Computerlinguistik
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Formalisierung von Kontext und sprachlichem Wissen mit Prioritisierter Circumscription (VM-Memo 55)
(1994)
Das vorliegende Papier fasst den bisherigen Diskussionsstand zur Konzeption eines Organisationsmodells für die institutionelle Verstetigung des Verbundforschungsprojektes TextGrid zusammen und bündelt die bisherigen Arbeitsergebnisse im Arbeitspaket 3 – Strukturelle und organisatorische Nachhaltigkeit. Das hier skizzierte Organisationsmodell basiert auf den in D-Grid und WissGrid erarbeiteten Nachhaltigkeitskonzepten und adaptiert das Konzept der Virtuellen Organisation (VO) für TextGrid. Insgesamt strebt TextGrid eine institutionelle Verstetigung seiner Aktivitäten nach Ende der Projektlaufzeit an und beabsichtigt gemeinsam mit Virtuellen Forschungsumgebungen aus anderen Wissenschaftsdisziplinen Wege und Prozesse etablieren zu können. Am 24./25. Februar 2011 hat TextGrid einen Strategie-Workshop in Berlin ausgerichtet, zu dem sich eine Expertenrunde zur „Nachhaltigkeit von Virtuellen Forschungsumgebungen“ eingefunden hat. Diskutiert werden wird, wie Virtuelle Forschungsumgebungen basierend auf heutigen finanziellen und organisatorischen Strukturen nachhaltig sein können und welche Empfehlungen sich daraus für TextGrid ableiten. Die Diskussionsergebnisse der Expertenrunde werden zusammen mit den Überlegungen in diesem Papier in die Konzeption eines umfassenderen Organisationsmodells einfließen, das die Grundlage für eine Verstetigung von TextGrid bilden wird.
In TextGrid gibt es verschiedene Content-Provider, deren Ressourcen nicht ohne weiteres in der TextGrid-Infrastruktur zur Verfügung gestellt werden können. Die Ursache hierfür ist, dass die erforderlichen Zugriffsbeschränkungen bislang nicht von der existierenden Autorisierungsinfrastruktur abgebildet werden können. Beispielsweise ist es für den Zugriff auf einige Ressourcen am Institut für Deutsche Sprache notwendig, dass Benutzer einen Lizenzvertrag akzeptieren. Um diesen Content-Providern die Bereitstellung ihrer Ressourcen in TextGrid zu ermöglichen, muss die bestehende Autorisierungsinfrastruktur erweitert werden, um feinere Zugriffsbeschränkungen zu ermöglichen.
Für die Lizenzierung der in TextGrid bereitgestellten Software und Daten wird künftig eine Lizenzierung benötigt, welche der offenen Struktur der angestrebten Forschungsplattform gerecht wird. Hierfür entwickelt AP 3.2 Musterlizenzvereinbarungen mit unterschiedlichen Content-Providern. Im Folgenden soll ein Überblick über unterschiedliche Möglichkeiten der Lizenzierung gegeben werden, um sowohl potenziell für TextGrid heranzuziehende Fremd-Software zu evaluieren als auch eine Orientierung für die Lizenzierung eigener Produkte und Daten zu geben. Letztendlich soll eine Empfehlung für ein möglicherweise in TextGrid angewandtes Modell gegeben werden.
Im zweiten Teil dieses Textes wird ein Konzept für die neue TextGrid-Middleware-Komponente TG-license vorgestellt, durch die auch lizensierter Content im Rahmen von TextGridRep zur Verfügung gestellt werden kann.
New KARL (Knowledge Acquisition and Representation Language) allows to specify all parts of a problem-solving method (PSM). It is a formal language with a well-defined semantics and thus allows to represent PSMs precisely and unambiguously yet abstracting from implementation detail. In this paper it is shown how the language KARL has been modified and extended to New KARL to better meet the needs for the representation of PSMs. Based on a conceptual structure of PSMs new language primitives are introduced for KARL to specify such a conceptual structure and to support the configuration of methods. An important goal for this extension was to preserve three important properties of KARL: to be (i) a conceptual, (ii) a formal, and (iii) an executable language.
A topic in the field of knowledge acquisition is the reuse of components that are described at the knowledge level. Problems concern the description, indexing and retrieval of components. In our case there is the additional feature of integrating so called automated building blocks in a knowledge level description. This paper describes what knowledge level descriptions of components for reuse should look like, and proposes a way to describe assumptions and requirements that are to be made explicit. In the paper an extension of the “normal” knowledge acquisition setting is made in the direction of machine learning components.