[Rezension von:] "Terminologiemanagement – Grundlagen, Methoden, Werkzeuge"

Terminologie und Künstliche Intelligenz

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13. Jahrgang | 10,- € www.dttev.org

DTT-Symposion 2018 in Mannheim Seite 2 und 35 Toolschau:

Congree ab Seite 31 Terminologiearbeit in der Softwareentwicklung ab Seite 19

M

it dieser Ausgabe übernimmt ein neu- es Redaktionsteam die Herausgabe der edition. Dr. Detlef Reineke hat sich mit dem Heft 2/2017 verabschiedet und hin- terlässt uns große Fußstapfen, denn er hat die edi- tion zu dem gemacht, was sie heute ist: ein über- regionales Terminologiefachmagazin, das in der Wissenschaft hohe Anerkennung erzielt. An die- ser Stelle möchten wir als neues Redaktionsteam, bestehend aus Dr. Annette Weilandt, Angelika Ottmann, Tamara Arndt und Olga Buchstaller- Vodopiyanova, uns noch einmal ganz herzlich bei Dr. Detlef Reineke für seine langjährige und sehr erfolgreiche Redaktionsarbeit bedanken.

Auch das Anwendungsgebiet der Terminolo- gie unterliegt natürlich stetigen Veränderungen.

Dies wurde nicht nur im April in Mannheim beim diesjährigen Symposion des Deutschen Termino- logie-Tag e. V. deutlich, sondern spiegelt sich auch in dieser Ausgabe der edition wider. Der Schwerpunkt des aktuellen Heftes liegt auf dem Thema Terminologie und strukturierte Informati- onen, das von den insgesamt vier Hauptbeiträgen aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet wird. Dabei zeigt sich, dass Terminologie- und Wissensmanagement auch in der Praxis mehr und mehr zusammenwachsen, wovon beide Be- UHLFKHSUR¿WLHUHQXQGZDVLQVEHVRQGHUHIUGLH

Terminologiewissenschaft neue Impulse sowie neue Anwendungsgebiete über die klassischen Bereiche der Technischen Redaktion und Fach- übersetzung hinaus verspricht. Neben den Haupt- beiträgen runden zwei Rezensionen, eine Buch- vorstellung sowie Aktuelles und Wissenswertes aus dem Verband, der Normung und Eindrücke vom DTT-Symposion den Inhalt dieses Heftes ab.

Wie zu erwarten war für uns die Vorbereitung

„unserer“ ersten Ausgabe mit einigen Hochs und Tiefs verbunden, denn Abläufe und Redaktions- arbeit müssen sich erst noch ein wenig einspie- len. Umso mehr freuen wir uns, Ihnen nun das aktuelle Heft der edition präsentieren zu können.

Als Redaktionsteam wünschen wir uns einen konstruktiven Austausch mit unseren Lesern und Leserinnen. Wir freuen uns auf Anregungen, Kri- tik und natürlich auch Lob. Teilen Sie uns mit, wie Ihnen das Heft gefällt, auch was Ihnen nicht gefällt oder was Sie sich an weiteren Inhalten wünschen, denn gemeinsam mit Ihnen möchten wir die Weiterentwicklung der edition in den nächsten Jahren vorantreiben. In erster Linie lebt diese Zeitschrift natürlich von den Themen und der Qualität der veröffentlichten Artikel, so dass wir Sie hiermit herzlich einladen, viele interes- sante Beiträge einzureichen.

Veränderungen

Dr. Annette Weilandt Redaktionsleitung redaktion@dttev.org Angelika Ottmann

Redaktionsleitung

redaktion@dttev.org

Inhalt |

14. Jahrgang.

edition erscheint zweimal im Jahr (Juni/Dezember).

ISSN 1862-023X.

Herausgeber: Deutscher Terminologie-Tag e.V. (DTT) – www.dttev.org

Redaktionsleitung: Angelika Ottmann & Dr. Annette Weilandt – redaktion@dttev.org Titelseite, Layout und Satz: Tamara Arndt – layout@dttev.org

