Bröcker, LarsCremers, Armin B.Manthey, RainerMartini, PeterSteinhage, Volker2019-10-112019-10-1120053-88579-397-0https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/28177Forschungsgruppen auf der ganzen Welt sind damit beschäftigt, die Vision des Semantic Web Wirklichkeit werden zu lassen. Dafür ist ein wesentlich höherer Grad der Datenstrukturierung und -annotierung nötig, als er im heutigen WWW anzutreffen ist. Es gibt viele verschiedene Ansätze zur Ontologiegewinnung aus bestehenden Datensammlungen, die zur Strukturierung dieser Sammlungen beitragen. Neben den formal (z.B. in Datenbanken) erfassten Kerndaten gibt es aber in vielen Fällen zusätzliche Informationen, die nicht von solchen Verfahren abgedeckt werden können, ihrerseits aber wertvolle Kontextinformationen zur Verfügung stellen können. Dieser Artikel skizziert einen Ansatz, mit dem dieses nicht formal abgelegte Wissen erfasst, ausgewertet und zur Verbesserung einer maschinell erzeugten Ontologie eines Themengebiets herangezogen werden kann. Als Grundlage dient ein Wiki-System, das auf einer oder mehreren Wissensbasen, z.B. digitalen Archiven, aufsetzt. Die aus der Nutzergemeinschaft einfließenden Informationen werden analysiert und zur Verfeinerung der maschinell erstellten Ontologie verwendet. Ein Relevance-Feedback- Mechanismus dient zur Qualitätskontrolle.deText/Conference Paper1617-5468