[TASK] Generic commit.

Bachelorarbeit.tex

@@ -335,12 +335,12 @@ Sollte es nötig sein, für eigene Terminologie eine Ontologie zu erzeugen, so i
 
 \todo{Warum ist Reasoning hilfreich/wichtig/sinnvoll? - Automatische Anreicherung auf Basis der TBox}
 
-Durch den Einsatz von Terminologiewissen in Form von OWL-Ontologien oder RDF-Schemata ergibt sich die Möglichkeit, die Fakten aus der ABox automatisch um über die Terminologie abgeleitetes Wissen anzureichern. Diesen Prozess der bezeichnet man als \emph{Reasoning}.
+Durch den Einsatz von Terminologiewissen in Form von OWL-Ontologien oder RDF-Schemata ergibt sich die Möglichkeit, die Fakten aus der ABox automatisch um über die Terminologie abgeleitetes Wissen anzureichern. Diesen Prozess bezeichnet man als \emph{Reasoning}.
 
 In diesem Prozess werden aus den in RDF vorliegenden Fakten (Assertion Box) und den in den verwendeten Ontologien definierten Objektklassen, Regeln und Zusammenhängen (Terminology Box) neues Wissen abgeleitet \cite{hitzler:semanticweb} und die lokale Datenbasis damit angereichert. So können beispielsweise implizite Klassentypen errechnet werden (\enquote{Ein PKW ist auch ein Fahrzeug}), oder regelbasierte Zugehörigkeiten zu Objektklassen ermittelt werden: Die Aussagen \enquote{Der PKW x rollt.} und \enquote{Der PKW x ist verriegelt.} können zu der Folgerung \enquote{Der PKW x ist eine Gefahrenquelle.} führen.
 \todo{Andere Beispiele im Kontext statischer Daten?}
 
-Enthält eine Ontologie strukturelle Informationen über Fahrer, PKW und Attribute bezüglich technischer Daten über PKW-Modelle, so ist es beispielsweise möglich auf Basis der Fakten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} zusätzliche Attribute der Fahrer wie \enquote{isDrivingCarModel} oder der PKW wie \enquote{hasEmergencyContactNumber} zu errechnen. Dieses funktioniert natürlich nur, falls in den Fakten bekannt ist, dass ein Fahrer ein Fahrzeug fährt und somit zu diesem Fahrzeug verbunden ist. Limitiert werden die Möglichkeiten des Reasoning ebenfalls durch die \emph{Open World Assumption} (OWA), also die Annahme einer offenen Welt, über die nur \emph{unvollständiges Wissen} vorliegt. Deshalb sollten für Reasoning nur explizit bekannte Fakten genutzt werden: Nur weil in Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} keine Informationen über weitere PKW oder Fahrer vorhanden sind heißt das nicht, dass diese nicht existieren oder Einfluss auf die bekannten Fakten haben könnten.  Weiterführende Beispiele zu den Möglichkeiten von OWL Reasoning finden sich unter \cite{man:owl}.
+Enthält eine Ontologie strukturelle Informationen über Fahrer, PKW und Attribute bezüglich technischer Daten über PKW-Modelle, so ist es beispielsweise möglich auf Basis der Fakten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} zusätzliche Attribute der Fahrer wie \enquote{isDrivingCarModel} oder der PKW wie \enquote{hasEmergencyContactNumber} zu errechnen. Dieses funktioniert natürlich nur, falls in den Fakten bekannt ist, dass ein Fahrer ein Fahrzeug fährt und somit zu diesem Fahrzeug verbunden ist. Limitiert werden die Möglichkeiten des Reasoning ebenfalls durch die \emph{Open World Assumption} (OWA), also die Annahme einer offenen Welt, über die nur \emph{unvollständiges Wissen} vorliegt. Deshalb sollten für Reasoning nur explizit bekannte Fakten genutzt werden: Nur weil in Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} keine Informationen über weitere PKW oder Fahrer vorhanden sind heißt das nicht, dass diese nicht existieren oder Einfluss auf die bekannten Fakten haben könnten. Weiterführende Beispiele zu den Möglichkeiten von OWL Reasoning finden sich unter \cite{man:owl}.
 
 Da Ontologien auch genutzt werden können, um Wissen aus den Strukturen einer Ontologie in die Struktur einer anderen Ontologie zu übersetzen, kann ein Reasoner die daraus resultierende Übersetzung direkt errechnen und der lokalen Datenbasis hinzufügen. Dadurch steht Abfragen, die schon auf die Ziel-Ontologie zugeschnitten sind, ein viel größerer Informationspool zur Verfügung, aus dem das Abfrageergebnis berechnet werden soll.