Haben Sie letzte Woche mit genauso viel Spannung den Blog meiner Kollegin Jenny gelesen, wie ich? Mein Terminologie-Herz schlug bei den Erläuterungen zum ontologischen Terminologiemanagement definitiv höher!
Genau der richtige Anlass für mich, hier auch ein paar Worte zu verlieren. Denn: Wer sich erinnert, weiß, dass ich nun schon vor etwas mehr als drei Jahren – wo ist die Zeit geblieben?! – meine Masterarbeit zu fast genau diesem Thema verfasst habe.
Genauer, über die Synergien zwischen Terminologie und Ontologie.
Bereits „damals“ waren Ontologien auf dem Vormarsch und in den aktuellen heißen Diskussionen rund um KI und Large Language Models (LLMs) sind sie nicht wegzudenken. Immer mehr Menschen und Unternehmen erkennen die Bedeutung – nicht nur – von Terminologie für KI-Anwendungen, sondern auch von KI-Anwendungen für Terminologie!
Darum werfe ich in diesem Blog noch einmal einen Blick zurück auf mein Masterarbeitsthema und erzähle Ihnen, was sich hier in letzter Zeit getan hat – viel Spaß!
Miniatur-Rückblick auf meine Masterarbeit
Der Fokus: Synergien zwischen Terminologie und Ontologie im Zeitalter des Semantic Web – Einfluss und Bedeutung terminologischer Strukturen im Ontologiemanagement.
Die Frage: Wo und wie kommen Terminologie und Ontologie zusammen? Wo befinden sich Synergien zwischen diesen zwei Disziplinen, die zwar zusammenhängen, aber vorrangig getrennt voneinander betrachtet wurden? Wie kann man Terminologie für Ontologien nutzen und warum ist sie als Basis wichtig?
Die Umsetzung: Untersuchung ontologischer Prozesse und einer Ontologie selbst auf vorhandene oder fehlende terminologische Einflüsse unter Berücksichtigung des praktischen Nutzens von Terminologie und Ontologien.
Noch immer spannend: Nutzen & Einsatz von Ontologien
Ontologien sind heute, als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), eine der größten Standsäulen des Wissensmanagements und des Semantic Web. Grob gesehen dienen sie dabei vor allem der Verbesserung der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, da sie Informationen in einer Art und Weise zur Verfügung stellen, die deren Verarbeitung durch Maschinen ermöglicht. Aber vor allem für die Darstellung vernetzten Wissens sind sie von größter Bedeutung.
So nehmen Ontologien terminologische Daten und verwenden diese gezielt in einem maschinenlesbaren Format (z.B. RDF und OWL) weiter. Bauen Ontologien also direkt auf klar definierter und akzeptierter Terminologie auf, können sie Wissen effizient ordnen, in Relation setzen und verbreiten. Das alles z.B. in Chatbots, semantischen Suchen, wissensbasierten Beratungs- und Assistenzsystemen oder auch als systematische Unterstützung für Terminolog:innen beim Aufbau des Termbestands – und vieles mehr!
Das ist aber natürlich noch lange nicht das Ende der Fahnenstange. Jedes Unternehmen kann Ontologien auf unterschiedliche Weise effizient für sich nutzen (etwas, bei dem wir Sie sehr gerne beraten!).
Synergien, aber wo und zu welchem Zweck?
Schon beim Verfassen meiner Masterarbeit habe ich gelernt, dass es zwischen Terminologie und Ontologien weit mehr Zusammenhänge gibt, als man geahnt hätte. So entsprechen sich z.B. die jeweiligen Hauptbestandteile der Terminologie und Ontologie: Klassen, Instanzen und Properties in Ontologien sind die jeweiligen Gegenstücke von Allgemeinbegriffen, Individualbegriffen und Relationen in der Terminologie. Das ist aber nur die Spitze des Eisberges, geht man noch tiefer in die Struktur, erkennt man auch in der formalen Repräsentation (RDF, OWL) viele Elemente, die beispielsweise in Terminologiedatenbanken (TBX, MultiTerm XML etc.) zu finden sind. Trotz verschiedener Ausrichtungen – formale Semantik vs. sprachliche Spezifikation – erkennt man also sehr schnell eine signifikante Verbindung, die dabei hilft, die beiden Disziplinen zu meistern.