Anzeigen: Olga Buchstaller-Vodopiyanova – anzeigen@dttev.org

Mediadaten und komplettes Impressum: http://www.dttev.org/edition/impressum.html

Editorial

3 Editorial

Angelika Ottmann und Annette Weilandt

Themen

5 Taxonomie vs. Terminologie – zwei Welten oder nur zwei verschiedene Perspektiven?

Beate Früh und Annette Weilandt

11 WIPO Pearl – Patentwissen mit Struktur David Reininghaus

17 Der Einsatz von Begriffssystemen im Terminologiemanagement

Jenny Seidel

25 Linked Data and Schema.org: Crossing the language chasm with terminological assets Christian Lieske and Felix Sasaki

Wissenswertes

10 DTT-Fortbildungsveranstaltungen 31 Eindrücke vom DTT-Symposion 2018 33 DTT-Förderpreis: „Die Würfel sind gefallen“

34 NA 105: DIN-Normenausschuss Terminologie (NAT) 35 Buchrezension: „Terminologiemanagement –

Grundlagen, Methoden, Werkzeuge“

36 Buchrezension: „Wir müssen eine terminologische Revolution machen”

38 Buchkurzvorstellung: „Wortschätze: Dynamik, Muster, Komplexität“

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owohl Terminologien als auch Taxonomien dienen der Repräsentation bzw. Organisation von Wissen und haben methodische und inhaltliche Schnittmen- gen. So werden bei der systematischen Terminologiearbeit Begriffe in Begriffssysteme eingeordnet, und in Taxono- mien werden wiederum Termini bzw. kontrollierte Vokabu- lare in hierarchischen Strukturen dargestellt. Auf den ersten Blick beschäftigen sich also Terminologen und Taxonomie- Designer¹ mit ähnlichen Themen und Fragestellungen bei ihrer Arbeit, dennoch haben sie in der Praxis – zumindest bisher – erstaunlich wenige Berührungspunkte. Zwar be- fassen sich beide Berufsgruppen mit einem ähnlichen Ar- EHLWVJHELHW KDEHQ DEHU PHLVW XQWHUVFKLHGOLFKH EHUXÀLFKH Hintergründe und nutzen verschiedene Werkzeuge für ihre Arbeit. Mit dem folgenden Artikel soll deshalb untersucht werden, welche Gemeinsamkeiten, Unterschiede und auch Synergien in den Bereichen Taxonomie und Terminologie bestehen.

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Als erstes sollen kurz einige der im Artikel verwendeten Begriffe und Benennungen erläutert werden. Dies ist not- wendig, weil im praktischen Sprachgebrauch und in der Li- WHUDWXUGLH%HJULIIHLP%HUHLFK:LVVHQVRUJDQLVDWLRQKlX¿J nicht eindeutig voneinander abgegrenzt werden und sich in- haltlich überschneiden. Unter Wissensorganisation sind zu- sammenfassend Methoden und Systeme zur Erschließung, Strukturierung, geordneten Darstellung und Bereitstellung von Informationen bzw. Wissen zu verstehen. Darunter

können sowohl die systematische Terminologiearbeit als auch die Erstellung von Taxonomien subsumiert werden. In der systematischen Terminologiearbeit wird dabei die Ter- minologie, d. h. der Gesamtbestand der Begriffe und ihrer Bezeichnungen in einem Fachgebiet [1], mit Hilfe von Be- griffssystemen erarbeitet. Ein Begriffssystem ist eine Men- ge von Begriffen eines Begriffsfeldes, die entsprechend ihrer Begriffsbeziehungen (z. B. hierarchisch) geordnet sind.[1] Auch in Taxonomien können hierarchische Bezie- hungen mit Ober- und Unterbegriffen abgebildet sein. Die Benennung Taxonomie wird in der einschlägigen Literatur recht uneinheitlich verwendet. Mal dient sie als Bezeich- nung für jede Art von System oder Struktur zur Wissens- organisation, mal wird darunter ausschließlich eine hierar- FKLVFKH.ODVVL¿NDWLRQRGHU.DWHJRULVLHUXQJYRQ2EMHNWHQ verstanden.[2] Für den folgenden Artikel soll Taxonomie in diesem engeren Sinn verwendet werden.

Will man nicht nur hierarchische Strukturen zwischen Begriffen einer Domäne, sondern ein semantisches Netz von Informationen mit logischen Relationen abbilden, spricht man meist von einer Ontologie, die somit kom- plexer ist als eine Taxonomie. In den letzten Jahrzehnten haben Ontologien und Taxonomien vor allem im Bereich der Informatik als formale Wissensrepräsentationssysteme Bedeutung erlangt, um damit Wissensbereiche in maschi- nenlesbarer Form zu beschreiben (vgl. [3]). Im Zusammen- KDQJPLW7D[RQRPLHXQG2QWRORJLHWDXFKWDXFKKlX¿JGLH Bezeichnung kontrolliertes Vokabular auf. Hierbei handelt es sich um eine begrenzte Menge von festgelegten Benen-

Taxonomie vs. Terminologie – zwei Welten oder nur zwei verschiedene Perspektiven?

Beate Früh und Annette Weilandt

Taxonomies as well as terminologies are concept-oriented forms of knowledge representation.

But how much do taxonomies and terminologies have in common? The article takes a closer look

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be combined to create synergies.

Key words: terminology, taxonomy, thesaurus, taxonomy designer, terminologist

1 Bewusst wird hier die Berufsbezeichnung Taxonomie-Designer verwendet, da im deutschen Sprachgebrauch die Bezeichnung Taxonom Biologen be- ]HLFKQHWGLHVLFKPLWGHU(LQWHLOXQJYRQ3ÀDQ]HQXQG7LHUHQEHIDVVHQ,P(QJOLVFKHQ¿QGHWPDQQHEHQGHU%HUXIVEH]HLFKQXQJtaxonimistKlX¿JDXFK taxonomy architect, information designer oder taxonomy designer.

