| Artikel-ID | 24660 |
|---|---|
| Titel | Improving Access to Scientific Literature with Knowledge Graphs |
| Untertitel | |
| Autoren | Vogt, Lars; Wiens, Vitalis; Auer, Sören; Jaradeh, Mohamad Yaser; D'Souza, Jennifer; Haris, Muhammad; Prinz, Manuel; Stocker, Markus; Farfar, Kheir Eddine; Oelen, Allard |
| Zeitschrift | Bibliothek. Forschung und Praxis |
| Jahr | 2020 |
| Band | 44 |
| Heft | 3 |
| Anfangsseite | 516 |
| Endseite | 529 |
| URL | Volltext |
| Abstract | Der Verbreitung wissenschaftlicher Erkenntnisse hat sich seit vielen hundert Jahren nicht grundlegend verändert: Er erfolgt in der Regel dokumentenbasiert - früher als klassischer Aufsatz auf Papier gedruckt und heute online als PDF. Mit rund 2,5 Millionen neuen Forschungsbeiträgen pro Jahr ertrinken Forscher in einer Flut von pseudo-digitalisierten PDF-Publikationen. Als Folge davon wird die Forschung stark geschwächt. In diesem Artikel plädieren wir dafür, wissenschaftliche Beiträge in strukturierter und semantischer Form als Wissensgraph zu repräsentieren. Der Vorteil ist, dass die in einem Wissensgraph dargestellten Informationen für Maschinen und Menschen lesbar sind. Als Beispiel geben wir einen Überblick über den Open Research Knowledge Graph (ORKG), einen Dienst, der diesen Ansatz umsetzt. Für die Erstellung des Wissensgraph setzen wir eine Mischung aus manuellen (crowd/expert sourcing) und (halb-)automatisierten Techniken ein. Nur mit einer solchen Kombination aus menschlicher und maschineller Intelligenz können wir die erforderliche Qualität der Darstellung erreichen, um neuartige Explorations- und Unterstützungsdienste für Forscher zu ermöglichen. Im Ergebnis kann ein Wissensgraph wie der ORKG verwendet werden, um einen komprimierten Überblick über den Stand der Technik in Bezug auf eine bestimmte Forschungsaufgabe zu geben, z. B. als tabellarischer Vergleich der Beiträge nach verschiedenen Merkmalen der Ansätze. Weitere mögliche intuitive Nutzungsschnittstellen zu solchen wissenschaftlichen Wissensgraphen sind domänenspezifische Visualisierungen oder die Beantwortung natürlichsprachlicher Fragen mittels Question Answering. |
| Schlagwörter | Wissensgraph; Semantic Web; Text Mining; Crowdsourcing; Inhaltserschließung |
| Klassen | Kataloge und Systematiken |