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Semantische Darstellung und Abfrage von Rechtsnormen am Beispiel Hochschulrecht

Semantische Darstellung und Abfrage von Rechtsnormen am Beispiel Hochschulrecht Beitrag von Michael Hausenblas. Inhalt. Orientierung Demonstration Hintergrund. Orientierung. Orientierung Demonstration Hintergrund. Semantic Web Ontologien Topic Maps und OWL Aufgabenstellung.

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Semantische Darstellung und Abfrage von Rechtsnormen am Beispiel Hochschulrecht

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Presentation Transcript

  1. Semantische Darstellung und Abfrage von Rechtsnormen am Beispiel Hochschulrecht Beitrag von Michael Hausenblas

  2. Inhalt • Orientierung • Demonstration • Hintergrund

  3. Orientierung Orientierung • Demonstration • Hintergrund • Semantic Web • Ontologien • Topic Maps und OWL • Aufgabenstellung

  4. Semantic Web Orientierung • Demonstration • Hintergrund Architektur des Semantic Web http://www.w3.org/2000/Talks/1206-xml2k-tbl/

  5. Ontologien I Orientierung • Demonstration • Hintergrund • Eine Ontologie ist eine Beschreibung einer Wissensdomäne zum Zwecke sowohl der maschinellen Verarbeitung als auch zur Verständigung durch Menschen, wobei folgende Kriterien erfüllt sein sollten: • es wird eine Konzeptualisierung eines Weltausschnitts durchgeführt • es erfolgt eine formale Spezifikation • enthält folgende Elemente: • Begriffe (durch Taxonomie strukturiert) • Relationen (zwischen den Begriffen) • Axiome

  6. Ontologien II Orientierung • Demonstration • Hintergrund • Im Bereich des Rechts – zwei prominente Beispiele: • [Breuker, Valente und Winkels 1994] • „A Functional Ontology of Law“ • [van Kralingen 1997] • „A Conceptual Frame-based Ontology for the Law“ Probleme? Wahl der Konzepte, Querschnittsmaterien, Granularität

  7. Topic Maps Orientierung • Demonstration • Hintergrund Topics digitale Repräsentation eines Subjekts Associations benannte, bidirektionale und mehrwertige Relationen zwischen Topics Occurrences konkreten Vorkommnisse eines reifizierten Subjektes Topic Map im Einsatz http://www.gca.org/papers/xmleurope2000/papers/s11-01.html

  8. OWL Orientierung • Demonstration • Hintergrund • W3C-Standard • Erweiterung von RDF/RDF(S) • Typ Description Logics • Formalisierung einer Wissensdomäne über • Klassen und Eigenschaften auf Basis von Mengenoperationen • Typensystem • Schlußfolgerungen <owl:Class rdf:about="#Opera"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#MusicalWork" /> <rdfs:subClassOf> <owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#hasLibrettist" /> <owl:minCardinality rdf:datatype="Integer">1 </owl:minCardinality> </owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> </owl:Class> OWL im Einsatz http://www.w3.org/TR/owl-ref

  9. Aufgabenstellung Orientierung • Demonstration • Hintergrund „Finde alle Stellen in Rechtstexten, welche im Kontext der Benutzeranfrage relevant sind.“ … und natürlich Meta-Informationen dazu!

  10. Demonstration • Orientierung Demonstration • Hintergrund • http://www.lexit.at • Use Cases • Rechts-Laie • Rechts-Experte

  11. Hintergrund • Orientierung • Demonstration Hintergrund • Vorgangsbasierte Ontologiedarstellung (THO) • Taxonomie der Elemente • Abfrage auf Topic Maps • Erweiterung

  12. Vorgangsbasierte Ontologiedarstellung (THO) • Orientierung • Demonstration Hintergrund Panta Rhei (Heraklit aus Ephesos) Vorgänge, Beteiligte und Sichtweisen THREADBASE und DOCUMENTBASE

  13. Vorgangsbasierte Ontologiedarstellung (THO) • Orientierung • Demonstration Hintergrund

  14. Taxonomie der Elemente • Orientierung • Demonstration Hintergrund Rechtssubjekte [DA: 112] Rechtsobjekte Abstrakte Rechtselemente [DA: 113]

  15. Abfrage auf Topic Maps • Orientierung • Demonstration Hintergrund Darstellung der THREADBASE des FHStG [DA: 164] Abfrage der Topic Maps [DA: 179] INPUT P ... die Identiät der Klasse des Beteiligten Der Ursprungs-Vorgang t0 wird ausgeschlossen. OUTPUT $THREAD ... Liste von Vorgängen STATEMENT select $THREAD from rBtg( $THREAD: VG , P : Btg ), $THREAD /= t0 ?

  16. Erweiterung • Orientierung • Demonstration Hintergrund • - MAIN - • $uip = getUserInputPhrase() • $participantsList = extractParticipants($uip) • $queryResult = fhstgTML.query($participantsList) • IF ($queryResult != NULL) • showResults($queryResult) • ELSE • fhstgTML.add(new Thread($participantsList)) • - END - • SUB – • fhstgTML.add(Thread $t) { • DO{ • $t.removeLastElementFromParticipantList() • $tTMP = getThreadWithParticipants($t.participantsList) • } • WHILE (tTMP == NULL && t.hasParticipants()) • IF ($tTMP != NULL) • $tTMP.setSubThread($t) • ELSE • fhstgTML.originThread.setSubThread($t) • } • - END - Lernalgorithmus Idee: Automatische Erweiterung der THREADBASE im Falle eines leeren Resultats bei der Abfrage. Damit können Benutzeranfragen als neue „Fakten“ in der Wissens- basis verwendet werden …

  17. Danke für die Aufmerksamkeit! Ich freue mich darauf, Ihre Fragen zu beantworten …

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