6 | edition 1/2018 dttev.org nungen für einen bestimmten Verwendungszweck[2], die

beispielsweise in einer Taxonomie oder einer einfachen alphabetischen Auswahlliste benutzt werden. Bei einem kontrollierten Vokabular können – abhängig vom Verwen- dungszweck – auch Vorzugsbenennungen und Synonyme angegeben werden; somit werden in der Terminologie und bei kontrollierten Vokabularen durchaus dieselben sprach- lichen Daten dokumentiert. Wird ein kontrolliertes Voka- EXODUPLW9HUZHQGXQJVKLQZHLVHQ(UOlXWHUXQJHQ'H¿QLWL- onen und/oder Begriffsrelationen angereichert, spricht man von einem Thesaurus.

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Ein Grund, warum es bisher in der Praxis relativ wenig Be- rührungspunkte zwischen den Bereichen Taxonomie und Terminologie gab, sind die verschiedenen Berufsfelder, in denen Taxonomie-Designer und Terminologen arbeiten.

Während Terminologen meist eine linguistische Ausbil- dung im Bereich Translation, Lexikographie oder Sprach- WHFKQRORJLH KDEHQ NRPPHQ 7D[RQRPLH'HVLJQHU KlX¿J aus den Bereichen Informations-, Dokumentations- oder Bibliothekswissenschaften. Diese unterschiedlichen Wege in der Ausbildung setzen sich auch im Arbeitsumfeld bei Unternehmen und Institutionen fort. Beide Berufsgruppen arbeiten in der Regel in ganz unterschiedlichen Unterneh- PHQVEHUHLFKHQ6R¿QGHWPDQ7D[RQRPLH'HVLJQHUPHLVW im IT-Bereich, wo oft auch das Wissensmanagement ange- siedelt ist, oder sie arbeiten im Archiv von großen Unter- QHKPHQE]ZLQ9HUODJHQRGHU%LEOLRWKHNHQZRVLHKlX¿J für die Verschlagwortung und Auszeichnung von Doku- menten zuständig sind. Terminologen hingegen sind eher in den Bereichen Technische Dokumentation und Überset- zung tätig.

Produkte

Nun sollen etwas genauer die Produkte beleuchtet werden, die beide Berufsgruppen bei ihrer jeweiligen Arbeit erstel- len. Abb. 1 zeigt eine Auswahl der Produkte, die von Ta- xonomie-Designern für die Wissensorganisation erarbeitet und bereitgestellt werden.

Die Auswahlliste als kleinste Ausprägung besteht aus ei- ner einfachen, oft alphabetisch geordneten Liste von aus- gewählten Benennungen, die einem speziellen Zweck wie z. B. der Indexierung oder Auszeichnung von Dokumenten dient. Eine weitere Form sind die sogenannten Synonym- ULQJHKlX¿JDOV6\QVHWVEH]HLFKQHW6LHHQWKDOWHQ6\QR- nyme zu einem Begriff, ohne dass eine der synonymen Benennungen als bevorzugt ausgezeichnet wird. Mit Hilfe von hinterlegten Synonymringen kann beispielsweise die Suche mittels Suchmaschinen verbessert werden. Normda- teien sind eine spezielle Ausprägung von Taxonomien. Sie werden im Bibliotheksbereich zur Katalogisierung von Li- teratur, aber auch in Archiven und Museen verwendet und dienen der Auszeichnung von Eigennamen wie Personen, .|USHUVFKDIWHQ *HRJUD¿ND .RQIHUHQ]HQ XVZ =ZHL W\- pische Beispiele sind die Gemeinsame Normdatei (GND) der Deutschen Nationalbibliothek oder die Library of Con- gress Authorities der US-amerikanischen Nationalbiblio- thek.

Betrachten wir nun die stärker strukturierten Produk- te etwas genauer: Taxonomie, Thesaurus und Ontologie.

Taxonomien sind aus der Wissensorganisation nicht mehr wegzudenken. Ein klassisches Beispiel einer Taxonomie, das die meisten kennen, ist die biologische Nomenklatur, GLH3ÀDQ]HQXQG7LHUHLQYHUVFKLHGHQH.ODVVHQ*DWWXQJHQ Familien usw. einordnet. Taxonomien unterstützen heutzu- tage aber auch viele Web-Anwendungen und Informations- managementsysteme wie z. B. Dokumentenmanagement- systeme (DMS) und Enterprise-Content-Management-Sys- teme (ECM). Abb. 2 zeigt als Beispiel eine hierarchische Taxonomie in Form einer Baumstruktur für den Automo- bilbereich. Darüber hinaus gibt es sogenannte facettierte 7D[RQRPLHQ PLW HLQHU VHKU ÀDFKHQ +LHUDUFKLH GLH NHLQH richtige Baumstruktur bilden. Taxonomien sind begriffso- rientiert aufgebaut und können auch Vorzugsbenennungen und Synonyme sowie multilinguale Benennungen oder Verweise auf andere Begriffe enthalten, was manchmal die klare Unterscheidung zwischen einem Thesaurus und ei- ner Taxonomie erschwert. Die hierarchischen Beziehungen innerhalb einer Taxonomie können verschiedener Natur

Thema | Taxonomie vs. Terminologie – zwei Welten oder nur zwei verschiedene Perspektiven?

