Word Embeddings â Das Sprachzentrum im Kopf der AI

Im letzten MĂ€rz bin ich als Masterandin zu blc gestoĂen. Das Ziel: bis Oktober eine Masterarbeit ĂŒber die Synergien von Terminologie und Ontologien verfassen. Und auch, wenn ich keine Masterandin mehr bin, sondern blc nun in Vollzeit tatkrĂ€ftig im Bereich Translation und Terminology Management unterstĂŒtze, lĂ€sst einen das Thema doch nicht ganz los. Es war schlieĂlich 6 bis 7 Monate mein stĂ€ndiger Begleiter.
In diesem Blog werde ich also ein wenig mehr ĂŒber mein Thema erzĂ€hlen und warum es so relevant wie nie ist. Denn: Synergien zwischen Terminologie und Ontologie sind nicht nur etwas fĂŒr die Theoretiker unter uns. Nein, auch in der Praxis können Sie diese Synergien effizient fĂŒr sich nutzen.
Begriffe wie Ontologie und auch Semantic Web sind fĂŒr viele noch immer Neuland. Aber in der heutigen, durch Digitalisierung und Automatisierung geprĂ€gten Informationsgesellschaft gewinnen gerade diese Begriffe immer mehr an Bedeutung. Wir möchten Ihnen zeigen, warum Ontologien als nĂ€chster logischer Schritt nach der EinfĂŒhrung eines effizienten Terminologiemanagements und dem Aufbau einer konsistenten Terminologiesammlung immer mehr in den Fokus der Aufmerksamkeit rĂŒcken.
Aber was genau sind Ontologien? Wie sehen sie aus und wie können sie dargestellt werden? Und welchen Sinn und Zweck erfĂŒllen sie â vor allem im Hinblick auf ihre Verwendung im Semantic Web?
In meinen Blogs âWas sind Ontologien und wenn ja, wie viele?â und âSchlaue Terminologie: Ontologische TMSâ haben wir die VerknĂŒpfung zwischen Terminologie und Ontologie erklĂ€rt. Um das abstrakte Thema der Ontologien noch anschaulicher zu machen, erklĂ€re ich hier, wie Ontologien eigentlich âaussehenâ. Die Leitfrage ist: Wie kann eine Maschine die Informationen und Beziehungen aus einem Begriffssystem auslesen und analysieren?