Ontologie-basierte Interoperabilität vo...

Das Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung von Ansätzen zur automatischen Herstellung von Interoperabilität zwischen Informationssystemen durch die Kombination von ontologischem Wissen der Domänenexperten mit maschinellen Lernmodellen. Um die Projektziele zu erreichen, müssen mehrere Ver-besserungen an den aktuellen Methoden zur Ontologie-entwicklung und -pflege vorgenommen werden. Da die Erfassung des Wissens einer komplexen Domäne nicht von einem einzelnen Experten durchgeführt werden kann, muss die Entwicklungsumgebung eine kollaborative Modifikation einer Ontologie unterstützen. Daher werden wir in ONTIS eine testgetriebene Ontologie-Ent-wicklungsmethode implementieren, die sich auf kollaborative Wissenserfassungs- und Wartungsszenarien konzentriert. Die vorgeschlagene Methode wird ver-schiedene Qualitätssicherungstechniken, wie Testen oder Debugging, kombinieren, um die Korrektheit des kodierten Wissens sicherzustellen. Die manuelle Integration des in einer Ontologie gespeicherten Wissens in In-formationssysteme kann mühsam und fehleranfällig sein, da diese Systeme oft strukturierte und unstrukturierte Datentypen kombinieren. Um dieses Problem zu lösen, wird sich das Projekt auf Anwendungen von Deep Neural Networks in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision konzentrieren, um den Prozess der semantischen Annotation zu automatisieren.