Abb. 1: Auswahl von Produkten der Wissensorganisation (Quelle: Früh/Weilandt)

Abstraktions- und Bestandsbeziehungen (vgl. [4] und [5]).

Bei Taxonomien zählen darüber hinaus auch sogenannte Instanzbeziehungen zu den hierarchischen Beziehungen.

Dabei wird die Verbindung zwischen einer allgemeinen Kategorie von Gegenständen oder Ereignissen, repräsen- tiert durch einen allgemeinen Begriff, und einer individu- ellen Instanz dieser Kategorie beschrieben, die meist durch einen Eigennamen repräsentiert wird (vgl. [5]). So sind laut der Norm ANSI/NISO Z39.19-2005 [5] die Individualbe- griffe „Alpen“ und „Himalaya“ dem allgemeinen Begriff

„Gebirgsregionen“ hierarchisch untergeordnet. In der Ter- minologie wird zwar ebenfalls zwischen Allgemeinbegriff und Individualbegriff unterschieden (vgl. [1]), aber solche Instanzbeziehungen zählen gemäß DIN 2331 [4] nicht zu den hierarchischen Begriffsbeziehungen.

+lX¿J ELOGHW HLQ 7KHVDXUXV VLHKH $EE DXFK GLH Grundlage für eine Taxonomie, da er eine geordnete Zu- sammenstellung von Begriffen und ihren Bezeichnungen ELHWHWGLHGHP,QGH[LHUHQ6SHLFKHUQXQG:LHGHUDXI¿QGHQ in einem Dokumentationsgebiet dient. Bei einem Thesaurus werden Begriffe und Bezeichnungen eindeutig aufeinander bezogen und die Beziehungen zwischen den Begriffen dar- gestellt. Beispiele für multilinguale Thesauri sind EuroVoc der Europäischen Union und AGROVOC der Food and Agriculture Organisation (FAO) der Vereinten Nationen.

Während beim Thesaurus typische Begriffsbeziehungen wie Ober-, Unterbegriff und verwandte Begriffe sowie be- vorzugte Benennungen und nicht erlaubte Synonyme ent- halten sind, können in einer Ontologie, die ebenfalls be- griffsorientiert aufgebaut ist, darüber hinaus noch andere Beziehungen abgebildet werden, so dass sich die tatsächli- che semantische Vernetzung einer Domäne darstellen lässt (siehe Abb. 4). Eine Ontologie ist damit die komplexeste Form der Wissensrepräsentation.

Wie bereits beschrieben bauen sowohl Taxonomien als auch Thesauri und Ontologien auf kontrollierten Voka- EXODUHQ DXI 6XH (OOHQ:ULJKW GH¿QLHUW HLQ NRQWUROOLHUWHV Vokabular im weiteren Sinn als eine sachgebietsbezogene Wortsammlung, bei der eine oder mehrere Benennungen einen Begriff bezeichnen.[8] Schlägt man von hier die Brü- cke zu den Produkten, die ein Terminologe erarbeitet, ist festzustellen, dass eine Terminologie ebenfalls eine Wort- sammlung für ein bestimmtes Sachgebiet ist, bei der eine oder mehrere Benennungen einen Begriff bezeichnen. Da- bei können diese Daten strukturiert (Begriffssystem) oder unstrukturiert angeordnet sein. Ein Terminologe dokumen- tiert Begriffe und Benennungen und erarbeitet diese bei systematischer Terminologiearbeit mit Hilfe von Begriffs- V\VWHPHQXQG'H¿QLWLRQHQGLHGLHHLQ]HOQHQ%HJULIIHXQG

deren Benennungen) in Beziehung zueinander setzen. Bei präskriptiver bzw. normativer Terminologiearbeit werden außerdem Verwendungshinweise in Form von bevorzugten oder nicht zugelassenen Benennungen gegeben. Hier wird Abb. 2: Auszug aus WAND Automotive Parts and Equipment Taxonomy (Quelle: wandinc.com [6])

Abb. 3: Beispiel eines Thesaurus (Quelle: Hedden [2])

Abb. 4: Beispiel einer Ontologie (Quelle: Häger [7])

8 | edition 1/2018 dttev.org bereits deutlich, dass es zwischen den Produkten beider Be-

reiche Schnittmengen gibt und nach ähnlichen Prinzipien gearbeitet wird.

