Über den Aufbau semantischer Wissensmodelle für die Öffentliche Verwaltung Mag. Andreas Blumauer...

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Über den Aufbau semantischer Wissensmodelle für die Öffentliche Verwaltung

Mag. Andreas BlumauerCEO, Semantic Web Company

www.semantic-web.atwww.poolparty.biz

Semantic Web Company GmbH

Gegründet 2001 in Wien

>20 Experts im Bereich semantischer Technologien

Produkt: PoolParty Suite (seit 2009)

Kunden: Globale Konzerne, NPOs, NGOs und GOs

EU- & US-basiertes Partnernetzwerk

Kunden aus ‚wissensintensiven‘ Branchen

• Pearson• Roche• World Bank

• Daimler• Credit Suisse• Wolters Kluwer

• Nintendo• Council of EU• Wood Mackenzie

• Ministry of Finance (AUT)• Education Services (AUS)• Bank of America

Kunden aus der öffentlichen Verwaltung

AT Ministry of Finance - https://www.bmf.gv.at

AT Geological Survey - http://www.geologie.ac.at/

AUS Education Services - http://www.esa.edu.au

AUS Healthdirect - http://www.healthdirect.org.au

NOR Directorate of Immigration - http://www.udi.no/

SUI Swiss Federal Archives - http://www.bar.admin.ch/

UK Centre for Ecology & Hydrology - http://www.ceh.ac.uk

EU European Commission - http://ec.europa.eu/

EU Council of the EU - http://www.consilium.europa.eu

EU European Country of Origin Network – http://ecoi.net

Häufige Anwendungen auf Basis vonsemantischen Wissensgraphen

Ding

Grundprinzip: Das semiotische Dreieck

Konzept

Name

Coffee shop

Café

Kaffeehaus

Mentales Modell eines

‚Kaffeehauses‘

Noch ein

Ding

Noch ein mentales Modell

eines ‚Kaffeehauses‘

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Konzept-basierte Suche

Kaffeehaus

--- -- -- --- ------ ---

------ --- ---- --- ----

Café Central---- ----- ---- ----

---- ---

search

Café

Kaffeehaus

prefLabel

prefLabelCafé Central

nar

row

er

altLabel

--- -- ----- -- ------ ---- ---

------ --- ------ --- ---

----Café Central

---- ----- ---- ---- ---- ---

Traditionell:Kommt die Suchphrase wort-wörtlich im Dokument vor?

Semantisch:Kann die Suchphrase sinngemäß gefunden werden?

© Semantic Web Company – http://www.semantic-web.at/ 8

Sprachbarrieren überwinden

Semantische Modelle helfen Sprachbarrieren zu überwinden.

Beispiel: Produzenten und Kunden bzw. Verwaltung und Bürger sprechen oftmals unterschiedliche Sprachen.

Beispiel: Abhängig vom Erfahrungsschatz und dem Kenntnisstand einer Person werden verschiedene Begriffe verwendet.

Espressobar

----- --- ------ --- ---- --- --- -Café Central---- ----- ---- ----

---- ---

search

Café

Espressobar

prefLabel

prefLabelCafé Central

nar

row

er

altLabel

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Thesaurus-Standard: SKOS

Wien

Vindobona

http://voc.org.com/core/54

Orte

prefLabel (de)

prefLabel

bro

ader

KaffeehausaltLabel

http://voc.org.com/core/176

prefLabelInnere Stadt

nar

row

er

GastronomieprefLabel

bro

ader

Vienna

hiddenLabel

prefLabel (en)

related

http://voc.org.com/core/77

Das CentralaltLabel

http://voc.org.com/core/44

http://voc.org.com/core/355

Café prefLabel

http://voc.org.com/core/97

nar

row

er

related

Café Central prefLabel

Beispiel 1: FINDOK (BMF)

SKOS-Thesauri in der Verwaltung

Eurovoc (EU)

ESCO (EU)

Jurivoc (SUI)

ScoT (AUS)

Agrovoc (UN)

GEMET (EEA)

GeoThesaurus (AT)

ST Wirtschaft (Leibniz Gesellschaft)

Polythematic SH (CZ)

Canadian SH (Can)

Worldbank Taxonomy (WBG)

Arbeitsrechts-Thesaurus (Wolters Kluwer)

Reegle Thesaurus (REEEP)

Demnächst: Steuerrechts-Thesaurus (AT)

Gemeinsames Verständnis (?)

VerwaltungsreformSearc

h

bmaskLebensministerium

bmvit BM.I

Beispiel 2: GBA-Thesaurus

Beispiel 3: Enterprise Vokabular im SharePoint von Roche

Liste von Synonymen

Suchphrase

Markierte Synonyme

Anzahl der Treffer

Smarte User-Dialoge

Kaffee

• Stärke• Größe• Milch?• Schokolade?• Preis

Beispiel 4: Clean Energy Search

http://www.reegle.info

Sinnvolle Verknüpfungen entdecken

--- -- ----- -- ------- Umsatzsteuer-------- --- -------- -- Café---- -----

---- ---- ---- ---

--- --Mwst--- ------ --- ------ -- ---- --

---- ----- --- --Gastronomie---- -----

---- ---- ---- --- ------ -------- ----

http://voc.org.com/core/77

MwstaltLabel

Umsatzsteuer prefLabel

Gastronomie

Gastro

http://voc.org.com/core/176

Café

nar

row

er

http://voc.org.com/core/44

Beispiel 5: Matchmaking bei EIP on Water

Matchmaking based on the Semantic Footprint

communication

collaboration

publishing, edititng, reading, commenting, sharing …

http://eip-water.eu/

Beispiel 6: Education Services Australia

Beispiel 7: Arbeitsrecht-Thesaurus

http://vocabulary.wolterskluwer.de/arbeitsrecht/10913

• EuroVoc• Thesaurus

Sozial-Wissenschaften• DBPedia• Standard-Thesaurus

Wirtschaft

50 Mrd.Fakten

Semi-automatische Erstellung von semantischen Wissensgraphen

Effizienteres Informations-Management:Wissensgraphen verbinden Daten-Silos

Semantische Wissensmodelle: • Administriert und gespeichert separat von den Inhalten

• Metadaten Management ist Teil des strategischen Informationsmanagement

bmaskLebensministerium

bmvit BM.IDMS DMS

DMS DMS

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