Background: Most of our biomedical knowledge is only accessible through texts. The biomedical literature grows exponentially and PubMed comprises over 18.000.000 literature abstracts. Recently much effort has been put into the creation of biomedical ontologies which capture biomedical facts. The exploitation of ontologies to explore the scientific literature is a new area of research. Motivation: When people search, they have questions in mind. Answering questions in a domain requires the knowledge of the terminology of that domain. Classical search engines do not provide background knowledge for the presentation of search results. Ontology annotated structured databases allow for data-mining. The hypothesis is that ontology annotated literature databases allow for text-mining. The central problem is to associate scientific publications with ontological concepts. This is a prerequisite for ontology-based literature search. The question then is how to answer biomedical questions using ontologies and a literature corpus. Finally the task is to automate bibliometric analyses on an corpus of scientific publications. Approach: Recent joint efforts on automatically extracting information from free text showed that the applied methods are complementary. The idea is to employ the rich terminological and relational information stored in biomedical ontologies to markup biomedical text documents. Based on established semantic links between documents and ontology concepts the goal is to answer biomedical question on a corpus of documents. The entirely annotated literature corpus allows for the first time to automatically generate bibliometric analyses for ontological concepts, authors and institutions. Results: This work includes a novel annotation framework for free texts with ontological concepts. The framework allows to generate recognition patterns rules from the terminological and relational information in an ontology. Maximum entropy models can be trained to distinguish the meaning of ambiguous concept labels. The framework was used to develop a annotation pipeline for PubMed abstracts with 27,863 Gene Ontology concepts. The evaluation of the recognition performance yielded a precision of 79.9% and a recall of 72.7% improving the previously used algorithm by 25,7% f-measure. The evaluation was done on a manually created (by the original authors) curation corpus of 689 PubMed abstracts with 18,356 curations of concepts. Methods to reason over large amounts of documents with ontologies were developed. The ability to answer questions with the online system was shown on a set of biomedical question of the TREC Genomics Track 2006 benchmark. This work includes the first ontology-based, large scale, online available, up-to-date bibliometric analysis for topics in molecular biology represented by GO concepts. The automatic bibliometric analysis is in line with existing, but often out-dated, manual analyses. Outlook: A number of promising continuations starting from this work have been spun off. A freely available online search engine has a growing user community. A spin-off company was funded by the High-Tech Gründerfonds which commercializes the new ontology-based search paradigm. Several off-springs of GoPubMed including GoWeb (general web search), Go3R (search in replacement, reduction, refinement methods for animal experiments), GoGene (search in gene/protein databases) are developed.

Die Konzepte zur Erstellung von Software-Produktlinien dienen der ingenieurmäßigen, unternehmensinternen Wiederverwendung existierender Software-Artefakte. Existierende Ansätze nutzen von Hand erstellte und gewartete Kompositionsprogramme zum Assemblieren der Produkte entsprechend einer Variantenauswahl. Der Einsatz einer automatischen Planungskomponente sowie eines einfachen, erweiterbaren Komponenten-Meta-Modells hilft dabei, die dabei anfallenden Daten computergestützt zu verarbeiten. Die Integration beider Konzepte zu einem hybriden Ansatz ermöglicht die Neuerstellung von Produkten, die nicht von Anfang an als Produktlinie konzipiert sind, ohne eine spätere Umarbeitung unter Nutzung der automatischen Planungskomponente unnötig zu erschweren.

This study examined the effects of linguistic task demands on the neuroanatomical localization of the neural response related to automatic semantic processing of concrete German nouns combining the associative priming paradigm with functional magnetic resonance imaging (fMRI). To clarify the functional role of the inferior frontal gyrus (IFG) for semantic processing with respect to semantic decision making compared to semantic processing per se, we used a linguistic task that involved either a binary decision process (i.e., semantic categorization; Experiment 1) or not (i.e., silently thinking about a word's meaning; Experiment 2). We observed associative priming effects indicated as neural suppression in bilateral superior temporal gyri (STG), anterior cingulate cortex (ACC), occipito-temporal brain areas, and in medial frontal brain areas independently of the linguistic task. Inferior parietal brain areas were more active for silently thinking about a word's meaning compared to semantic categorization. A conjunction analysis of linguistic task revealed that both tasks activated the same left-lateralized occipito-temporo-frontal network including the IFG. Contrasting neural associative priming effects across linguistic task demands, we found a significant interaction in the right IFG. The present fMRI data give rise to the assumption that activation of the left inferior frontal gyrus (LIFG) in the semantic domain might be important for semantic processing in general and not only for semantic decision making. These findings contrast with a recent study regarding the role of the LIFG for binary decision making in the lexical domain (Wright et al. 2011).

