ontologien hängen sehr stark vom Einsatzgebiet und vom Einsatzzweck ab. So können bestimmte Informationen für das eine Nutzungsszenario sehr bedeutsam sein, während sie für ein anderes Szenario völlig irrelevant sind.

Völlige Zustimmung, vielleicht noch pointierter: Könnte es sein, dass Sprache sich stets weiterentwickelt, und dass auch Terminologien vorwiegend “lokal” sind in dem Sinn, dass sie situativ sind, für bestimmte Communities gelten, in einer bestimmten Zeit bestimmte Bdeutungen und pragmatische Funktionen haben?

Außer DBpedia sind vermutlich auch relevant: OpenThesaurus, Wikidata, WordNet, OdeNet, ConceptNet. Problem: Diese Netze sind im Detail nicht kompatibel. Welches nehmen wir wann, wozu?

Semantiker würden sagen: „Wörter haben Bedeutungen“, während Terminologen diesen Sachverhalt mit der Aussage „Benennungen stehen für Begriffe“ beschreiben würden. http://dttev.org/DIT/180-3-2-aufgabenspektrum-in-der-terminologiearbeit.html

Zustimmung. Wir benötigen also eine mehrsprachige Terminologie für die Sprache des Semantikers, des Terminologen etc.

Abbildung 9: Beispiel für ein Begriffssystem (Abstraktionssystem mit monodimensionalen Reihen), Quelle: Drewer/Schmitz 2017:12 :

Maus
  NACH Datenübertragung: Kabelmaus, kabellose Maus
  NACH Schnittstelle: USB-Maus, serielle Maus, PS2-Maus
  NACH Funktionsprinzip: Rollkugelmaus, optische Maus

Ja, hier haben wir einen großen Konsens im Workshop. Genau solche Strukturen wollen wir als Terminologen und Ontologen modellieren können. SKOS kann das in Form der Klasse skos:Collection. (JB arbeitet in seinem Projekt GenDifS an einer Mindmap-basierten Notation, die darauf aufbauend den Schritt von der Terminologie zur Taxonomie unterstützt.) … Kennen die Teilnehmer des Workshops RDF(S) und SKOS, oder sollte man hier einführen?

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).

JA, genau das sind die Herausforderungen, die unser Workshop adressiert.