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Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft

Author:
Jung, Jascha Daniló [DBLP] ;
He, Xia [DBLP] ;
Martini, Daniel [DBLP] ;
Golla, Burkhard [DBLP]
Abstract
Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk speziell für den Bereich der Landwirtschaft entwickelt. Ein semantisches Netzwerk ist eine Knowledge Base, in der Begriffe und ihre Bedeutung zueinander in Beziehung gesetzt werden. Dies geschieht üblicherweise über eine Triple-Beziehung, konkret über die Relation „Subjekt → Prädikat → Objekt“. Auf diese Weise können große Datenmengen miteinander verknüpft und maschinenlesbar gemacht werden. Neben vorhandenen, strukturierten Daten aus verschiedenen Datenbeständen (BVL Pflanzenschutzmittel, AGROVOC, PS Info) sollen auch neue, semistrukturierte Datensätze und Informationen aus Textkorpora eingepflegt werden. Dazu werden relevante Texte mit Hilfe von Methoden des Natural Language Processing nach bestimmten Klassen (Kulturen, Schädlinge, u.a.) durchsucht und Annotationen in den Knowledge Graphen integriert. Begriffe sollen dabei möglichst automatisch zu anderen Begriffen und bereits vorhandenen Daten in Relation gesetzt werden
  • Citation
  • BibTeX
Jung, J. D., He, ., Martini, D. & Golla, B., (2022). Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 141-146).
@inproceedings{mci/Jung2022,
author = {Jung, Jascha Daniló AND He, Xia AND Martini, Daniel AND Golla, Burkhard},
title = {Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft},
booktitle = {42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft},
year = {2022},
editor = {Gandorfer, Markus AND Hoffmann, Christa AND El Benni, Nadja AND Cockburn, Marianne AND Anken, Thomas AND Floto, Helga} ,
pages = { 141-146 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
GIL2022_Jung_141-146.pdf149.4Kb PDF View/Open

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More Info

ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2022
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Paper

Keywords

  • Datenmanagement
  • Smart und Big Data
  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing
  • Linked Open Data
  • semantisches Netzwerk
Collections
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