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Prüfung eines semantischen Informationssystems zur Unterstützung des Informations- und Wissenstransfers bei kollektiver, internetbasierter Informationsarbeit – sowohl innerhalb des Teams, als auch in dessen Übertragung in das Unternehmen. Als Informationssystem wird dabei ein System verstanden, welches die menschlichen Aufgabenträger, die organisationale und technische Ausgestaltung, aber auch die zu unterstützende Aufgabe determiniert und beinhaltet und von der Systemumwelt abgrenzt. Der Fokus der Arbeit ist in den Gegenstandsbereich der Wirtschaftsinformatik einzuordnen. Die Wirtschaftsinformatik besitzt nach dem Verständnis des Autors einen transdisziplinären Charakter und der Nukleus der Fachdisziplin ist als Intermediär verschiedener beteiligter, angrenzender Disziplinen zu verstehen. So sind bei der Betrachtung der avisierten Arbeit ebenso Einflüsse der Betriebswirtschaftslehre, der Informations- und Kommunikationstechno- logie, soziologischer sowie psychologischer Aspekte und nicht zuletzt linguistischer Grundlagen von Interesse für das Resultat bzw. Einflussdimensionen des Ergebnisses.

Thesis (doctoral)--Universität Regensburg, 2005. / Includes bibliographical references (p. 153-164).

Dans notre thèse, nous analysons les représentations sociales de la Neustadt, l’ancien quartier impérial de Strasbourg, par la population locale. Depuis 2010, le "quartier allemand" fait l’objet d’une médiatisation croissante, déclenchée par la candidature de la Communauté urbaine de Strasbourg, qui prévoit le classement de la Neustadt au patrimoine mondial de l’Unesco. La valorisation portée à cet espace urbain ne semble, en revanche, pas converger avec les représentations des habitants de Strasbourg. Nous proposons une approche interdisciplinaire et discursive pour analyser les représentations sociales de la Neustadt à partir de questionnaires et d’entretiens. Nous exploitons le potentiel de deux dispositifs psychosociaux – la "théorie du noyau central" et de l’hypothèse de la "zone muette" – dans le cadre d’une analyse linguistique de discours qui est d’orientation sémantico-cognitive. Des méthodes lexicométriques et des cadres sémantiques (en tant que catégories cognitives d’analyse) sont appliquées afin d’analyser le contenu, la structure, la distribution, la dynamique et les interconnexions des représentations sociales dans le discours. / In our thesis, we analyse the social representations of the Neustadt, former German imperial district in Strasbourg, by the local population. Since 2010, the "German district" is an object of increasing media coverage, provoked by the candidature of the city of Strasbourg, which aims at the inscription of the Neustadt on the UNESCO’s World Heritage List. The valorisation of this urban space, however, seems to disagree with the perception of the Neustadt by the inhabitants of the city. We propose an interdisciplinary and discursive approach to the analysis of the social representations of the Neustadt on the basis of questionnaires and interviews. We use and exploit the potential of two psychosocial concepts – the "theory of the central core" and the "hypothesis of the silent zone" – in the context of a linguistic discourse analysis and a cognitive semantics approach. We apply lexicometric methods and semantic frames (as cognitive categories for analysis) in order to analyse the content, the structure, the distribution, the dynamics and the interconnections of social representations inside the discourse. / In der Dissertation untersuchen wir die sozialen Repräsentationen und die Wahrnehmung der Neustadt, des ehemaligen kaiserlichen Viertels in Straßburg, durch die lokale Bevölkerung. Seit 2010 wird das ‚deutsche Viertel‘ in der lokalen Presse zunehmend thematisiert, was auf die Bewerbung der Stadt Straßburg zurückzuführen ist, mit der die Einschreibung der Neustadt auf die Liste des UNESCO-Weltkulturerbes angestrebt wird. Die aktuelle Wertschätzung der Neustadt scheint allerdings nicht mit der Wahrnehmung durch die Bewohner Straßburgs übereinzustimmen. Wir entwickeln einen interdisziplinären, diskursanalytischen Ansatz und untersuchen die sozialen Repräsentationen der Neustadt anhand von Fragebögen und Interviews. Dabei werden zwei sozialpsychologische Konzepte – die ‚Theorie des zentralen Kerns‘ und die ‚Hypothese der zone muette‘ – in einen kognitiv inspirierten, diskurslinguistischen Ansatz eingebettet. Lexikometrische Verfahren und semantische Frames (kognitive Analysekategorien) werden eingesetzt, um Inhalt, Struktur, Distribution, Dynamik und die Vernetzung sozialer Repräsentationen im Diskurs zu erforschen.

