Die stetig wachsende Menge von wissenschaftlichen Publikationen erschwert es den Wissenschaftlern zunehmend, den Überblick über die relevante Literatur zu behalten. Computergestützte Werkzeuge zur Unterstützung der Wissenschaftler bei ihrer Recherche und Evaluation von wissenschaftlichen Resultaten könnten zur Lösung dieses Problems beitragen. Ein bereits weit verbreiteter Ansatz ist die Verwendung von Textmining-Werkzeugen und Werkzeugen zur automatischen Zusammenfassung von natürlichsprachlichen Texten. In beiden Fällen muss natürliche Sprache automatisch in eine formale Repräsentation übersetzt werden (Natural Language Processing). In dieser Diplomarbeit verfolgen wir einen anderen Ansatz: die Resultate wissenschaftlicher Publikationen sollen von ihren Autoren in einer formalen Sprache zusammengefasst und diese formale Zusammenfassungen an die Publikationen angehängt werden. Auf diese Weise ermöglichen wir eine automatische Erfassung der wissenschaftlichen Resultate. Als formale Sprache verwenden wir eine kontrollierte natürliche Sprache, die sich Attempto Controlled English (ACE) nennt. Kontrollierte natürliche Sprachen verbinden das natürliche Aussehen von natürlichen Sprachen mit der Maschinenlesbarkeit von formalen Sprachen. Deshalb sind sie hervorragend für die formale Repräsentation von wissenschaftlichen Resultaten geeignet. Da solche Sprachen einfach zu erlernen sind, verliert ein Wissenschaftler nicht viel Zeit für das Lernen einer komplizierten, formalen Sprache. Um die Praxistauglichkeit unseres Ansatzes zu demonstrieren, haben wir eine Ontologie für Protein-Interaktionen erstellt und wir zeigen, wie wissenschaftliche Resultate mit Hilfe dieser Ontologie ausgedrüuckt werden können.

University of Zurich

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