Seminar PoolParty Semantic Suite – Intensiv – Knowledge Engineering und Governance

Dieses Intensivseminar bündelt die modellierungs- und governanceorientierten Themen des Portfolios. Taxonomie, Mehrsprachigkeit, SKOS-XL, Taxonomy Builder, Ontologien, Custom Schemes, GraphEditor, GraphViews, Import, Veröffentlichung, Workflows und Qualitätsgates werden in einem gemeinsamen Wissensmodell zusammengeführt. Fachliche Modellierung und technische Nutzbarkeit werden fortlaufend gegeneinander geprüft.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Kompetenzziele
3. Seminarinhalte
4. Praxisübungen
5. Zielgruppe und Voraussetzungen
6. Methodik und Qualitätssicherung

Zielsetzung

Ziel ist ein freigabefähiges Wissensmodell mit Taxonomie, Ontologiebezug, mehrsprachiger Terminologie, Governance und Veröffentlichungsprozess. KI-gestützte Vorschläge werden kontrolliert und nachvollziehbar eingebunden.

Kompetenzziele

• Taxonomie und Terminologieregeln für mehrere Sprachen aufbauen.
• Ontologie, Custom Scheme und Graphdaten konsistent verbinden.
• Taxonomy Builder mit fachlichem Review und Qualitätskontrolle einsetzen.
• Import, Workflow, Validierung, Reporting und Veröffentlichung beherrschen.

Seminarinhalte

3.1 Semantische Grundlagen und Standards

1. Begriffe wie Taxonomie, Thesaurus, Ontologie, Wissensgraph und kontrolliertes Vokabular voneinander abgrenzen.
2. SKOS-, RDF- und URI-Grundprinzipien an einem durchgängigen Fachmodell nachvollziehen.
3. Unstrukturierte Inhalte, strukturierte Daten und Metadaten als getrennte Eingangsklassen erfassen.
4. Für einen Beispielanwendungsfall festlegen, welche semantische Struktur tatsächlich benötigt wird.

3.2 Projektanlage und Grundkonfiguration

1. Projektzweck, Fachdomäne, Namenskonventionen und Standardsprache dokumentieren.
2. Ein neues Projekt mit passenden Sprachen, Basiseinstellungen und Berechtigungen anlegen.
3. Konzeptschema, Top-Konzepte und erste Navigationsstruktur erstellen.
4. Projektkonfiguration kontrollieren und eine reproduzierbare Ausgangsversion sichern.

3.3 Konzepte, Benennungen und Definitionen modellieren

1. Bevorzugte Benennung pro Sprache eindeutig und fachlich neutral formulieren.
2. Alternative und versteckte Benennungen für Synonyme, Schreibvarianten und Suchbegriffe ergänzen.
3. Definitionen, Hinweise, Beispiele und redaktionelle Notizen nach verbindlichen Regeln pflegen.
4. Dublettengefahr, Homonyme und unklare Sammelbegriffe anhand einer Prüfliste bereinigen.

3.4 Hierarchien und semantische Relationen

1. Breitere und engere Konzepte nach einem einheitlichen Abstraktionsprinzip strukturieren.
2. Assoziative Relationen nur bei dokumentiertem fachlichem Mehrwert setzen.
3. Polyhierarchien, Facetten und mehrere Konzeptschemata gegeneinander abwägen.
4. Zyklische, widersprüchliche oder semantisch zu schwache Relationen erkennen und korrigieren.

3.5 Mehrsprachige Modellierung

1. Sprachumfang, Referenzsprache und Übersetzungsverantwortung pro Projekt festlegen.
2. Bevorzugte und alternative Benennungen sprachspezifisch pflegen und Sprach-Tags kontrollieren.
3. Nicht deckungsgleiche Begriffe über Scope Notes statt erzwungener Eins-zu-eins-Übersetzungen behandeln.
4. Sprachabdeckung prüfen und fehlende oder widersprüchliche Benennungen priorisieren.