This study examined the effects of linguistic task demands on the neuroanatomical localization of the neural response related to automatic semantic processing of concrete German nouns combining the associative priming paradigm with functional magnetic resonance imaging (fMRI). To clarify the functional role of the inferior frontal gyrus (IFG) for semantic processing with respect to semantic decision making compared to semantic processing per se, we used a linguistic task that involved either a binary decision process (i.e., semantic categorization; Experiment 1) or not (i.e., silently thinking about a word's meaning; Experiment 2). We observed associative priming effects indicated as neural suppression in bilateral superior temporal gyri (STG), anterior cingulate cortex (ACC), occipito-temporal brain areas, and in medial frontal brain areas independently of the linguistic task. Inferior parietal brain areas were more active for silently thinking about a word's meaning compared to semantic categorization. A conjunction analysis of linguistic task revealed that both tasks activated the same left-lateralized occipito-temporo-frontal network including the IFG. Contrasting neural associative priming effects across linguistic task demands, we found a significant interaction in the right IFG. The present fMRI data give rise to the assumption that activation of the left inferior frontal gyrus (LIFG) in the semantic domain might be important for semantic processing in general and not only for semantic decision making. These findings contrast with a recent study regarding the role of the LIFG for binary decision making in the lexical domain (Wright et al. 2011).

Die Konzepte zur Erstellung von Software-Produktlinien dienen der ingenieurmäßigen, unternehmensinternen Wiederverwendung existierender Software-Artefakte. Existierende Ansätze nutzen von Hand erstellte und gewartete Kompositionsprogramme zum Assemblieren der Produkte entsprechend einer Variantenauswahl. Der Einsatz einer automatischen Planungskomponente sowie eines einfachen, erweiterbaren Komponenten-Meta-Modells hilft dabei, die dabei anfallenden Daten computergestützt zu verarbeiten. Die Integration beider Konzepte zu einem hybriden Ansatz ermöglicht die Neuerstellung von Produkten, die nicht von Anfang an als Produktlinie konzipiert sind, ohne eine spätere Umarbeitung unter Nutzung der automatischen Planungskomponente unnötig zu erschweren.

Background: Most of our biomedical knowledge is only accessible through texts. The biomedical literature grows exponentially and PubMed comprises over 18.000.000 literature abstracts. Recently much effort has been put into the creation of biomedical ontologies which capture biomedical facts. The exploitation of ontologies to explore the scientific literature is a new area of research. Motivation: When people search, they have questions in mind. Answering questions in a domain requires the knowledge of the terminology of that domain. Classical search engines do not provide background knowledge for the presentation of search results. Ontology annotated structured databases allow for data-mining. The hypothesis is that ontology annotated literature databases allow for text-mining. The central problem is to associate scientific publications with ontological concepts. This is a prerequisite for ontology-based literature search. The question then is how to answer biomedical questions using ontologies and a literature corpus. Finally the task is to automate bibliometric analyses on an corpus of scientific publications. Approach: Recent joint efforts on automatically extracting information from free text showed that the applied methods are complementary. The idea is to employ the rich terminological and relational information stored in biomedical ontologies to markup biomedical text documents. Based on established semantic links between documents and ontology concepts the goal is to answer biomedical question on a corpus of documents. The entirely annotated literature corpus allows for the first time to automatically generate bibliometric analyses for ontological concepts, authors and institutions. Results: This work includes a novel annotation framework for free texts with ontological concepts. The framework allows to generate recognition patterns rules from the terminological and relational information in an ontology. Maximum entropy models can be trained to distinguish the meaning of ambiguous concept labels. The framework was used to develop a annotation pipeline for PubMed abstracts with 27,863 Gene Ontology concepts. The evaluation of the recognition performance yielded a precision of 79.9% and a recall of 72.7% improving the previously used algorithm by 25,7% f-measure. The evaluation was done on a manually created (by the original authors) curation corpus of 689 PubMed abstracts with 18,356 curations of concepts. Methods to reason over large amounts of documents with ontologies were developed. The ability to answer questions with the online system was shown on a set of biomedical question of the TREC Genomics Track 2006 benchmark. This work includes the first ontology-based, large scale, online available, up-to-date bibliometric analysis for topics in molecular biology represented by GO concepts. The automatic bibliometric analysis is in line with existing, but often out-dated, manual analyses. Outlook: A number of promising continuations starting from this work have been spun off. A freely available online search engine has a growing user community. A spin-off company was funded by the High-Tech Gründerfonds which commercializes the new ontology-based search paradigm. Several off-springs of GoPubMed including GoWeb (general web search), Go3R (search in replacement, reduction, refinement methods for animal experiments), GoGene (search in gene/protein databases) are developed.

