In unserer Blogreihe geht es um das Thema, wie sich Terminologieprozesse im Unternehmen zu einem stimmigen Workflow kombinieren lassen. Heute widmen wir uns der Kernfrage: Wie sieht der perfekte Terminologie-Workflow eigentlich aus?
Beziehungen zwischen Begriffen sind der Grundbaustein, um Fachbegriffe vollständig zu erfassen. Doch was steckt hinter den Beziehungen? Welche Beziehungen bestehen zwischen Begriffen? Wie lässt sich mit Begriffsbeziehungen ein Wissensnetz knüpfen? Und wie hilft uns das bei der Weiterverwendung von Terminologien in computerlesbaren Ontologien?
Zu einem guten, begriffsbasierten Terminologiemanagement gehören die fachliche Abstimmung, die Erstellung einer Definition und die einheitliche Festlegung von Vorzugsbenennungen. Doch um Begriffe vollumfänglich zu erfassen, ist es unerlässlich, die Beziehungen zu benachbarten Begriffen zu verstehen und festzuhalten. Zur Darstellung der Begriffsbeziehungen dienen Begriffssysteme (oder „Concept Maps“) mit Begriffen als Knoten und Begriffsbeziehungen als Linien. Aber was heißt eigentlich “Begriffe stehen in Beziehung” und welche Begriffsbeziehungen gibt es?
Künstliche Intelligenz, Semantic Web und Internet of Things sind in aller Munde. Maschinen sollen die semantischen Informationen und Verknüpfungen von Begriffen „verstehen“ und auswerten. Doch wozu eigentlich? Wie hilft es dem Verkäufer und dem Kunden, wenn der Computer sich einen „Giant Global Graph“ baut?
In unserem Blog Lehnwörter im Deutschen: Massel oder Schlamassel? haben wir uns mit Lehnwörtern, die aus allen möglichen Sprachen ins Deutsche übernommen wurden, beschäftigt. Heute schauen wir, wohin die Reise geht und welche Neologismen in Zukunft unsere Sprache bereichern werden.
Auf der ETUG 2019 in Düsseldorf habe ich erzählt, wie man eine Concept Map in SDL MultiTerm Workflow aka quickTerm baut. Wo fängt man an, wann ist man „fertig“ und wozu eigentlich das Ganze? Wer auf der ETUG nicht dabei sein konnte, bekommt hier noch einmal ein Update: Welche Mehrwerte bietet die ganzheitliche Erfassung von Terminologie in Begriffssystemen?
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Bei blc beschäftigen wir uns täglich mit den großen und kleinen Fragen der Terminologiearbeit, damit Ihr Unternehmen von einem effizienten Terminologiemanagement profitieren kann. Aber was genau heißt das eigentlich? Wovon sprechen wir, wenn wir von Terminologiearbeit reden? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie es aussehen kann, wenn es ans „Eingemachte“ der Terminologiearbeit geht, sprich die alltägliche Arbeit an Begriffen.
Hat sich in Ihrem Unternehmen schon ein umfassendes Terminologiemanagement durchgesetzt? Haben Sie eine Terminologiedatenbank, auf die Autoren und Übersetzer zugreifen? Aber fragen Sie sich manchmal, ob im Zeitalter zunehmender Digitalisierung die „menschliche“ Arbeit an Begriffen und Benennungen tatsächlich noch so wichtig ist? Kann man nicht bald alles der künstlichen Intelligenz überlassen? Welche Aspekte der Terminologiearbeit spielen heutzutage noch eine Rolle? Wir untersuchen, warum Terminologiemanagement heute so wichtig wie eh und je ist.
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In diesem letzten Teil unserer Reihe zu Ontologien beschäftigen wir uns damit, welches Potenzial die Ausweitung von Terminologien zu Ontologien bietet. Noch einmal zur Erinnerung: Ontologien dienen dazu, vom Menschen erfasstes Wissen maschinenlesbar verfügbar zu machen. Anwendung finden Ontologien somit überall dort, wo eine Anwendung ausgehend von einer sprachlichen Eingabe auf verknüpftes Wissen verweisen soll. Besonders interessant wird dieses Potenzial im Vertrieb, wenn es darum geht, einen Käufer von einer Anfrage auf die für ihn interessanten Produkte zu verweisen.
In meinen Blogs „Was sind Ontologien und wenn ja, wie viele?“ und „Schlaue Terminologie: Ontologische TMS“ haben wir die Verknüpfung zwischen Terminologie und Ontologie erklärt. Um das abstrakte Thema der Ontologien noch anschaulicher zu machen, erkläre ich hier, wie Ontologien eigentlich „aussehen“. Die Leitfrage ist: Wie kann eine Maschine die Informationen und Beziehungen aus einem Begriffssystem auslesen und analysieren?