Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25092
Titel: Evaluation von Wissensrepräsentationssystemen
VerfasserIn: Kemke, Christel
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 1993
Quelle: Saarbrücken, 1993
Kontrollierte Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten)
Abstract: Ziel dieses Berichtes ist eine Evaluation von aktuellen Wissensrepräsentationssystemen, insbesondere terminologischen Logiken. Nach Aufstellung der relevanten Evaluationskriterien erfolgt zunächst eine allgemeine Behandlung von KL-ONE - der Urmutter der terminologischen Logiken -, wobei schon einige inhärente kritische Punkte der zu behandelnden Systeme aufgezeigt werden. Anschließend werden Syntax- und Semantikdefinitionen von KL-ONE-Derivaten vorgestellt, um deren Sprachumfang zu vergleichen. Neben den gängigen KL-ONE-Derivaten wird auch die in LILOG verwendete Repräsentationssprache vorgestellt. Abschließend erfolgt ein zusammenfassender Vergleich der Systeme. Hierbei stellt sich heraus, dass insbesondere die Systeme LOOM, CLASSIC, KRIS und BACK bezüglich des verwendeten Sprachumfangs und der Effizienz der Inferenzen gut abschneiden. Die Systeme BACK und KRIS sind dabei für Verbmobil besonders relevant, da sie relativ leicht verfügbar sind. Außerdem zeichnet sich BACK durch ein gut strukturiertes Handbuch aus und eine schnelle neue Implementierung In C. Kritisch bei allen vorgestellten Systemen ist die Darstellung zeitlicher Zusammenhänge (Ereignisse, Aktionen); hierzu liegen jedoch schon Forschungsergebnisse für die Erweiterung der terminologischen Sprachen vor.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-39881
hdl:20.500.11880/25148
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25092
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 3
Datum des Eintrags: 21-Jul-2011
Fakultät: SE - Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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