The evolution of IoT has revolutionized industrial automation. Industrial devices at every level such as field devices, control devices, enterprise level devices etc., are connected to the Internet, where they can be accessed easily. It has significantly changed the way applications are developed on the industrial automation systems. It led to the paradigm shift where novel IoT application development tools such as Node-RED can be used to develop complex industrial applications as IoT orchestrations. However, in the current state, these applications are bound strictly to devices from specific vendors and ecosystems. They cannot be re-used with devices from other vendors and platforms, since the applications are not semantically interoperable. For this purpose, it is desirable to use platform-independent, vendor-neutral application templates for common automation tasks. However, in the current state in Node-RED such reusable and interoperable application templates cannot be developed. The interoperability problem at the data level can be addressed in IoT, using Semantic Web (SW) technologies. However, for an industrial engineer or an IoT application developer, SW technologies are not very easy to use. In order to enable efficient use of SW technologies to create interoperable IoT applications, novel IoT tools are required. For this purpose, in this paper we propose a novel semantic extension to the widely used Node-RED tool by introducing semantic definitions such as iot.schema.org semantic models into Node-RED. The tool guides a non-expert in semantic technologies such as a device vendor, a machine builder to configure the semantics of a device consistently. Moreover, it also enables an engineer, IoT application developer to design and develop semantically interoperable IoT applications with minimal effort. Our approach accelerates the application development process by introducing novel semantic application templates called Recipes in Node-RED. Using Recipes, complex application development tasks such as skill matching between Recipes and existing things can be automated.We will present the approach to perform automated skill matching on the Cloud or on the Edge of an automation system. We performed quantitative and qualitative evaluation of our approach to test the feasibility and scalability of the approach in real world scenarios. The results of the evaluation are presented and discussed in the paper. / Die Entwicklung des Internet der Dinge (IoT) hat die industrielle Automatisierung revolutioniert. Industrielle Geräte auf allen Ebenen wie Feldgeräte, Steuergeräte, Geräte auf Unternehmensebene usw. sind mit dem Internet verbunden, wodurch problemlos auf sie zugegriffen werden kann. Es hat die Art und Weise, wie Anwendungen auf industriellen Automatisierungssystemen entwickelt werden, deutlich verändert. Es führte zum Paradigmenwechsel, wo neuartige IoT Anwendungsentwicklungstools, wie Node-RED, verwendet werden können, um komplexe industrielle Anwendungen als IoT-Orchestrierungen zu entwickeln. Aktuell sind diese Anwendungen jedoch ausschließlich an Geräte bestimmter Anbieter und Ökosysteme gebunden. Sie können nicht mit Geräten anderer Anbieter und Plattformen verbunden werden, da die Anwendungen nicht semantisch interoperabel sind. Daher ist es wünschenswert, plattformunabhängige, herstellerneutrale Anwendungsvorlagen für allgemeine Automatisierungsaufgaben zu verwenden. Im aktuellen Status von Node-RED können solche wiederverwendbaren und interoperablen Anwendungsvorlagen jedoch nicht entwickelt werden. Diese Interoperabilitätsprobleme auf Datenebene können im IoT mithilfe von Semantic Web (SW) -Technologien behoben werden. Für Ingenieure oder Entwickler von IoT-Anwendungen sind SW-Technologien nicht sehr einfach zu verwenden. Zur Erstellung interoperabler IoT-Anwendungen sind daher neuartige IoT-Tools erforderlich. Zu diesem Zweck schlagen wir eine neuartige semantische Erweiterung des weit verbreiteten Node-RED-Tools vor, indem wir semantische Definitionen wie iot.schema.org in die semantischen Modelle von NODE-Red einführen. Das Tool leitet einen Gerätehersteller oder Maschinebauer, die keine Experten in semantische Technologien sind, an um die Semantik eines Geräts konsistent zu konfigurieren. Darüber hinaus ermöglicht es auch einem Ingenieur oder IoT-Anwendungsentwickler, semantische, interoperable IoT-Anwendungen mit minimalem Aufwand zu entwerfen und entwicklen Unser Ansatz beschleunigt die Anwendungsentwicklungsprozesse durch Einführung neuartiger semantischer Anwendungsvorlagen namens Rezepte für Node-RED. Durch die Verwendung von Rezepten können komplexe Anwendungsentwicklungsaufgaben wie das Abgleichen von Funktionen zwischen Rezepten und vorhandenen Strukturen automatisiert werden. Wir demonstrieren Skill-Matching in der Cloud oder am Industrial Edge eines Automatisierungssystems. Wir haben dafür quantitative und qualitative Bewertung unseres Ansatzes durchgeführt, um die Machbarkeit und Skalierbarkeit des Ansatzes in realen Szenarien zu testen. Die Ergebnisse der Bewertung werden in dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert.