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Begriff

Vorschlag JS, Bearbeitung JL / JS

Definition

Begriff (engl. concept)

Ein Begriff ist die gedankliche Vorstellung eines konkreten oder abstrakten Gegenstandes (die Bedeutung, das Gemeinte). In der natürlichen Sprache werden Begriffe durch eine oder mehrere Bezeichnungen, die sprachlichen Ausdrücke, repräsentiert (siehe Bezeichnung).

Im Kontext eines kontrollierten Vokabulars zur Verbalerschließung ist jeder Begriff durch einen eindeutigen Identifikator gekennzeichnet. Jeder Begriff hat eine bevorzugte Bezeichnung und kann beliebig viele alternative Bezeichnungen, wie Synonyme oder abweichende Wortformen, haben. Diese Informationen sind in einem Begriffssatz zusammengefasst.

Beispiel

Der Begriff mit der Bedeutung „Teilnehmer an einem Raumfahrtunternehmen“ ist im Begriffssatz der Gemeinsamen Normdatei eindeutig gekennzeichnet durch den Identifikator http://d-nb.info/gnd/4143247-2 und hat die bevorzugte Bezeichnung „Astronaut".

Kommentar


Bezeichnung

Vorschlag JS, Bearbeitung JL / JS

Definition

Bezeichnung (engl. term, label)

Eine Bezeichnung (auch: Benennung) ist die sprachliche Repräsentation (ein Zeichen, ein Wort oder eine Wortfolge) eines Begriffs (siehe Begriff).

Im Kontext eines kontrollierten Vokabulars zur Verbalerschließung hat jeder Begriff genau eine bevorzugte Bezeichnung (auch: Vorzugsbezeichnung, Vorzugsbenennung, Deskriptor (in Thesauri); engl. preferred label, preferred term, descriptor) für jede Sprache. Ein Begriff kann beliebig viele alternative Bezeichnungen als Zugangsvokabular (auch: Nichtdeskriptor, Synonym; engl. alternative label, non-preferred term, non-descriptor) haben.

Beispiel

Bezeichnungen für den Begriffssatz http://d-nb.info/gnd/4143247-2 der Gemeinsamen Normdatei sind: Sachbegriff (bevorzugte Bezeichnung): Astronaut; Synonyme (alternative Bezeichnungen): Weltraumfahrer, Raumfahrer, Kosmonaut, Astronauten.

Kommentar


Konkordanz

Mapping

Vorschlag JS, Bearbeitung JL / JS

Definition

Verfahren, das Beziehungen zwischen Elementen eines Datensets und Elementen eines anderen Datensets herstellt. Die Elemente können Begriffe eines Wissensorganisationssystems (kontrolliertes Vokabular) oder Kategorien eines Metadatenschemas oder Datenmodells (Schemamapping) sein. Im Kontext von GND4C werden Mappings erstellt, (1) um semantisch übereinstimmende Begriffe oder Elemente aus unterschiedlichen Begriffssystemen auf GND-Deskriptoren abzubilden und miteinander zu verlinken. Dabei kann die Art der Übereinstimmung qualifiziert werden, zum Beispiel als exakt übereinstimmend oder annähernd übereinstimmend. Das Ergebnis des Mapping-Prozesses wird als → Konkordanz bezeichnet. (2 Schemamappings) Der Erstellung von Begriffskonkordanzen gehen im GND4C-Projekt Matching-Verfahren voraus.

Der Prozess des semantischen Mappings kann automatisch, semiautomatisch oder intellektuell durchgeführt werden. Vollautomatische Verfahren sind fehleranfällig und werden im Projekt GND4C nicht angewendet.

Beispiel


Kommentar


Matching

Vorschlag JS, Bearbeitung JL / JS

Definition

Automatisches Verfahren zum Abgleich von Zeichenketten (Stringabgleich) in unterschiedlichen Wissensorganisationssystemen. Der Matching-Prozess wird unter Anwendung bestimmter Algorithmen durchgeführt, wobei „zwei Vokabulare auf übereinstimmende Zeichenketten durchsucht werden“4. Der automatische Zeichenkettenabgleich kann ergebnislos verlaufen oder eine bis viele Matches ergeben. Diese Matches werden als Mapping-Kandidaten für den anschließenden intellektuellen Mapping-Prozess vorgeschlagen (→ Mapping).

Die Qualität des Matchings hängt wesentlich von den eingesetzten Algorithmen ab. Im GND4C-Projekt werden Matching-Algorithmen spezifisch für die Eintitätstypen der GND entwickelt.

Beispiel


Kommentar


Merging

Vorschlag JS, Bearbeitung JL / JS

Definition

Merging ist „die Vereinigung thematisch gleicher Wissensordnungen durch Verschmelzen der Begriffe und deren Relationen zu einer neuen Einheit“ (Stock/Stock 2008, 414). Dabei werden die Ausgangsvokabulare durch die neue Einheit ersetzt.

