Sebastian Hellmann: Comparision of Concept Learning Algorithms for Terminologies


Die auf Beschreibungslogiken (Description Logics) basierende Ontologiesprache OWL ist einer der Grundbausteine des Semantic Web. Die Erstellung von Ontologien ist jedoch eine schwierige Aufgabe, so dass ein großer Bedarf an Werkzeugen zur Unterstützung des (halb-)automatischen Erstellens von Ontologien besteht. Als ein möglicher Lösungsweg wurden bereits verschiedene Ansätze zum Lernen von Klassen aus Beispielen entwickelt (siehe PDF DocumentDiplomarbeit Jens Lehmann und weitere Referenzen) und teilweise in praktischen Systemen umgesetzt.


Ihre Aufgabe ist:


  • Beschreibung und Vergleich der Charakteristika existierender Algorithmen zum Lernen von Konzepten aus Beispielen
  • Beschreibung konkreter Anwendungsszenarien
  • entwickeln bzw. verwenden von Benchmarks zum Vergleich dieser Systeme und Evaluation der Ergebnisse (optional auch die Entwicklung eines eigenen Ansatzes)

Interesse an folgenden Fachgebieten ist für die Bearbeitung der Arbeit vorteilhaft:


  • Semantic Web, insbesondere OWL 
  • Machine Learning
  • Description Logics

Vorwissen wird nicht erwartet, sondern kann ggf. während der Arbeit vermittelt werden. Ein Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge wird vorausgesetzt.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. In einer ambitionierten Arbeit geben wir Ihnen die Möglichkeit auf einem sehr aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zukunftsperspektive sowohl theoretische als auch praktische Aufgaben zu übernehmen.


Betreuer: JensLehmann
Keywords: Machine Learning, Semantic Web, OWL, Description Logics, Benchmarks


 
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