Methoden und Werkzeuge

Betrachtet man die Methoden, die Taxonomie-Designer und Terminologen für ihre Arbeit anwenden, sind sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede festzustellen. Wie für die Terminologiearbeit gibt es auch für das Erstellen von Taxonomien eine Reihe nationaler und internationaler Normen, die Methoden und Begriffe der Wissensorganisa- tion beschreiben (z. B. ANSI/NISO Z39.19-2005). Für bei- de Bereiche sind die Begriffsorientierung und die Darstel- lung von Begriffsbeziehungen sehr wichtige Axiome. Auch den Anspruch der aktiven Sprachregelung bzw. -steuerung GXUFK GH¿QLHUWH %HJULIIH XQG GHU =XRUGQXQJ YRQ 9RU- zugs-)Benennungen haben beide Arbeitsfelder gemein. Im Detail unterscheiden sie sich jedoch in der Methodik, wel- che konkrete Art von Beziehungen beschrieben (siehe das bereits genannte Beispiel der Instanzbeziehungen), wie Be- ziehungen dargestellt, welche Datenkategorien dokumen- tiert oder wie die Daten formal aufbereitet werden.

Auch die Zielsetzung beider Bereiche unterscheidet sich.

Während eine verbindliche Terminologie in Unternehmen mit dem Ziel eingesetzt wird, eine eindeutige und konsis- tente Kommunikation bzw. eine einheitliche Terminologie- verwendung bei der Erstellung sprachlicher Erzeugnisse² zu unterstützen, dienen Taxonomien der Strukturierung von Wissen, damit das Suchen und Finden von Informationen HUOHLFKWHUWZLUG'HUXQWHUVFKLHGOLFKH=ZHFNKDW(LQÀXVV darauf, welche Daten im Detail dokumentiert werden: ob ]XP %HLVSLHO KlX¿JH7LSS RGHU 6FKUHLEIHKOHUIHVWJHKDO- ten oder weitere Erläuterungen, Kontextbeispiele, gram- matische Informationen und Bilder hinzugefügt werden.

Erstellt ein Unternehmen beispielsweise die Produktdoku- mentation ausschließlich in deutscher Sprache und sollen die Mitarbeiter bei der Texterstellung mit Terminologie- vorgaben unterstützt werden, ist es natürlich sinnvoll, im Deutschen vorhandene Synonyme zu einem Begriff in der Terminologiedatenbank abzulegen und die Vorzugsbenen- nung zu kennzeichnen. Falls der Textproduzent dann zufäl- lig mit einem nicht erlaubten Synonym nach einem Begriff in der Datenbank sucht, wird er so zur richtigen Benen- nung geführt, die für den Text zu verwenden ist. Für die

Übersetzung in eine andere Sprache muss dann zumindest das zielsprachliche Äquivalent dieses Begriffs in der Da- tenbank dokumentiert werden, das verwendet werden soll.

Wird in die Zielsprache ausschließlich übersetzt und erfolgt in dieser Sprache keine Textproduktion, wird in der Regel nicht der Aufwand betrieben, noch weitere Synonyme in der Zielsprache zu erfassen.³ Soll dagegen das Suchen und Finden von Informationen in mehreren Sprachen unter- stützt werden, ist die Erfassung von Synonymen in jeder verwendeten Sprache sinnvoll.

Taxonomie-Designer und Terminologen verwenden zu- dem ganz unterschiedliche Software-Werkzeuge zur Doku- PHQWDWLRQXQG3ÀHJHLKUHU'DWHQ7HUPLQRORJHQQXW]HQLQ der Regel klassische Terminologieverwaltungssysteme, die DXFKKlX¿JPLW7UDQVODWLRQ0HPRU\6\VWHPHQNRPELQLHUW werden. Dabei wird die Terminologie in Terminologieda- tenbanken begriffsorientiert aufbereitet, und zu jedem Be- griff können die zugehörigen Informationen (Benennungen, 'H¿QLWLRQ XVZ DEJHUXIHQ ZHUGHQ 6WUXNWXUHQ ]ZLVFKHQ den Begriffen waren bisher in Terminologiedatenbanken nur äußerst eingeschränkt darstellbar. In den letzten Jahren ist jedoch zumindest bei einigen Terminologiewerkzeugen zu beobachten, dass sie sich zunehmend der strukturierten Darstellung von Begriffsbeziehungen öffnen und die Er- VWHOOXQJ3ÀHJHXQG9LVXDOLVLHUXQJYRQ%HJULIIVV\VWHPHQ unterstützen. Taxonomie-Designer nutzen für ihre Arbeit spezielle Editoren, die insbesondere die Darstellung und 3ÀHJHGHUIRUPDOLVLHUWHQKLHUDUFKLVFKHQ6WUXNWXUHQE]Z Beziehungen zwischen den Begriffen unterstützen. Zu- sätzlich zu den Begriffsbeziehungen können auch weitere Informationen zu den einzelnen Begriffen (Benennungen, 'H¿QLWLRQXVZGRNXPHQWLHUWZHUGHQ

