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This paper describes work on the morphological and syntactic annotation of Sumerian cuneiform as a model for low resource languages in general. Cuneiform texts are invaluable sources for the study of history, languages, economy, and cultures of Ancient Mesopotamia and its surrounding regions. Assyriology, the discipline dedicated to their study, has vast research potential, but lacks the modern means for computational processing and analysis. Our project, Machine Translation and Automated Analysis of Cuneiform Languages, aims to fill this gap by bringing together corpus data, lexical data, linguistic annotations and object metadata. The project’s main goal is to build a pipeline for machine translation and annotation of Sumerian Ur III administrative texts. The rich and structured data is then to be made accessible in the form of (Linguistic) Linked Open Data (LLOD), which should open them to a larger research community. Our contribution is two-fold: in terms of language technology, our work represents the first attempt to develop an integrative infrastructure for the annotation of morphology and syntax on the basis of RDF technologies and LLOD resources. With respect to Assyriology, we work towards producing the first syntactically annotated corpus of Sumerian.
Durch das Semantische Web soll es Maschinen ermöglicht werden Metadaten zu verstehen. Hierin steckt ein enormes Potenzial, wodurch sich der Umgang mit dem heutigen Internet grundlegend ändern kann. Das Semantische Web steht jedoch noch am Anfang. Es gilt noch einige offene und strittige Punkte zu klären. Das Fundament des Semantischen Webs wird durch das Resource Description Framework (RDF) gebildet, worauf sich diese Arbeit konzentriert. Hauptziel meiner Arbeit war die Verbesserung der Funktionalität und der Nutzungsfreundlichkeit für RDF-Speicher- und Anfragesysteme. Dabei stand die allgemeine Nutzung für ein Informationsportal oder eine Internetsuchmaschine im Vordergrund. Meine Überlegungen hierzu wurden in dem Speichersystem RDF-Source related Storage System (RDF-S3) und der darauf aufsetzenden Anfragesprache easy RDF Query Language (eRQL) umgesetzt. Insbesondere wurden die folgende Kernpunkte berücksichtigt: • Allgemeine Nutzbarkeit der Anfragesprache, sodass auch unerfahrene Nutzer einfach und schnell Anfragen erstellen können. Um auch von unerfahrenen Nutzern bedient werden zu können, konnte keine komplexe Syntax verwendet werden, wie dies bei den meisten existierenden Anfragesprachen der Fall ist. Es wurde sich daher an Anfragesprachen existierender Suchmaschinen angelehnt. Entsprechend bilden sogenannte Ein-Wort-Anfragen, die den Suchbegriffen entsprechen, eine wichtige Rolle. Um gezieltere Anfragen stellen zu können, sind jedoch die Schemainformationen der gespeicherten Daten sehr wichtig. Hier bietet bereits die RDF Query Language (RQL) viele hilfreiche Kurzschreibweisen, an die sich eRQL anlehnt. • Bereitstellung glaubwürdiger Metadaten, sodass den Anfrageergebnissen vertraut werden kann. Das Semantische Web ist ein verteiltes System, wobei keine Kontrolle auf die Datenquellen ausgeübt werden kann. Den Daten kann daher nicht ohne weiteres vertraut werden. Anders ist dies mit Metadaten, die von eigenen Systemen erzeugt wurden. Man weiß wie sie erzeugt wurden und kann ihnen entsprechend vertrauen. Wichtig ist eine klare Trennung zwischen den Daten und den Metadaten über diese, da sonst eine absichtliche Nachbildung der Metadaten von außen (Suchmaschinen-Spamming) das System unterlaufen kann. Für die Glaubwürdigkeit von Anfrageergebnissen sind vor allem die Herkunft der Daten und deren Aktualität entscheidend. In den umgesetzten Entwicklungen zu dieser Arbeit wurde sich daher auf diese Informationen konzentriert. In RDF-S3 wird die Verknüpfung der RDF-Aussage mit ihren Herkunftsdaten im Speichermodell abgebildet. Dies ermöglicht eine gezielte Ausnutzung dieser Daten in eRQL-Anfragen. Durch