3.6 SKOS-XL und terminologische Relationen

1. Einsatzkriterien für eigenständig adressierbare Labels und Label-Relationen bestimmen.
2. Labelobjekte mit Varianten, Abkürzungen und terminologischen Beziehungen modellieren.
3. Abhängigkeiten zu Import, Export, Suche und nachgelagerten Anwendungen prüfen.
4. Ein kleines Terminologiemodell validieren und für Redaktionsrollen dokumentieren.

3.7 Taxonomy Builder und KI-gestützte Vorschläge

1. Projektkontext, Domänenbeschreibung und Ausgangsknoten für die Generierung vorbereiten.
2. Hierarchie, alternative Benennungen und Definitionen mit kontrollierten Vorgaben erzeugen.
3. Vorschläge einzeln akzeptieren, bearbeiten oder verwerfen und fachliche Gründe festhalten.
4. Generierte Strukturen mit Qualitätsregeln, Stichproben und Domänenreview absichern.

3.8 Review und Governance KI-generierter Inhalte

1. Zulässige Einsatzfälle, nicht zulässige Inhalte und Freigabeverantwortung definieren.
2. Halluzinationen, unpassende Oberbegriffe, Mehrdeutigkeiten und ungesicherte Definitionen erkennen.
3. Prüfstichproben nach Risiko, Häufigkeit und fachlicher Auswirkung auswählen.
4. Freigaben, Ablehnungen und nachträgliche Änderungen revisionsfähig dokumentieren.

3.9 Ontologieentwurf

1. Fachobjekte, Klassen, Eigenschaften, Wertebereiche und Beziehungen aus Anforderungen ableiten.
2. Klassenhierarchie und Property-Modell ohne unnötige Komplexität aufbauen.
3. Kardinalitäten, Datentypen und fachliche Einschränkungen dokumentieren.
4. Das Modell gegen typische Abfragen, Integrationsfälle und Erweiterungsszenarien testen.

3.10 Custom Ontologies und Custom Schemes

1. Custom Ontology anlegen oder importieren und benötigte Klassen sowie Properties auswählen.
2. Custom Scheme aus dem Datenmodell ableiten und mit dem Taxonomieprojekt synchronisieren.
3. Eigene Attribute und Relationen im Redaktionsprozess nutzbar machen.
4. Änderungen am Modell kontrolliert testen, migrieren und für betroffene Projekte freigeben.

3.11 GraphEditor für RDF-Datenpflege

1. GraphEditor aus einem geeigneten Projektkontext öffnen und Arbeitsbereich konfigurieren.
2. Ressourcen, Literale und Relationen direkt im Graphen anlegen oder bearbeiten.
3. RDF-Daten importieren, Änderungen prüfen und unerwünschte Tripel gezielt korrigieren.
4. Bearbeitungsrechte, Validierung und Freigabe für Graphdaten festlegen.

3.12 GraphViews für Exploration und Analyse

1. Startressource, anzuzeigende Relationen und Nachbarschaftstiefe festlegen.
2. Graph schrittweise erweitern und relevante Pfade visuell untersuchen.
3. Filter und Darstellungsregeln für unterschiedliche Fachrollen konfigurieren.
4. Erkenntnisse aus der Exploration als Modellierungs- oder Qualitätsaufgabe dokumentieren.

3.13 CSV- und Excel-Import

1. Quelldatei auf Spalten, Zeichensatz, Sprachzuordnung, Hierarchie und Identifikatoren prüfen.
2. Feldmapping für Konzepte, Labels, Notizen, Relationen und Metadaten festlegen.
3. Testimport in ein separates Projekt durchführen und Importmeldungen auswerten.
4. Fehler korrigieren, vollständigen Import wiederholen und fachliche Stichproben dokumentieren.

