Abstract
Aufbau, Pflege und Nutzung großer Wissensdatenbanken erfordert den kombinierten Einsatz menschlicher und maschineller Informationsverarbeitung. Da große Teile des menschlichen Wissens in Textform vorliegen, bieten sich Methoden des Text Mining zur Extraktion von Wissensinhalten an. Dieser Artikel behandelt Grundlagen des Text Mining im Kontext des Semantic Web. Methoden des Text Mining, die für die halbautomatische Annotierung von Texten und Textteilen eingesetzt werden, werden besprochen, insbesondere Eigennamenerkennung (Named-Entity Recognition), automatische Schlüsselworterkennung (Keyword Recognition), automatische Dokumentenklassifikation, teilautomatisches Erstellen von Ontologien, halbautomatische Faktenerkennung (Fact Recognition, Event Recognition). Es werden auch kritische Hintergrundfragen aufgegriffen. Das Problem der zu hohen Fehlerrate und der zu geringen Performanz automatischer Verfahren wird diskutiert. Zwei Beispiele aus der Praxis werden vorgestellt: Erstens das Forschungsprojekt Ontogene der Universität Zürich, in dem Protein-Protein Interaktionen als Relationstripel aus der Fachliteratur extrahiert werden, und zweitens ein ontologie-basierter Tag-Recommender, welcher die manuelle Vergabe von Schlüsselwörtern an Wissensressourcen unterstützt.
Schneider, Gerold