Auf dem Weg zu wissensbasierten Terminologien tekom Herbst-Tagung 11.-13. November 2014 in Stuttgart D.O.G. Dokumentation ohne Grenzen GmbH Dr. François Massion, Geschäftsführer
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Historische Entwicklung
Karteikarten: ein- und mehrsprachig alphabetisch oder nach Begriffssystem(en)
Word- / Excel-Listen: alphabetisch oder begriffsorientiert evtl. mit Zusatzinformationen
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Aus: Eugen Wüster. Technische Sprachnormung – Aufgaben und Stand. Sprachforum 1 (1955), Nr. 1, p. 51-61 in: Heribert Picht, Klaus-Dirk Schmitz. Terminologie und Wissensordnung. Ausgewählte Schriften aus dem Gesamtwerk von Eugen Wüster. Termnet. Wien 2001. Hier: normierter Eintrag aus einer Terminologiekarte für sein Werkzeugmaschinenwörterbuch.
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Stand der Technik
Begriffsorientierte Terminologieverwaltungssysteme (TVS)
Begriff fasst Benennungen mehrsprachig zusammen Mit weiteren Informationen (Status, Verwendung, Definitionen usw.)
Selbständig oder in Anwendungen integriert:
Translation Memory Systeme (TMS) Content Management Systeme (CMS) Qualitätssicherungssoftware Produktinformationsmanagement (PIM) usw.
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Schwächen von TVS
Reine Sammlung einzelner Begriffe Beziehung zwischen Begriffen nicht vorhanden oder nur hierarchisch (Oberbegriff, Unterbegriff) Keine oder lückenhafte Entscheidungshilfe bei:
Fehlende Definitionen und Erläuterungen Benennungs- bzw. Begriffsalternativen ("Exit" = Ausgang oder Ausfahrt?) Fehlendem Kontext Fehlendem Wissen des Anwenders (implizites Wissen vorausgesetzt)
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Warum bereiten Begriffe Kopfzerbrechen?
Am Anfang kommt die Realität Daraus entsteht ein Begriff:
Denkeinheit Gemeinsame relevante Merkmale Berücksichtigte Merkmale sind arbiträr
Definierter Begriff und Anwendungsfall stimmen nicht ganz überein:
{
Auswahl von Objekten
ABC BCD
BC D ABCD
Terminologe
Begriffsdefinition mit gemeinsamen Merkmalen BCD
Nutzer
Andere Einsatzbedingungen Realität ABD Weitere technologische Entwicklungen Hybridverfahren / Hybridsituationen Beispiel MÜ-Systeme: Statistisch, regelbasiert, hybrid. Wo liegen die Grenzen?
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Beispiel: Welche Übersetzung für "Behälter"?
Vessel?
(Drei Textauszüge aus Dokumenten eines Anlagebauers)
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Informationen im TVS hilfreich?
Im DIN-Terminologieportal: 45 Normen definieren “Behälter”
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Wissenssysteme
Einsatzbereiche (Beispiele):
Benutzen Ontologien:
Produktionssteuerung (z. B. Internet der Dinge) Vertriebsunterstützung Technischer Support In der IT: Formale computerlesbare Darstellung eines Wissensbereichs auf der Basis von Begriffen und Relationen.
Meta-Ontologien = Ontologie von Ontologien
Beispiel: das Unified Medical Language System (UMLS):
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Mit Begriffen aus etwa 150 Ontologien und medizinischen Nomenklaturen in 15 Sprachen. Enthält 2,1 Mio. Begriffe und 9, 8 Mio. einmalige Begriffsbezeichnungen
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Wissensmaterial
Klassen [=Begriffe] und Relationen zwischen ihnen. Ontologien können Instanzen von Klassen enthalten (z. B. "Einstein" Instanz von Klasse "Physiker"). Angelehnt an objektorientierter Programmierung (Klassen, Objekte, Eigenschaften). Logik-Regeln und Abfragesprachen wie SPARQL.
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Schwächen von Wissenssystemen
Terminologisch mangelhaft aufbereitet
Problemfall Synonyme oder Fremdsprachen
Basis = Klasse (Begriff) Klassenname meistens einsprachige Benennung (z.B. Klasse "Hotel" ) Probleme bei Begriffssuche oder Verknüpfung von Ontologien Nur manche Ontologien ordnen mehrere Benennungen Klassen (Begriffen) zu. Mit Relationen wie "SameAs" oder "EquivalentTo".
Aufbau von Ontologien ist komplex
Spezialwissen ist erforderlich. Einige wenige Fachleute bauen das Wissen mit auf.