Synergien

Wichtige Grundsätze bei der Erarbeitung von Terminolo- gie und Taxonomien sind identisch, so dass sich nahezu ]ZDQJVOlX¿J6\QHUJLHQ]ZLVFKHQEHLGHQ%HUHLFKHQHUJH- ben. Der Terminologiebestand eines Unternehmens kann eine wichtige Ressource für das Wissensmanagement im Unternehmen sein – vor allem, wenn es sich dabei um systematisch erarbeitete und präskriptive Terminologie KDQGHOW,QKDOWVGH¿QLWLRQHQVRZLHGLH=XRUGQXQJYRQ%H- nennungen und Begriffen enthalten bereits Informationen, die für den Aufbau einer Taxonomie hilfreich sind. Daten

Thema | Taxonomie vs. Terminologie – zwei Welten oder nur zwei verschiedene Perspektiven?

2 Diese umfassen nicht nur die technische Dokumentation im engeren Sinn, sondern jegliche sprachlichen Erzeugnisse, die in einem Unternehmen UHOHYDQWVHLQN|QQHQZLH]%GLH%HVFKULIWXQJDXI3URGXNWHQ6RIWZDUHFRGH7H[WHLQ6RIWZDUHREHUÀlFKHQRGHU2QOLQH+LOIHQ3UHVVHPHOGXQJHQXVZ

3 Manchmal liegt hier auch die bewusste Entscheidung zugrunde, gar nicht erst Benennungsvarianten in den zielsprachlichen Einträgen aufzunehmen, um so zu verhindern, dass diese sich „versehentlich“ verbreiten.

Anreicherung von kontrollierten Vokabularen mit multi- OLQJXDOHQ %HQHQQXQJHQ RGHU 'H¿QLWLRQHQ KHUDQJH]RJHQ werden. Doch auch für Terminologen in einem Unterneh- men lohnt es sich, vorhandene Taxonomien oder Thesauri für die Terminologiearbeit zu nutzen, schließlich müssen bei deren Erstellung ähnliche Fragen bezüglich Begriffsab- JUHQ]XQJHQXQGGH¿QLWLRQHQEHDQWZRUWHWZHUGHQZLHEHL der Festlegung von Terminologie und beim Erarbeiten von Begriffssystemen.

Gerade in den letzten Jahren gab es auch zunehmend mehr Berührungspunkte zwischen beiden Bereichen. Dies zeigt sich sowohl bei der Entwicklung aktueller Termino- logieverwaltungssysteme [9] als auch bei einschlägigen Veranstaltungen wie z. B. dem DTT-Symposion 2018, wo Terminologie in Bezug auf strukturierte Informationen ein Schwerpunktthema war. Durch den anhaltenden Zuwachs an Daten wird es immer wichtiger, diese auch sinnvoll zu strukturieren und zu erschließen. Für die Terminologie bedeutet dies gerade in Unternehmen eine große Chance, ihren Nutzen auf andere Anwendungsgebiete auszuweiten.

Literatur

[1] DIN 2342 (2011): Begriffe der Terminologielehre. Berlin: Beuth.

[2] Hedden, Heather (2010): The Accidental Taxonomist. Medford: In- formation Today.

[3] https://gi.de/informatiklexikon/ontologien/ (11.05.2018)

[4] DIN 2331 (1980): Begriffssysteme und ihre Darstellung. Berlin:

Beuth.

[5] ANSI/NISO Z39.19-2005 (2005): Guidelines for the Construction, Format, and Management of Monolingual Controlled Vocabularies.

[6] http://www.wandinc.com/wand-automotive-parts-and-equipment- taxonomy.aspx (15.03.2016).

gie.gif (29.03.2018).

>@:ULJKW6XH(OOHQ3HUVLVWHQW,GHQWL¿HUV /DQJXDJH5HVRXU- FHV03,3HUVLVWHQW,GHQWL¿HUH6FLHQFH6HPLQDU0QFKHQ9RUWUDJV- folien).

[9] Früh, Beate; Deubzer, Florian (2016): Von der Terminologieverwal- tung zur Wissensorganisation. In: edition. Nr. 1/2016, S. 27-32.

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zerin, Technische Redakteurin und Ter- minologin und seit 2011 selbstständig als Beraterin im Bereich Terminologie- und Übersetzungsmanagement tätig.

Neben Beratungsdienstleistungen führt sie mit ihrem Unternehmen Büro b3 auch Terminolo- giedienstleistungen aller Art für Kunden aus.

Kontaktadresse frueh@buerob3.de www.buerob3.de

Dr. Annette Weilandt ist Diplom- Übersetzerin und Terminologin. Sie war mehrere Jahre für multilinguales Termi- nologiemanagement bei der Daimler AG zuständig. Sie promovierte an der Uni- versität Leipzig zum Thema „Terminolo- giemanagement – ein prozessorientierter Ansatz am Beispiel der Automobilindustrie“. Seit Abschluss ihrer Promotion arbeitet sie als Senior Consultant beim Softwareentwickler eccenca GmbH und ist Geschäfts- führerin des Deutschen Terminologie-Tag e. V.

