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In ten chapters, this thesis presents information retrieval technology which is tailored to the research activities that arise in the context of corpus-based digital humanities projects.
The presentation is structured by a conceptual research process that is introduced in Chapter 1. The process distinguishes a set of five research activities: research question generation, corpus acquisition, research question modeling, corpus annotation, and result dissemination. Each of these research activities elicits different information retrieval tasks with special challenges, for which algorithmic approaches are presented after an introduction of the core information retrieval concepts in Chapter 2.
A vital concept in many of the presented approaches is the keyquery paradigm introduced in Chapter 3, which represents an operation that returns relevant search queries in response to a given set of input documents. Keyqueries are proposed in Chapter 4 for the recommendation of related work, and in Chapter 5 for improving access to aspects hidden in the long tail of search result lists.
With pseudo-descriptions, a document expansion approach is presented in Chapter 6. The approach improves the retrieval performance for corpora where only bibliographic meta-data is originally available. In Chapter 7, the keyquery paradigm is employed to generate dynamic taxonomies for corpora in an unsupervised fashion.
Chapter 8 turns to the exploration of annotated corpora, and presents scoped facets as a conceptual extension to faceted search systems, which is particularly useful in exploratory search settings. For the purpose of highlighting the major topical differences in a sequence of sub-corpora, an algorithm called topical sequence profiling is presented in Chapter 9.
The thesis concludes with two pilot studies regarding the visualization of (re)search results for the means of successful result dissemination: a metaphoric interpretation of the information nutrition label, as well as the philosophical bodies, which are 3D-printed search results.
Die zu beobachtenden kürzeren Produktlebenszyklen und eine schnellere Marktdurchdringung von Produkttechnologien erfordern adaptive und leistungsfähige Produktionsanlagen. Die Adaptivität ermöglicht eine Anpassung der Produktionsanlage an neue Produkte, und die Leistungsfähigkeit der Anlage stellt sicher, dass ausreichend Produkte in kurzer Zeit und zu geringen Kosten hergestellt werden können. Durch eine Modularisierung der Produktionsanlage kann die Adaptivität erreicht werden. Jedoch erfordert heutzutage jede Adaption manuellen Aufwand, z.B. zur Anpassung von proprietären Signalen oder zur Anpassung übergeordneter Funktionen. Dadurch sinkt die Leistungsfähigkeit der Anlage.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Interoperabilität in Bezug auf die Informationsverwendung in modularen Produktionsanlagen zu gewährleisten. Dazu werden Informationen durch semantische Modelle beschrieben. Damit wird ein einheitlicher Informationszugriff ermöglicht, und übergeordnete Funktionen erhalten Zugriff auf alle Informationen der Produktionsmodule, unabhängig von dem Typ, dem Hersteller und dem Alter des Moduls. Dadurch entfällt der manuelle Aufwand bei Anpassungen des modularen Produktionssystems, wodurch die Leistungsfähigkeit der Anlage gesteigert und Stillstandszeiten reduziert werden.
Nach dem Ermitteln der Anforderungen an einen Modellierungsformalismus wurden potentielle Formalismen mit den Anforderungen abgeglichen. OWL DL stellte sich als geeigneter Formalismus heraus und wurde für die Erstellung des semantischen Modells in dieser Arbeit verwendet. Es wurde exemplarisch ein semantisches Modell für die drei Anwendungsfälle Interaktion, Orchestrierung und Diagnose erstellt. Durch einen Vergleich der Modellierungselemente von unterschiedlichen Anwendungsfällen wurde die Allgemeingültigkeit des Modells bewertet. Dabei wurde gezeigt, dass die Erreichung eines allgemeinen Modells für technische Anwendungsfälle möglich ist und lediglich einige Hundert Begriffe benötigt.
Zur Evaluierung der erstellten Modelle wurde ein wandlungsfähiges Produktionssystem der SmartFactoryOWL verwendet, an dem die Anwendungsfälle umgesetzt wurden. Dazu wurde eine Laufzeitumgebung erstellt, die die semantischen Modelle der einzelnen Module zu einem Gesamtmodell vereint, Daten aus der Anlage in das Modell überträgt und eine Schnittstelle für die Services bereitstellt. Die Services realisieren übergeordnete Funktionen und verwenden die Informationen des semantischen Modells. In allen drei Anwendungsfällen wurden die semantischen Modelle korrekt zusammengefügt und mit den darin enthaltenen Informationen konnte die Aufgabe des jeweiligen Anwendungsfalles ohne zusätzlichen manuellen Aufwand gelöst werden.