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oder wie ein CMS Semantik lernt: Die Semantic Web Ernüchterung

    oder wie ein CMS Semantik lernt: Die Semantic Web Ernüchterung

Hypertext ist mit dem Versprechen angetreten, menschliches Denken und Wissen angemessener abzubilden. Nichtlineare Inhalte sollten nichtlinear organisierbar sein. Das funktioniert auch in übersichtlichen Systemen, ist aber für das größte aller Hypertextsysteme – das WWW – weit weniger erfolgreich. Im Moment organisiert das menschliche Wissen im Web vor allem die größte aller Suchmaschinen: Google. Und das mit wachsenden Problemen.

Suchmaschinen arbeiten in erster Linie mit statistischen Methoden und Zeichenketten. Das kann keine gute Abbildung von Wissen sein und führt bei wachsenden Datenmengen zwangsläufig zu schlechteren Suchergebnissen. Das „Semantic Web“ tritt an, mehr Ordnung in das Wissen im Web zu bringen um Inhalte und Wissen nicht nur menschen-, sondern auch maschinenlesbar und damit besser verwaltbar zu machen. Dabei ist der eigentliche Ansatz gar nicht neu: Es geht um Metadaten. Was man zuvor in Metatags und Keywords unterbringen wollte, wurde schon 1998 von Sir Tim Berners-Lee persönlich durch die Vision des großen semantischen Netzes ersetzt.

Der Stoff aus dem die Träume sind

Um die heutigen Inhaltsrepräsentationen in Wissensrepräsentationen zu verwandeln, auf denen Maschinen sinnvoll operieren können, bedarf es eines formalen Modells. Das Semantic Web stellt dazu Werkzeuge und Standards zur Verfügung. Dabei sind die Grundkonzepte recht übersichtlich.

Die kleinste Einheit des Semantic Web ist eine Entität. Je nachdem wen man fragt ist eine Entität eine URL, eine Zeichenkette oder eine andere Form von Information. Zwischen Entitäten können getypte Relationen bestehen. Eine Summe von Entitäten und Relationen bezeichnet man auch als Ontologie. Mit diesem Konzept ist es möglich, viele kleine Wissenseinheiten zu einem großen Wissen zu vereinen und zentral verfügbar zu machen. So wie heute unzählige HTML-Seiten das sicht- und surfbare WWW bilden, sollen in Zukunft XML-Standards wie RDF, RDFS und OWL ein Wissensnetz bilden.

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