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百度 重振“南宋古都”品牌，充分挖掘南宋文化遗产，不但保护利用好南宋留下的“三面云山一面城”的“西湖时代”，更要努力建设好“一江春水穿城过”的“钱塘江时代”，实现具有千年古都神韵的文化名城与具有大都市风采的现代化新城同城辉映。

Die semantische Suche ist eine Suchmethode, in der die Bedeutung einer Suchanfrage (im Internet oder in einem digitalen Text-Archiv) in den Mittelpunkt gestellt wird.

Durch die Verwendung von Hintergrundwissen wird bei einer semantischen Suchmaschine die inhaltliche Bedeutung von Texten und Suchanfragen berücksichtigt. Es wird nicht nur nach W?rtern im Text, wie bei Keyword-basierten Suchmaschinen, gesucht. Dadurch kann eine Suchanfrage pr?ziser erfasst und mit den inhaltlich relevanten Texten in Verbindung gebracht werden. Somit werden inhaltlich korrekte Suchergebnisse bereitgestellt. Semantische Suche imitiert gewisserma?en das menschliche Gehirn, indem Wissen und Assoziationen zur Suche genutzt werden.

Hintergrundwissen

Das Hintergrundwissen – in Form von Thesauri, semantischen Netzen und Ontologien – das bei der semantischen Suche verwendet wird, bildet das Wissen einer bestimmten Dom?ne ab. Je nach Einsatzgebiet werden Konzepte sowie relevante Beziehungen zwischen Konzepten festgehalten. Die Abbildung von Konzepten und deren Beziehungen erm?glicht Verfahren zur Spezialisierung – also dem Eingrenzen der Suchergebnisse – und der Generalisierung – dem Verallgemeinern – einer Suchanfrage. Beziehungen selbst k?nnen von einfacher Natur – in Form von ?A-ist-ein-B“ – sein; sie k?nnen jedoch auch komplexere Zusammenh?nge – wie ?A-kennt-B“ oder ?A-aktiviert-B“ – abbilden. In der Informatik und speziell in der Bioinformatik, haben sich die Datenformate OWL und RDF bzw. RDFs zur Speicherung von Hintergrundwissen in Ontologien etabliert.

Um Ontologien m?glichst effizient erstellen zu k?nnen, haben die Stanford University das Tool Protégé sowie die University of California, Berkeley, OBO-Edit entwickelt. Es existieren neben diesen beiden Werkzeugen noch eine Vielzahl anderer derartiger Softwaresysteme.

Eine derzeitige Herausforderung stellt die automatisierte Erstellung von Ontologien dar. Hierzu werden verschiedene Ans?tze verfolgt, die von einer manuellen Bearbeitung bis zu semi-automatischen Prozessen reichen. Bei der semi-automatischen Erstellung einer Ontologie wird ein automatisierter Prozess durchlaufen, der Vorschl?ge von Konzepten und deren Vernetzung erzeugt, welche anschlie?end durch einen Domain-Experten begutachtet und freigegeben werden müssen.

Im Unterschied zu einer semantischen Suche im Internet muss eine semantische Suche in einem Extranet oder Intranet nur begrenzte Anwendungsbereiche und damit Begriffsinterpretationen abdecken. Sie stellt damit eine von einer Internet-Suche grunds?tzlich unterschiedliche Suchanwendung dar.

Annotation zwischen Text und Hintergrundwissen

Einen wichtigen Aspekt der semantischen Suche stellen die Verfahren zur Annotation dar. Der Annotator verknüpft Textdaten aus Dokumenten oder Datenbanken mit relevanten Entit?ten des Hintergrundwissens, also der Ontologie. Zur Annotation werden Verfahren des Textminings eingesetzt, um Inhalte semantisch korrekt lesen und einordnen zu k?nnen. Heutige hochtrainierte Algorithmen erreichen eine Kombination von Genauigkeit und Vollst?ndigkeit, das so genannte F-Ma?, von über 90 Prozent. Das F-Ma? ist die Kennzahl, in der die Genauigkeit und die Trefferquote gleicherma?en bewertet wird. Am eingesetzten Annotator richtet sich auch der technische Erfolg einer semantischen Suchmaschine aus.

Aspekte der semantischen Suche

Die Qualit?t der semantischen Suche wird vor allem durch zwei Faktoren bestimmt. Das Einbeziehen von Synonymen bei der Suchanfrage ist für die Vollst?ndigkeit der Suchergebnisse wichtig. Im Hintergrundwissen sind dafür alle bekannten Synonyme eines Begriffes hinterlegt. Verwendet der Nutzer einen dieser Suchbegriffe in einer Anfrage, werden zugleich alle verwandten Synonyme in die Suchanfrage einbezogen. Somit ist es beispielsweise m?glich, bei der Suche nach ?Programmierer“ auch jene Dokumente zu finden, in denen die Qualifikation mit dem Synonym ?Softwareentwickler“ festgehalten wird.

Die Unterscheidung von Homonymen (z. B. Jaguar (Automarke) gegenüber Jaguar (Tier)) in den Suchergebnissen steigert die Qualit?t der gefundenen Suchergebnisse. Die mittels Disambiguierung, der Aufl?sung von Mehrdeutigkeiten, gefundenen und falsch zugeordneten Suchergebnisse werden automatisch entfernt. Hierbei werden u. a. statistische Verfahren, Textmining und Natural Language Processing verwendet, um den Kontext eines Dokumentes zu erkennen und somit auf die richtige oder falsche Zuordnung des Themengebietes schlie?en zu k?nnen. Stimmt in diesem Fall der Kontext des Dokuments, in dem die Suchanfrage gefunden wurde, wird dieses als richtiges Suchergebnis klassifiziert. Im Umkehrschluss werden Dokumente mit falschem Kontext von den Suchergebnissen ausgeschlossen.

Der dritte und wichtigste Aspekt der semantischen Suche ist die Anwendung vorhandenen Hintergrundwissens. Sucht man nach einem Begriff wie z. B. Herzkrankheiten, werden andere für das Gebiet relevante Begriffe wie z. B. die Koronarerkrankung ?Angina Pectoris“ mit berücksichtigt, da das Konzept ?in der N?he“ von Herzkrankheiten im Hintergrundwissen abgebildet ist. Zum Beispiel erlaubt das Netzwerk MeSH (medical subject headings) mit ca. 80.000 Konzepten dieses Vorgehen in der biomedizinischen Dom?ne. Die wissenschaftliche biomedizinische Suchmaschine zeigt die M?glichkeiten der semantischen Suche in diesem Gebiet.

Die Darstellung der Suchergebnisse, die normalerweise wesentlich umfangreicher als bei einer Stichwortsuche sind, in einer benutzerfreundlichen Form ist eine schwierige, aber l?sbare Aufgabe.

Siehe auch

• Semantische Suchmaschine
• Vektordatenbank
• Textmining

Literatur

• Thomas Cloer: Google hat neue Technik in seine Internet-Suche integriert, die besser ?verstehen“ soll, was den Nutzer wirklich interessiert. In: Computerwoche.5.03.2009. [1]
• Thomas Hoppe: Semantische Suche. Grundlagen und Methoden semantischer Suche von Textdokumenten. Mit Beitr?gen von Bernhard G. Humm, Springer Vieweg 2020, ISBN 978-3-658-30426-3

Weblinks

• Kognitive semantische Suche basierend auf automatischer Sprachanalyse (NLP), SEMPRIA-Search