Nicht nur die Elemente und die Struktur lassen sich vergleichen, auch die Prozesse im Terminologie- und Ontologiemanagement selbst gehen bei genauerer Betrachtung ähnliche Wege. Es gibt natürlich nicht DEN EINEN Prozess, aber schaut man sich jeweils exemplarische Prozesse sowie ihre jeweiligen Prozessschritte an, entdeckt man doch einige interessante Phänomene. Die Prozesse gleichen sich in der ersten Hälfte, wenn es um Festlegung der Domäne, von Begriffen/Klassen, Individualbegriffen/Instanzen und Relationen/Properties geht.
Von dort an scheiden sich die Wege allerdings.
Von der Terminologie zur Ontologie
Während in der Terminologie dann die Verwaltung, Kontrolle und Pflege der festgelegten Terminologie losgeht, geht es bei den Ontologien mit Suchanfragen auf den Datenbestand und Schlussfolgerungen mithilfe von Axiomen weiter.
Per Zugriff auf die hinterlegten Daten, werden spezifische Anfragen unter Berücksichtigung der semantischen Bedeutung automatisiert beantwortet. Je nach Fachgebiet und sofern die Ontologien interoperabel sind, lassen sich sogar mehrere von ihnen in semantischen Anwendungen miteinander verknüpfen, um eine noch größere Bandbreite an Wissen abzurufen.
Darauf aufbauend können dann Axiome (Wahrheiten oder Regeln) in Ontologien verwendet werden, um Wissen zu strukturieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Die verschiedenen Arten von Axiomen stellen Regeln innerhalb der Ontologie auf, die dabei helfen, implizites Wissen aus dem explizit in der Ontologie definiertem Wissen abzuleiten.
Aufgrund ihrer Natur, stellen Ontologien also im Zeitalter des Semantic Web ein weitaus mächtigeres Werkzeug dar als die Terminologie allein. Und doch brauchen sie die Terminologie, denn sie stellt einen wichtigen Pfeiler des Wissens dar, auf den die Ontologie zugreift.
Und wie sieht es heute aus?
Die Praxis zeigt, dass sowohl damals als auch heute Ontologiesysteme durchaus auch alleine stehen und das Terminologiemanagement – wenn überhaupt – ergänzend in ihrer Umgebung berücksichtigen. Auch im Ontologiesystem fällt Erstell- und Wartungsaufwand an, um alle systematischen und strukturellen Relationen zwischen den einzelnen Bestandteilen korrekt und verwendbar abzubilden.
Nichtsdestotrotz bewahrheitet es sich auch heute noch, dass Ontologien von einer sauberen Terminologie als Basis nur profitieren können. Gerade beim rapiden Bedeutungsanstieg von KI und LLMs, den wir aktuell erleben und der geordnete Wissenssammlungen unabdingbar macht. Nur so kann die Terminologie der KI von Nutzen sein.
Aber auch die Terminologie profitiert von der KI. Wir sehen bereits diverse Anwendungsfälle, in denen die KI unterstützend – mit Grenzen – verwendet wird, um beispielsweise Definitionen zu erstellen, Metadaten zu befüllen, Synonyme zu ermitteln oder neue Benennungen zu extrahieren. Auch Bereinigungspotenziale können identifiziert und behoben werden. Hier bleibt spannend zu sehen, welche neuen Richtungen und Erkenntnisse sich auftun werden.
Das fachliche Auge von Terminolog:innen bleibt aber nach wie vor unverzichtbar und wird auch in Zukunft fester Bestandteil in der von Automatisierung getriebenen Welt bleiben.
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