Thora Hagen: EncycNet: Graphen-basierte Modellierung von historischem, enzyklopädischem Wissen

Enzyklopädien spielen eine wichtige Rolle bei der Produktion von Wissen. Sie sind in der Lage, das Weltverständnis einer Bevölkerung zu einem bestimmten Zeitpunkt zu prägen. Aus diesem Grund können historische Enzyklopädien heute als ein Blick in das Wissen der Vergangenheit dienen. So können wir zum Beispiel das erste Auftauchen oder die semantischen Verschiebungen eines Konzepts mit Hilfe von Textbelegen nachvollziehen. Dieser historische Wissensbestand wird allerdings vergleichsweise selten digital erschlossen und ist damit zum Großteil mit digitalen Methoden nicht explorierbar.

Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderte und 2019 gestartete Projekt EncycNet zielt darauf ab, eine neue Ressource in Form eines semantischen Wissensgraphen für das historische Deutsch bereitzustellen. Durch die Umstrukturierung sechs einflussreicher deutscher Enzyklopädien (u.a. Brockhaus) aus dem 19. Jahrhundert in eine maschinenlesbare, semantische Form, bieten die Daten eine neue Perspektive auf das darin enthaltene Wissen. Im Graphen beibehalten werden die Informationen über die Enzyklopädie und damit die zeitliche Einordnung für jedes Tripel, sodass die zeitliche Dimension erhalten bleibt. Der Umfang der Enzyklopädien (oft viele Bände) ist ein klassischer Grund für eine Untersuchung im Rahmen der digitalen Geisteswissenschaften: Ein Wissensgraph kann Forschenden Zusammenhänge liefern, die bisher nur durch erschöpfende Lektüre hergestellt werden könnten.

Wissensgraphen haben sich aufgrund ihrer Flexibilität und ihrer Fähigkeit, Wissen auf eine intuitive Weise darzustellen, zu einer beliebten Datenrepräsentation und -speicherung entwickelt – inzwischen auch in den Geisteswissenschaften. Darüber hinaus können sie für Graphenanalysen wie die Berechnung der Zentralität, die Identifikation von Clustern sowie für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden. Durch die Prägung des Begriffs durch Wikidata werden Wissensgraphen traditionell mit der Abbildung von Named Entities assoziiert. Im modernen Gebrauch wird der Begriff ganz allgemein für die graphenbasierte Darstellung sämtlichen menschlichen Wissens benutzt und kann so unter anderem auch Phrasen umfassen. 

Für die Erstellung eines Wissensgraphen gibt es keinen universal gültigen Lösungsweg. Je nach Datengrundlage (Struktur und Inhalt) und Zielsetzung können die gewählten Methoden für die einzelnen Teilprobleme, also die Auswahl der Ontologie, die Identifikation und Alignierung der Entitäten im Graph sowie die Tripelextraktion, in verschiedenen Projekten sehr unterschiedlich ausfallen. EncycNet vereint zwei Besonderheiten im Feld der Wissensgrapherstellung: das Arbeiten mit (größtenteils) unstrukturiertem Fließtext als Datengrundlage sowie den Anspruch, neben Named Entities auch Konzepte und Objekte abbilden zu können. In diesem Vortrag möchte ich insbesondere die Herausforderungen bei der Wissensgrapherstellung und deren Einfluss auf die Wahl der Methoden hervorheben, die sich aus den Anforderungen an einen semantischen Wissensgraphen basierend auf Enzyklopädien ergeben, nämlich

1. die domänenübergreifende Perspektive, insbesondere im Hinblick auf die Darstellung von semantischem Wissen und Faktenwissen statt nur einem inhaltlichen Teilaspekt,
2. die heterogene Datengrundlage und schließlich
3. die Historizität des abzubildenden Wissens.

Neben diesen Herausforderungen möchte ich außerdem einen kurzen Blick in die gewählten Methoden geben und einige Beispiele aus dem Input und Output zeigen. Abschließend hoffe ich, mit dem Vortrag einen konzeptionellen Einblick und vielleicht auch eine neue Perspektive rund um das Thema Wissensgraphen und deren Erstellung zu bieten.

Vortrag im Rahmen des „Digital History“-Forschungskolloquiums
Zeit: Mittwoch, 07. Juni 2023, 16-18 Uhr
Ort: Zoom-Konferenz (Zugang auf Anfrage oder via Mailingliste)


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Digital History Berlin (Redaktion) (5. Juni 2023). Thora Hagen: EncycNet: Graphen-basierte Modellierung von historischem, enzyklopädischem Wissen. Digital History Berlin. Abgerufen am 16. Juli 2024 von https://doi.org/10.58079/nl4o


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