Usage-driven Maintenance of Knowledge Organization Systems


Eckert, Kai


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/31754
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-317542
Dokumenttyp: Dissertation
Erscheinungsjahr: 2012
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Verlag: Universität Mannheim
Hochschule: Universität Mannheim
Gutachter: Stuckenschmidt, Heiner
Datum der mündl. Prüfung: 15 Juni 2012
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik II (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Wissensorganisation , Visualisierung , Informations- und Dokumentationswissenschaft
Freie Schlagwörter (Englisch): Knowledge Organization System , Maintenance , Usage , Statistics , Visualization
Abstract: Knowledge Organization Systems (KOS) are typically used as background knowledge for document indexing in information retrieval. They have to be maintained and adapted constantly to reflect changes in the domain and the terminology. In this thesis, approaches are provided that support the maintenance of hierarchical knowledge organization systems, like thesauri, classifications, or taxonomies, by making information about the usage of KOS concepts available to the maintainer. The central contribution is the ICE-Map Visualization, a treemap-based visualization on top of a generalized statistical framework that is able to visualize almost arbitrary usage information. The proper selection of an existing KOS for available documents and the evaluation of a KOS for different indexing techniques by means of the ICE-Map Visualization is demonstrated. For the creation of a new KOS, an approach based on crowdsourcing is presented that uses feedback from Amazon Mechanical Turk to relate terms hierarchically. The extension of an existing KOS with new terms derived from the documents to be indexed is performed with a machine-learning approach that relates the terms to existing concepts in the hierarchy. The features are derived from text snippets in the result list of a web search engine. For the splitting of overpopulated concepts into new subconcepts, an interactive clustering approach is presented that is able to propose names for the new subconcepts. The implementation of a framework is described that integrates all approaches of this thesis and contains the reference implementation of the ICE-Map Visualization. It is extendable and supports the implementation of evaluation methods that build on other evaluations. Additionally, it supports the visualization of the results and the implementation of new visualizations. An important building block for practical applications is the simple linguistic indexer that is presented as minor contribution. It is knowledge-poor and works without any training. This thesis applies computer science approaches in the domain of information science. The introduction describes the foundations in information science; in the conclusion, the focus is set on the relevance for practical applications, especially regarding the handling of different qualities of KOSs due to automatic and semiautomatic maintenance.
Übersetzter Titel: Nutzungsgetriebene Pflege von Wissensorganisationssystemen (Deutsch)
Übersetzung des Abstracts: Wissensorganisationssysteme (Knowledge Organization Systems, KOS) werden üblicherweise als Hintergrundwissen im Information Retrieval zur Indexierung von Dokumenten genutzt. Sie müssen kontinuierlich gepflegt und angepasst werden, um Änderungen im Fachbereich und der verwendeten Terminologie widerzuspiegeln. In dieser Arbeit werden Verfahren vorgestellt, die die Pflege von Wissensorganisationssysteme, wie Thesauri, Klassifikationen oder Taxonomien, unterstützen, indem sie dem Bearbeiter Informationen zur Nutzung der KOS-Konzepte zur Verfügung stellen. Der Hauptbeitrag ist die ICE-Map Visualization, eine Treemap-basierte Visualisierung, die auf einem generalisierten statistischen Framework aufbaut. Sie kann nahezu beliebige Nutzungsinformationen visualisieren. Die passende Auswahl eines existierenden KOS für vorhandene Dokumente und die Bewertung eines KOS für verschiedene Indexierungstechniken mittels der ICE-Map Visualization wird gezeigt. Für die Erstellung eines neuen KOS wird ein Crowdsourcing-Ansatz vorgestellt, der Feedback von Amazon Mechanical Turk nutzt, um Terme in eine hierarchische Beziehung zu setzen. Die Erweiterung eines existierenden KOS mit neuen Termen wird mittels eines Maschinenlernverfahrens durchgeführt, das die Terme zu Konzepten im KOS in Bezug setzt. Als Merkmale werden dabei Textfragmente aus der Ergebnisliste einer Websuchmaschine genutzt. Für die Aufteilung überfüllter Konzepte in neue Unterkonzepte wird ein interaktiver Clusteringansatz präsentiert, der auch Namensvorschläge für die neuen Konzepte generiert. Ferner wird die Implementierung eines Frameworks beschrieben, das alle Ans ätze integriert und die Referenzimplementierung der ICE-Map Visualization beinhaltet. Es ist erweiterbar und unterstützt die Implementierung von neuen Evaluationsmethoden, die auf vorhandenen Evaluationen aufbauen. Die Visualisierung der Ergebnisse, sowie die Implementierung neuer Visualisierungen wird unterstützt. Ein wichtiger Baustein für praktische Anwendungen ist der einfache linguistische Indexer, der als Nebenbeitrag vorgestellt wird. Er kommt ohne vorbereitendes Training aus. Diese Arbeit wendet Ansätze aus der Informatik im Bereich der Informationswissenschaften an. In der Einleitung werden die relevanten Grundlagen aus der Informationswissenschaft vorgestellt und in der abschließenden Zusammenfassung auf die Relevanz für praktische Anwendungen eingegangen, insbesondere, was den Umgang mit verschiedenen Qualitäten von KOSs angeht, die aus automatischer oder halbautomatischer Pflege resultieren. (Deutsch)

Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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Eckert, Kai (2012) Usage-driven Maintenance of Knowledge Organization Systems. Open Access Mannheim [Dissertation]
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