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TVS und Wissenssysteme
Unterschiedliche Ziele:
TVS: Sprachsteuerung (+ Wissen) Wissenssysteme: Einem Wissensziel untergeordnet (z. B. Vertriebsunterstützung)
Synergien nutzen:
TVS können das Sprachwissen und die Begriffsmodelle beisteuern Über TVS werden mehr Teilnehmer am Wissensaufbau beteiligt. Wissenssysteme können Methoden und Instrumente zur Wissensstrukturierung und -abfrage beisteuern
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Synergien
Bn B2 B1 B4
Begriffe (=B) Sprache A - Benennung A - Benennung B Sprache B - Benennung A
B5
B3
Wissenssystem tekom-Tagung
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Unsere Zielsetzung Vorhandene begriffsorientierte Terminologiebestände nehmen Diese mit Wissen anreichern Arbeit standardisieren und z. T. automatisieren
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Wissen ist vorhanden
In TVS:
In Dokumentationen:
Definitionen und Beispiele Verweise Anleitungen, Web-Sites usw. Zeichnungen, Schemata
Wissen vorhanden aber nicht strukturiert Reine Texte und kein computerlesbares Wissen
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Wie entsteht Wissen? Basismaterial = Begriffe Wissen muss "konstruiert" werden Wissen = Begriffe + Relationen Wissen austauschbar und maschinenlesbar machen
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Relationsmuster
Tripel aufbauen:
Subjekt – Prädikat – Objekt
Subjekt = Begriff, von dem die Beziehung ausgeht. Prädikat = Beziehung Objekt = Begriff, der Ziel dieser Beziehung ist.
Beziehungsbeispiele: Subjekt
Prädikat
Objekt
Kohlebürste
ist Teil von
Lichtmaschine
Kohlebürste
bewirkt
elektrischen Kontakt Stan Zurek . Wikimedia. 2006. Kohlebürste eines Motors
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Relationstypen
Äquivalenzrelationen (in TVS) Hierarchierelationen ( in TVS) Assoziationsrelationen ( in TVS):
Attribute und Bedingungen:
Ursache-Wirkung, Position … Abhängig vom Wissensgebiet und von den Wissenszielen Gilt nur, wenn Objektattribut ist: 'Material = Kunststoff'
Relationseigenschaften:
Unidirektional / Bidirektional Transitiv 1:1; 1:n; n:1
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Relationen modellieren Beziehungstyp
Beispiele
KAUSALITÄT
• • • •
Bewirkt, Beeinflusst Verwendet, Benutzt Verändert Beendet, Startet
GANZ - TEIL
• •
Ist Teil von Beinhaltet, Umfasst
FUNKTION
•
Dient zu
ZEIT - ZEITFOLGE
•
Startet nach, vor
EIGENSCHAFT
• • •
Hat Zustand Hat Eigenschaft Besteht aus Material
POSITION - ORT
• •
Befindet sich Steht neben
Allgemeine Beziehungen
• •
Hat zu tun mit Ist ähnlich zu
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Umsetzungsstrategie
Beschränkte Anzahl an Relationen definieren und dokumentieren Teil der Arbeit automatisieren Manuelle Arbeit in virtuellen Teams verteilen (Autoren, Entwickler, Übersetzer…)
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Hierarchische Relationen festlegen
Manuell oder halbautomatisch:
Gemeinsames Grundwort suchen (z.B. "Ventil") Zeichnungen, Stücklisten (Teil - Ganzes - Relation) Oberflächenbeschreibungen, Maskennummer
Quelle: Kuntoff. Wikimedia. 09.09.2005
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Assoziative Relationen festlegen
Manuell oder halbautomatisch:
Z. B. Begriffe aus Normen, aus Gefahrenhinweisen extrahieren Stichwörter (Marker) für best. Relationstypen in Listen pflegen:
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"Befindet sich" Positionsrelation "Verwenden", "dienen zu" Funktionsrelation "Enthalten", "besteht aus" Teil – Ganzes - Relation "Bewirkt", "verursacht", "löst aus" Ursache – Wirkungsrelation usw..
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Umsetzungsbeispiel
Wie lässt sich unser Übersetzungsbeispiel modellieren? Verschiedene Anreicherungsschritte Schritt 1: Wort- und Begriffsliste sammeln
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Deutsch
Englisch
Behälter
bin
Druckbehälter
tank
Paketbehälter
vessel
Tank
container
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Schritt 2: Taxonomie Begriffshierarchie ("Taxonomie") Aufbau klassischer TVS
Behälter
DE: Behälter DE: Paketbehälter EN: Bin
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DE: Behälter DE: Druckbehälter EN: Vessel
DE: Behälter DE: Tank EN: Tank
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DE: Behälter DE: Auffangbehälter EN: Container
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Schritt 3: Anreicherung Definitionen Bilder, Kommentare usw.
