Referent

Olga Streibel

Olga Streibel
Arbeitsgruppe Corporate Semantic Web an der Freien Universität Berlin

Titel:
Semantische Suche: Tagging und Wissensgewinnung

Zusammenfassung:
Taggen ist einfach. Taggen ist intuitiv und Taggen ist populär. Was bringt das Taggen für Semantische Suche? In dem ersten Teil des Vortrages zeigen wir unsere laufenden Forschungsarbeiten zum Extreme Tagging. Nach einer kurzen Einführung in State-of-the-art OWL-basierte Tagontologien, diskutieren wir das Potential von RDF-Datasets, die aus Tags generiert werden können. Am Beispiel von unserem Ansatz zur Extraktion der semantischen Relationen aus Tags zeigen wir den algorithmischen Weg von einer Folksonomie zur konkreten Ontologie.

Im zweiten Teil des Vortrages gehen wir auf die Vorverarbeitung der domänenspezifischen (Fach)texte ein. Wir diskutieren potentielle Verfahren zur Wissensgewinnung aus Textströmen in Hinblick auf automatische Trenderkennung.

Der Vortrag soll einen guten Überblick über unsere ausgewählten laufenden Arbeiten im Rahmen des Arbeitspaketes "Suche über non-semantische Daten" im CSW-Projekt geben. Es werden hier sowohl theoretische Konzepte als auch konkrete Umsetzung ausgewählter Ansätze besprochen.

Kurzbiografie:

Olga Streibel ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Arbeitsgruppe Netzbasierte Informationssysteme an der Freien Universität Berlin und Nachwuchsforscherin im Projekt Corporate Semantic Web.

Sie erwarb ihr Diplom in Informatik an der Technischen Universität Berlin mit einer Arbeit zum Thema "Klassifikation und Erstellung von benutzerspezifischen Domänen mit Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens". Während ihres Studiums war sie als Tutorin für Theoretische Informatik und Informatik für Elektrotechniker an der TU Berlin 4 Jahre lang tätig. Während des Diploms arbeitete sie als studentische Hilfskraft am Distributed Intelligence Labor der TU Berlin am Projekt PIA (Personal Information Agent).

Ihr Forschungsschwerpunkt liegt in der Anwendung von Semantic Web Techniken für Maschinelle Lernverfahren. Durch ihre Mitarbeit am Forschungsprojekt TREMA (Trend Mining, Analyse und Fusion multimodaler Daten) spezialisierte sie sich im Bereich der semantischen Trenderkennungsverfahren für die Domänen Finanzmärkte und Marktforschung.

Zurück