Das Verschmelzen von Individualbegriffen ist eher möglich als das Merging von Sachbegriffen. Im Regelfall sind Intension, Extension und semantische Relationen von Sachbegriffen verschiedener Wissensordnungen zu unterschiedlich, um sie zu einer neuen Einheit vereinigen zu können.

Beispiel
Ein Beispiel für Merging ist die Vereinigung von Daten aus der SWD und GKD zu Datensätzen der Entität Körperschaft in der GND. 
Literatur

„Vereinigen: 'Merging' und 'Integration'

Unter dem Vereinigen von Begriffsordnungen verstehen wir die Erstellung einer neuen Wissensordnung auf der Basis von mindestens zwei Quellen, wobei das neue Werk die alten normalerweise ersetzt […]. Hierbei gilt es, sowohl die Begriffe als auch die Relationen […] in eine neue Einheit zu verschmelzen. Zwei Fälle sind auseinander zu halten: das Vereinigen von thematisch gleichen Wissensordnungen (Merging) sowie das Vereinigen von sich thematisch ergänzenden Wissensordnungen (Integration).“ Stock/Stock 2008, S. 303

"Integrationen sind ungleich leichter zu erstellen als via Merging vereinigte Begriffsordnungen, da bei letzteren bei jedem nicht in Extension, Intension sowie Benennung identischen Begriff und bei jeder unterschiedlichen Relation entschieden werden muss, welche Variante in die Zielbegriffsordnung einfließen soll." Stcok/Stock, S. 304


BezeichnungVorschlagBearbeitungDefinitionKommentar

BegriffJSJL / JS

Begriff (engl. concept)

Ein Begriff ist die gedankliche Vorstellung eines konkreten oder abstrakten Gegenstandes (die Bedeutung, das Gemeinte). In der natürlichen Sprache werden Begriffe durch eine oder mehrere Bezeichnungen, die sprachlichen Ausdrücke, repräsentiert (siehe Bezeichnung).

Im Kontext eines kontrollierten Vokabulars zur Verbalerschließung ist jeder Begriff durch einen eindeutigen Identifikator gekennzeichnet. Jeder Begriff hat eine bevorzugte Bezeichnung und kann beliebig viele alternative Bezeichnungen, wie Synonyme oder abweichende Wortformen, haben. Diese Informationen sind in einem Begriffssatz zusammengefasst.

Beispiel: Der Begriff mit der Bedeutung „Teilnehmer an einem Raumfahrtunternehmen“ ist im Begriffssatz der Gemeinsamen Normdatei eindeutig gekennzeichnet durch den Identifikator http://d-nb.info/gnd/4143247-2 und hat die bevorzugte Bezeichnung „Astronaut".



BezeichnungJSJL / JS

Bezeichnung (engl. term, label)

Eine Bezeichnung (auch: Benennung) ist die sprachliche Repräsentation (ein Zeichen, ein Wort oder eine Wortfolge) eines Begriffs (siehe Begriff).

Im Kontext eines kontrollierten Vokabulars zur Verbalerschließung hat jeder Begriff genau eine bevorzugte Bezeichnung (auch: Vorzugsbezeichnung, Vorzugsbenennung, Deskriptor (in Thesauri); engl. preferred label, preferred term, descriptor) für jede Sprache. Ein Begriff kann beliebig viele alternative Bezeichnungen als Zugangsvokabular (auch: Nichtdeskriptor, Synonym; engl. alternative label, non-preferred term, non-descriptor) haben.

Beispiel: Bezeichnungen für den Begriffssatz http://d-nb.info/gnd/4143247-2 der Gemeinsamen Normdatei sind: Sachbegriff (bevorzugte Bezeichnung): Astronaut; Synonyme (alternative Bezeichnungen): Weltraumfahrer, Raumfahrer, Kosmonaut, Astronauten.



EntitätstypJL

Im Kontext GND4C

Fachdaten (Homonymzusatz: Denkmalpflege)

FS



Gattung (aus der Sicht verschiedener Sparten)FS



MappingJS

Im Kontext GND4C

MatchingJS

Im Kontext GND4C

MergingJS

Im Kontext GND4C

Sachbegriff (Homonymzusatz: Museum ….)FS



Wissenseinheit

AV

JL 2019-01-04

Wissenseinheit ist meines Wissens kein gängiger Fachbegriff. In Stock/Stock (2008, 54) wird die Bezeichnung mit Rückgriff auf Dahlberg synonym verwendet für "Begriff" in Wissensorganisationssystemen. Eine Definition erübrigt sich meines Erachtens.

"Nach Dahlberg ist Wissensorganisation die Wissenschaft von der Strukturierung und systematischen Anordnung von Wissenseinheiten (Begriffen) nach den ihnen inhärenten Wissenselementen (Merkmalen) und der Anwendung der so geordneten Begriffe und Klassen von Begriffen zur Beschreibung von wissenswerten Inhalten von Gegenständen jeglicher Art (vgl. Dahlberg (2006a))."

Auszug aus https://refubium.fu-berlin.de/bitstream/handle/fub188/20535/ProcWissOrg2017.pdf?sequence=1&isAllowed=y, S. 6



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