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Auflistung nach Autor:in "Lehmann, Jens"

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  • Konferenzbeitrag
    Discovering Unknown Connections – the DBpedia Relationship Finder
    (The Social Semantic Web 2007 – Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW), 2007) Lehmann, Jens; Schüppel, Jörg; Auer, Sören
    The Relationship Finder is a tool for exploring connections between objects in a Semantic Web knowledge base. It offers a new way to get insights about ele- ments in an ontology, in particular for large amounts of instance data. For this reason, we applied the idea to the DBpedia data set, which contains an enormous amount of knowledge extracted from Wikipedia. We describe the workings of the Relationship Finder algorithm and present some interesting statistical discoveries about DBpedia and Wikipedia.
  • Zeitschriftenartikel
    Extraktion, Mapping und Verlinkung von Daten im Web
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2, 2013) Auer, Sören; Lehmann, Jens; Ngonga Ngomo, Axel-Cyrille; Stadler, Claus; Unbehauen, Jörg
    In diesem Artikel geben wir einen Überblick über verschiedene Herausforderungen des Managements von Linked Data im Web. Mit der DBpedia Wissensextraktion aus Wikipedia, dem skalierbaren Linking von Wissensbasen und dem Mapping relationaler Daten nach RDF stellen wir drei Ansätze vor, die zentrale Phasen des Lebenszyklus von Daten im Web ausmachen.
  • Konferenzbeitrag
    Semantisch unterstütztes Requirements Engineering
    (The Social Semantic Web 2007 – Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW), 2007) Riechert, Thomas; Lauenroth, Kim; Lehmann, Jens
    Requirements Engineering ist eine erfolgsentscheidende Phase von Software-Entwicklungsprojekten, welche sich besonders dadurch auszeichnen, dass viele verschiedene Stakeholder gemeinsam Ziele, Szenarien und Anforderungen für das geplante System erheben. Neben der Entwicklung eines Vorgehens für ein semantisch unterstütztes Requirements Engineering, wurde eine Ontologie zur Abbildung anforderungsrelevanter Information entwickelt. Diese wird zusammen mit einem Wissensmodellierungs-Werkzeug, anhand eines realen Anwendungsfalls aus dem Bereich E-Government, beschrieben.
  • Konferenzbeitrag
    Towards biomedical data integration for analyzing the evolution of cognition
    (INFORMATIK 2013 – Informatik angepasst an Mensch, Organisation und Umwelt, 2013) Zaveri, Amrapali; Nowick, Katja; Lehmann, Jens
    Cognition is determined by the function and interplay of several hundreds, if not thousands, of genes with a considerable overlap in the disease phenotypes they can cause if mutated. We argue that, in order to understand the biological basis of cognition, these genes have to be investigated together with their evolutionary history and the diseases they are implicated in. This requires the integration of data from different research disciplines. To allow researchers to answer complicated questions related to cognition, a task that is usually very time-consuming, we propose to use Linked Data publication. Such data integration and querying methods have already been successfully used in other life science domains. In our initial effort presented here, we converted and integrated 11 different datasets and provide a first demonstration of the added value of Linked Data by showing how a set of relevant queries over the integrated data can be answered.