Behälter
DE: Behälter (verboten) DE: Paketbehälter (erlaubt) EN: Bin
Def.: Transport, stapelbar, z.B. für Briefe, Pakete
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DE: Behälter (verboten) DE: Druckbehälter (erlaubt) EN: Vessel
Def.: Druck, Vakuum, z.B. für Gas
Def.: etwas, was zum Aufbewahren und Transportieren beliebiger Gegenstände oder Flüssigkeiten (auch Gase) dient
DE: Behälter (verboten) DE: Tank (erlaubt) EN: Tank
Def.: offen oder geschlossen, rel. groß, z.B. für Wasser
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DE: Behälter (verboten) DE: Auffangbehälter (erlaubt) EN: Container
Def.: für die Entsorgung von Stoffen, Flüssigkeiten, Chemikalien
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Schritt 4: Relationen
Behälter
Vessel = Druckbehälter
Hierarchisch
Container = Auffangbehälter
Tank
Paket
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Transport
Druck
Gas
Versorgung
Flüssigkeit
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Assoziativ
Enthält
Bin = Paketbehälter
Entsorgung
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Von der Terminologie zur Wissenslösung
Quellen • Dokumente • Web • Datenbanken
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Extraktion • Einsprachig • Mehrsprachig • Erkennung von Synonymen und Homonymen • Erfassung
Anreicherung • Definitionen • Semantische Informationen • Attribute • Bild, Zeichnung
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Organisation • Relationen • Evtl. Bedingungen
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Einige XML-basierte Datenformate (1/2)
TBX (TermBase Exchange)
Austausch begriffsorientierter Terminologien
RDF (Resource Description Framework) und RDFS (RDF Schema)
Repräsentation von Wissen im Internet Aussagen über Ressourcen (Individuen) Einfache Relationen Benutzt Tripel Beispiele von RDF-Vokabulare:
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FOAF – Friend of a Friend (speziell für soziale Netzwerke) SKOS – Simple Knowledge Organisation System Beschreibt Taxononomien, Klassifikationen, Thesauri
Quelle: https://github.com/seebi/planet-fsw.lod2.eu/blob/master/test/desirejeanette.rdf Zugriff: 16.10.2014)
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Einige XML-basierte Datenformate (2/2)
OWL (Web Ontology Language).
Varianten: OWL Lite, OWL DL, OWL Full Baut auf RDF Komplexere Relationen Klassen, Objekte, Eigenschaften, Logik
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Wissensabfrage
Durch Relationen kann man Zusammenhänge abfragen. Beispiele: Welche Begriffe stehen mit dem Begriff Kohlebürste in Zusammenhang? Was sind es für Relationen? oder Welche Gefahren gehen vom Spritzgerät aus?
Abfrage unabhängig von:
Sprache ("Drehknopf", "Poti" oder "potentiomètre"). Verwendungsstatus: "erlaubt" oder "verboten"
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Nutzungsszenarios
Entlang des Produktlebenszyklus viele potenzielle Nutzer:
Konstruktion Vertrieb Technischer Support Redaktion und Übersetzungen usw.
Beispiele:
Redakteur nutzt Firmenwissen zur Optimierung der Warnhinweise oder der Normenkonformität der Dokumentation. Übersetzer prüft Übersetzungskontext ("Behälter"). Technischer Support sucht Ursache-Wirkung-Relationen zur schnelleren Lösung von Problemen.
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Anwendungsbeispiel Warnhinweise
Dokumentieren von Gefahren mit Unterstützung von Beziehungen
Auszug aus der BA “Mischpumpe G 4 X Standard” der Fa. Knauf PFT GmbH & Co.KG. Heruntergeladen von www.pft.eu am 17.10.2014
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Anwendungsbeispiel Warnhinweise
Dokumentieren von Gefahren mit Unterstützung von Beziehungen
Auszug aus der BA “Mischpumpe G 4 X Standard” der Fa. Knauf PFT GmbH & Co.KG. Heruntergeladen von www.pft.eu am 17.10.2014
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Die Vision
Aufwertung der Terminologiearbeit. Anerkennung von Terminologie als Instrument zur Wissenserstellung. Schnellere und genauere Umsetzung neuer Wissensprojekte . Grenzen zwischen TVS und Wissenssystemen verschwinden allmählich. Öffnet Wissensthemen, Wissensmodellierung einer größeren Anzahl von Teilnehmern. Dadurch schneller zu inhaltsreicheren Wissenssystemen Kooperative Wissenserstellung.
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. F. Massion
D.O.G. Dokumentation ohne Grenzen GmbH Neue Ramtelstr. 12 71229 Leonberg, Germany
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