Die Vision des “Semantic Web” ist die Entwicklung einer zusätzlichen semantischen Metaebene zum bestehenden World Wide Web, sodass eine verteilte, dynamisch wachsende Wissensbasis entsteht. Zu diesem Zweck ist das Semantic Web auf einem formalen, logik-basierten Grundgerüst aufgebaut, das eine präzise und effiziente Suche nach Informationen ermöglicht. Gelegentliche oder nicht in Logik geschulte Endbenutzer sind jedoch typischerweise mit Logik überfordert; sie sind zum Teil sogar ausserstande, die formalen logischen Konzepte zu beherrschen. Die grundlegende Frage ist also: Wie können wir den realen Endbenutzern helfen, Informationen in einem semantischen Web zu finden, das sie nicht verstehen? Eine Möglichkeit, diese Lücke zu schliessen, ist die Verwendung von natürlichsprachlichen Zugangs- oder Abfragesystemen. Ein solches natürlichsprachliches Interface erlaubt dem Benutzer den Zugang zu einer Datenbasis, indem eine Anfrage in natürlicher Sprache formuliert wird. Jedoch erfordern leistungsfähige natürlichsprachliche Abfragesysteme rechenintensive Algorithmen und einen immensen Gebrauch von Hintergrundwissen, was zu einem sehr hohen Grad an Domänenabhängigkeit und zu einer Nicht-Portabilität der Systeme führt. Auf der anderen Seite erlauben natürlichsprachliche Interfaces den Endbenutzern, auf eine vertraute und natürliche Weise nach Informationen suchen. Trotzdem kann ein solches Abfragesystem nur effizient genutzt werden, wenn der Endbenutzer weiss, welche Fragen gestellt werden können, da auch ein natürlichsprachliches Suchsystem präzise formulierte Anfragen verlangt, damit diese adäquat verarbeitet und beantwortet werden können. Diese Dissertation fordert, dass die Dichotomie zwischen formalen, logik-basierten Abfragesprachen und natürlichen Abfragesprachen aufgebrochen wird. Dabei werden die Freiheit/Natürlichkeit von natürlichen Abfragesprachen und die Formalität/Strukturiertheit von formalen Abfragesprachen als Enden eines Formalitätskontinuums aufgefasst. Auf der Basis dieses Formalitätskontinuums werden zwei Hypothesen aufgestellt: (1) Das Portabilitätsproblem von natürlichsprachlichen Interfaces, die am natürlichen Ende des Kontinuums liegen, kann bewältigt werden, ohne dass komplexe, aufwändige Algorithmen und zeitraubende Implementationsefforts erbracht werden müssen, indem das nötige Wissen, um den natürlichsprachlichen Input adäquat verarbeiten zu können, automatisch aus semantik-reichen Wissensbasen, wie sie das Semantic Web bietet, extrahiert wird. (2) Die zweite Hypothese besagt, dass natürlichsprachliche Abfragesysteme den Endbenutzern bei der Frageformulierung eine gewisse Kontrollstruktur und Einschränkung vorgeben sollen, damit diese durch den Prozess der Anfrageformulierung geführt werden können. Doch die Abfragesprache soll nicht zu formal und strukturiert sein, damit der “normale” Benutzer nicht abgeschreckt wird. Somit liegen die für den realen Endbenutzer sowie auch aus entwicklungstechnischer Sicht besten Suchsystemlösungen irgendwo in der Mitte des Formalitätskontinuums. Um die beiden Hypothesen zu testen, wurden vier verschiedene Zugangssysteme zu ontologie-basierten Daten entwickelt, die an verschiedenen Positionen im Formalitätskontinuum liegen: NLP-Reduce, Querix, Ginseng und Semantic Crystal. Die ersten beiden Systeme erlauben den Benutzern, ihre Anfragen in voller oder leicht eingeschränkter natürlicher Sprache zu formulieren. Das dritte Interface verlangt eine Anfrageformulierung in einer kontrollierten Sprache, die dem Englischen sehr ähnlich ist. Semantic Crystal gehört zu den formalen Suchsystemen, da es eine formale, wenn auch grafisch dargestellte Abfragesprache aufweist. Alle vier Systeme vermeiden eine komplexe, rechenintensive Konfiguration, bieten dennoch performante und mächtige Werkzeuge für nicht-logik-geschulte Endbenutzer bei der Formulierung von komplexen Anfragen zu ontologie-basierten Daten. Auf der Basis des Formalitätskontinuums und der vier Systeme werden zwei Evaluationen präsentiert: (1) eine Retrieval-Performanz-Evalution und (2) eine Benutzerstudie. Bei der Performanzevaluation wurden die drei natürlichsprachlichen Suchsysteme NLP-Reduce, Querix und Ginseng mit drei existierenden Konkurrenzinterfaces im Hinblick auf die Qualität der Informationsfindung und Systemportabilität einem Benchmark-Test mit drei Datensätzen unterzogen. Die Benutzerstudie umfasste einen Benchmark-Test mit allen vier Suchsystemen in einem kontrollierten Experiment mit 48 realen Endbenutzern. Diese beiden Evaluationen liefern reichlich Anhaltspunkte über die Vor- und Nachteile von Suchsystemen an verschiedenen Positionen des Formalitätskontinuums. Ferner geben sie konkrete Antworten auf die beiden Hypothesen, wo also auf dem Kontinuum die besten Lösungen aus systemtechnischer Sicht sowie, und vor allem, aus Endbenutzersicht liegen. Die Dissertation zeigt, dass natürlichsprachliche Abfragesysteme ein komfortables sowie zuverlässiges Hilfsmittel offerieren, und somit einen möglichen Schlüssel bilden, um die Potentiale des Semantic Web einem breiten Endbenutzerpublikum zugänglich zu machen. Das alles überspannende Ziel dieser Dissertation ist letztendlich, die theoretische Vision des Semantic Web einen kleinen Schritt in die Realität umzusetzen.

Universität Zürich

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