Kontaktadresse weilandt@dttev.org www.dttev.org

I

m Wandel der modernen Gesellschaft von der Dienst- leistungs- zur Wissensgesellschaft wird der Produkti- onsfaktor Wissen zu einem globalen Produkt – er spielt in der heutigen Zeit eine Schlüsselrolle und seine schnelle und einfache Verfügbarkeit ist zu einer Voraussetzung für die Erhaltung von Wettbewerbsvorteilen geworden [3]. Der bewusste Umgang mit Wissen ist damit für Unternehmen und Organisationen von grundlegender Bedeutung.

Wie aber lässt sich die Ressource Wissen systematisch HUVFKOLH‰HQYHUZDOWHQXQGLQVEHVRQGHUHHI¿]LHQW]XU9HU- fügung stellen? Diverse wissenschaftliche Disziplinen be- schäftigen sich mit der Beantwortung dieser Frage und ent- wickeln Systeme zur Organisation von Wissen. Die Termi- nologiewissenschaft hält in diesem Zusammenhang wich- tige Erkenntnisse bereit, die in Terminologiedatenbanken technisch umgesetzt werden. Multinationale Unternehmen und internationale Organisationen nutzen diese Systeme, um umfangreiche (oft mehrsprachige) Wissensbestände darin begriffsorientiert zu verwalten, mit dem Ziel, eindeu- tige Fachkommunikation zu gewährleisten. Die Systeme werden mitunter von Übersetzern genutzt, um Fachgebiete systematisch zu erschließen und korrekte Benennungen in der Ausgangs- und Zielsprache zu recherchieren.

8P)DFKJHELHWHE]ZGHUHQEHJULIÀLFKH2UGQXQJV\VWH- matisch zu verstehen, reicht es jedoch nicht aus, einzelne Begriffe isoliert zu betrachten – sie müssen im Kontext, in den sie eingebettet sind, betrachtet und verstanden werden.

Daher ist es sinnvoll in Terminologiedatenbanken auch die Beziehungen zwischen den Begriffen, das heißt die zugrun- deliegenden Wissensstrukturen, zu hinterlegen. Traditio- nelle Terminologieverwaltungssysteme bieten dazu bisher wenige Möglichkeiten, die mehr oder weniger Auskunft

über zugrundeliegende Wissensstrukturen in Terminolo- giebeständen geben. Begriffsbeziehungen lassen sich darin zum Beispiel über relationale Datenkategorien und Quer- verweise auf der Begriffsebene hinterlegen. Besonders bei großen Datenbeständen, die dynamischen Änderungen un- terliegen, gestaltet sich diese Art der Verwaltung jedoch als aufwendig, da mit der Zeit ein großes und undurchsichtiges 1HW]DXV4XHUYHUZHLVHQHQWVWHKWEHUGDVVLFKEHJULIÀLFKH Strukturen nur schwer nachvollziehen lassen [2].

In den letzten Jahren sind jedoch vereinzelt neuere Tech- nologien entstanden, die Wissensstrukturen in Termino- logiebeständen visualisieren. Ein anschauliches Beispiel dafür ist WIPO Pearl [7]. Im browserbasierten Terminolo- gieportal der World Intellectual Property Organization wird neben terminologischen Einträgen aus 29 Fachgebieten und 311 Teilgebieten das strukturelle Wissen über interak- WLYH%HJULIIVV\VWHPHJUD¿VFKGDUJHVWHOOW

World Intellectual Property Organization (WIPO) Die World Intellectual Property Organization (deutsch:

Weltorganisation für geistiges Eigentum) versteht sich als globales Forum für Services, Politik, Information und Ko- operation im Bereich des geistigen Eigentums. Sie wurde am 14. Juli 1967 auf Basis des Stockholmer Übereinkom- mens zur Errichtung der Weltorganisation für geistiges Eigentum gegründet und ist seit 1974 Teilorganisation der Vereinten Nationen. Ziel ihrer Gründung war die weltwei- te Förderung von Rechten an immateriellen Gütern. Die WIPO verwaltet insgesamt 26 internationale Verträge und Abkommen, darunter die Pariser Verbandsübereinkunft zum Schutz des gewerblichen Eigentums (engl. Paris Con- vention for the Protection of Industrial Property) von 1883,

WIPO Pearl – Patentwissen mit Struktur

David Reininghaus

In a modern knowledge economy, networked knowledge is a prerequisite for gaining competi- tive advantages. The science of terminology provides useful principles for elaborating and repre- senting such knowledge structures. These principles are applied in modern technologies such as WIPO Pearl, which shows more than 18,500 patent-related concepts in interactive, multilingual concept maps.