3.14 RDF-Import und -Export

1. Passendes Serialisierungsformat und benötigte Namensräume bestimmen.
2. Importdatei auf Syntax, URIs, Sprach-Tags und unerwünschte externe Abhängigkeiten prüfen.
3. RDF-Daten importieren oder exportieren und Graphumfang sowie Tripelzahlen vergleichen.
4. Roundtrip-Test durchführen und semantische Verluste oder Mappingfehler dokumentieren.

3.15 Governance-Modell und Verantwortlichkeiten

1. Owner, Steward, Taxonomist, Fachexpert, Reviewer, Administrator und Verbraucher voneinander abgrenzen.
2. Entscheidungsrechte für Modell, Inhalte, Qualität, Veröffentlichung und Technik zuweisen.
3. Vertretung, Eskalation und Freigabegrenzen definieren.
4. RACI- oder Verantwortungsmatrix an einem Änderungsfall testen.

3.16 Statusmodelle und redaktionelle Workflows

1. Lebenszyklus von Entwurf, Prüfung, Freigabe, Veröffentlichung und Stilllegung definieren.
2. Rollen und Berechtigungen für Erstellung, Review, Freigabe und Administration zuordnen.
3. Änderungsanträge mit Begründung, Auswirkung und verantwortlicher Rolle erfassen.
4. Einen Freigabefall einschließlich Rückgabe, Korrektur und erneuter Prüfung durchspielen.

3.17 Qualitätsgates und Freigabekriterien

1. Automatisierbare und fachlich zu prüfende Kriterien getrennt festlegen.
2. Schwellenwerte für Pflichtfelder, Dubletten, Sprachabdeckung und offene Befunde definieren.
3. Gate vor Veröffentlichung auf einen Beispielstand anwenden.
4. Abweichungen ablehnen, mit Auflage freigeben oder als dokumentierte Ausnahme behandeln.

3.18 Publikations- und Releasezyklus

1. Releasekalender, Änderungsstopp, Abnahme und Kommunikationsfenster festlegen.
2. Veröffentlichungspaket mit Datenstand, Modellversion und Änderungsübersicht erstellen.
3. Bereitstellung in Zielsystemen koordinieren und Smoke Tests durchführen.
4. Nachkontrolle, Rückfallbereitschaft und nächste Pflegeperiode organisieren.

Praxisübungen

4.1 Mehrsprachiges Wissensmodell erstellen

1. Taxonomieprojekt und Benennungsregeln anlegen.
2. Konzepte, Sprachen und SKOS-XL-Relationen pflegen.
3. Qualitätsprüfung und fachliches Review durchführen.

4.2 Ontologie und Graphdaten anbinden

1. Klassen und Properties entwerfen.
2. Custom Scheme synchronisieren.
3. Instanzdaten im GraphEditor pflegen und in GraphViews untersuchen.

4.3 Governance und Veröffentlichung abschließen

1. KI-gestützte Erweiterung kontrolliert übernehmen.
2. Import- und Freigabeprozess mit Qualitätsgate ausführen.
3. Veröffentlichungsstand prüfen und Releasepaket dokumentieren.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Senior Knowledge Engineers, Taxonomists, Ontology Engineers, Data Stewards, Governance-Verantwortliche und Informationsarchitektur.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Taxonomien oder Wissensmodellen. Erfahrung mit RDF ist hilfreich; für Einsteiger wird der Grundlagen- oder Taxonomie-Kurs vorgeschaltet.

Methodik und Qualitätssicherung

Die Vermittlung kombiniert strukturierte Fachimpulse, Demonstrationen, moderierte Modellierungs- oder Konfigurationsschritte und praktische Übungen. Jeder Arbeitsblock endet mit einer prüfbaren Zwischenkontrolle.

• Ausgangszustand und Lernziel werden vor jedem Arbeitsauftrag festgelegt.
• Konfigurationen und Modelle werden schrittweise aufgebaut und dokumentiert.
• Positiv-, Negativ- und Grenzfälle werden anhand definierter Kriterien geprüft.
• Abweichungen werden analysiert, korrigiert und in einer erneuten Prüfung bestätigt.