Erwerb funktionaler, räumlicher und kausaler Beziehungen von Fahrzeugteilen aus einer technischen Dokumentation

	Abstract	Wenn man aus sehr großen Datenbanken lernt, ist eine Reduzierung der Komplexitaet sehr wichtig. Eine Möglichkeit, um die Komplexität zu verringern, ist die Verwendung von Hintergrundwissen. Aber Hintergrundwissen liegt oft in einer unstrukturierten Form vor. Damit man es aber verwenden kann, muß es zuerst strukturiert werden. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, wie Hintergrundwissen über Teile von Fahrzeugen strukturiert werden kann. Dabei werden aus vorhandenen Wissensquellen einstellige Fakten erzeugt. Dies kann zum einen automatisch erfolgen, zum anderen ist ein Interpretationsschritt notwendig. Anschließend wird mit Hilfe des Sort Taxonomie Tools SST von MOBAL eine Klassenhierarchie über Fahrzeugteile generiert.
	Kontakt	Mark Siebert

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