den sogenannten Dokumenten-Modus bietet eRQL die Möglichkeit Anfragen auf eine Gruppe von Quellen zu begrenzen oder bestimmte unglaubwürdige Quellen auszuschließen. Auch können die Herkunftsdaten das Anfrageergebniss erweitern und dadurch das Verständnis und die Glaubwürdigkeit für das Ergebnis erhöhen. • Anfrageergebnisse können um ihre Umgebung erweitert werden, sodass sie besser verstanden werden können. Für eRQL-Anfragen besteht die Möglichkeit die Umgebnung zu den Treffern (RDF-Aussagen) mit zu berücksichtigen und im Ergebnis mit anzuzeigen. Dies erhöht das Verständnis für die Ergebnisse. Weiterhin ergeben sich hierdurch neue Möglichkeiten wie das Auffinden von Pfaden zwischen Teilergebnissen einer Anfrage. • Unterstützung und Kombination von Daten- und Schemaanfragen. Mit eRQL werden beide Anfragetypen unterstützt und können sinnvoll miteinander kombiniert werden. Die Einbeziehung der Umgebung ermöglicht für die Kombination von Daten- und Schemaanfragen neue Möglichkeiten. Dabei werden sowohl Daten- als auch Schemaanfragen (oder deren Kombination) durch das Speichermodell von RDF-S3 optimal unterstützt. Weitere nennenswerte Eigenschaften von RDF-S3 und eRQL sind: • Durch die Möglichkeit gezielt einzelne Quellen wieder zu entfernen oder zu aktualisieren, bietet RDF-S3 eine gute Wartbarkeit der gespeicherten Daten. • RDF-S3 und eRQL sind zu 100 % in Java entwickelt, wodurch ihr Einsatz unabhängig vom Betriebssystem möglich ist. • Der Datenbankzugriff erfolgt über JDBC, wobei keine besonderen Eigenschaften für die verwendete RDBMS nötig sind . Dies sorgt für eine hohe Portabilität. RDF-S3 und eRQL wurden als Beispielimplementierungen entwickelt. Für einen produktiven Einsatz sollten die Systeme an die gegebene Hardware-Umgebung und Anwendungsfall angepasst werden. In Kapitel 6 werden Erweiterungen und Änderungsmöglichkeiten genannt, die je nach Situation geprüft werden sollten. Ein noch vorhandenes Problem für einen produktiven Einsatz auf großen Datenmengen ist die aufwendige Berechnung der Umgebungen für Anfrageergebnisse. Die Berechnung von Umgebungen im Vorhinein könnte hier eine Lösung sein, die jedoch durch die Möglichkeit der Einschränkung auf glaubwürdige Quellen erschwert wird.
RDF is widely used in order to catalogue the chaos of data across the internet. But these descriptions must be stored, evaluated, analyzed and verified. This creates the need to search for an environment to realize these aspects and strengthen RDFs influence. InterSystems postrelational database Caché exposes many features that are similar to RDF and provide persistence with semantic part. Some models for relational databases exist but these lack features like object-oriented data-structures and multidimensional variables. The aim of this thesis is to develop an RDF model for Caché that saves RDF data in an object-oriented form. Furthermore an interface for importing RDF data will be presented and implemented.
Suche im Semantic Web : Erweiterung des VRP um eine intuitive und RQL-basierte Anfrageschnittstelle
(2003)
Datenflut im World Wide Web - ein Problem jedes Internetbenutzers. Klassische Internetsuchmaschinen sind überfordert und liefern immer seltener brauchbare Resultate. Das Semantic Web verspricht Hoffnung - maßgeblich basierend auf RDF. Das Licht der Öffentlichkeit erblickt das Semantic Web vermutlich zunächst in spezialisierten Informationsportalen, so genannten Infomediaries. Besucher von Informationsportalen benötigen eine Abfragesprache, welche ebenso einfach wie eine gewöhnliche Internetsuchmaschine anzuwenden ist. Eine derartige Abfragesprache existiert für RDF zur Zeit nicht. Diese Arbeit stellt eine neuartige Abfragesprache vor, welche dieser Anforderung genügt: eRQL. Bestandteil dieser Arbeit ist der mittels Java implementierte eRQL-Prozessor eRqlEngine, welcher unter http://www.wleklinski.de/rdf/ und unter http://www.dbis.informatik.uni-frankfurt.de/~tolle/RDF/eRQL/ bezogen werden kann.