Key words: concept map, structured knowledge, terminology science, terminology database,

World Intellectual Property Organization

12 | edition 1/2018 dttev.org die Berner Übereinkunft zum Schutz von Werken der Li-

teratur und Kunst (engl. Berne Convention) von 1887, das Madrider Abkommen über die internationale Registrierung von Marken (engl. Madrid Agreement Concerning the In- ternational Registration of Marks) von 1891, den Vertrag über die Internationale Zusammenarbeit auf dem Gebiet des Patentwesens (engl. Patent Cooperation Treaty) von 1970 und den Patentrechtsvertrag (engl. Patent Law Treaty) von 2000. Der Patent Cooperation Treaty (PCT) wird weltweit von vielen wichtigen Unternehmen, Forschungsinstituten und Universitäten bei der Suche nach internationalem Pa- tentschutz in Anspruch genommen und macht einen großen Anteil der Aktivitäten der World Intellectual Property Orga- nization aus [6]. Im Rahmen dieser Aktivitäten kommt es jährlich zu einem hohen Aufkommen an internationalen Pa- tentanmeldungen, die in der hauseigenen Patent-Datenbank PATENTSCOPE [5] gesammelt und der Öffentlichkeit über GDV,QWHUQHW]XU9HUIJXQJJHVWHOOWZHUGHQ=XU]HLWEH¿QGHQ sich in PATENTSCOPE mehr als 2 Millionen internationale Patentanmeldungen und über 65 Millionen Patente aus na- tionalen Beständen. Die in vielen verschiedenen Sprachen eingereichten Patentanmeldungen sowie Reports der inter- nationalen Recherchenbehörde ISA (International Searching Authority) und andere Dokumente müssen zur weiteren Verarbeitung bei der WIPO übersetzt werden. Daraus ergibt sich ein sehr hohes Übersetzungsvolumen, das von den Ex- perten der PCT Translation Division bearbeitet wird. Im Jahr 2015 wurden mehr als 500.000 Übersetzungen angefertigt, mit einem Volumen von 126 Millionen übersetzten Wörtern LQ GHQ VHFKV RI¿]LHOOHQ 6SUDFKHQ GHU 9HUHLQWHQ 1DWLRQHQ

(Arabisch, Chinesisch, Englisch, Französisch, Russisch und 6SDQLVFKVRZLHGHQYLHUZHLWHUHQRI¿]LHOOHQ:,326SUD- chen Deutsch, Japanisch, Koreanisch und Portugiesisch [4]. Da die übersetzten Patentdokumente sehr reichhaltige Terminologien enthalten, begann die WIPO im Jahr 2000 mit dem Aufbau einer Terminologiedatenbank – der PCT Termbase. Die Datenbank kam im Jahr 2005 erstmals zum Einsatz und seit der Implementierung eines kommerziellen Terminologieverwaltungssystems im Jahr 2007 wird sie systematisch optimiert und über Schnittstellen zu anderen Ressourcen, wie zum Beispiel CAT-Tools, den Sprachex- perten und Übersetzern der PCT Translation Division zur Verfügung gestellt [4].

WIPO Pearl

Seit 2014 stellt die World Intellectual Property Organiza- tion die Inhalte der PCT Termbase in der browserbasierten Anwendung WIPO Pearl der Öffentlichkeit zur Verfügung.

Damit bietet die WIPO weltweit die erste öffentlich zugäng- liche Terminologiedatenbank im Patentbereich an – mit dem Ziel, Nutzern mit unterschiedlichen Anforderungen die da- rin gesammelten Wissensbestände auf verschiedene Weisen zugänglich zu machen [4]. WIPO Pearl enthält mittlerweile mehr als 18.500 technische und wissenschaftliche Begriffe aus Patentdokumenten und über 145.000 Benennungen in zehn verschiedenen Sprachen, die sowohl auf herkömm- liche Weise über eine Linguistische Suche als auch über IDFKJHELHWVVSH]L¿VFKH %HJULIIVV\VWHPH LQ GHU %HJULIIVRUL- entierten Suche recherchiert werden können.

Thema | WIPO Pearl – Patentwissen mit Struktur

Abb. 1: Linguistische Suche – Suchergebnisse (Quelle: http://www.wipo.int/wipopearl/search/linguisticSearch.html)

Linguistische Suche

Über die Linguistische Suche wird die Datenbank nach ein- zelnen Benennungen aus Patentdokumenten durchsucht.

Neben der gesuchten Benennung können in der Suchmas- ke weitere Parameter wie Ausgangssprache, Zielsprache und Fachgebiet festgelegt werden. Die Suche lässt sich auf Ergebnisse beschränken, die entweder nur exakt dem ein- gegebenen Suchbegriff entsprechen oder die den eingege- benen Terminus enthalten. Suchbegriffe können außerdem durch bestimmte Operatoren (AND, OR, NOT, *, ?, „“) VSH]L¿]LHUWZHUGHQ6LQGIUGLHJHVXFKWHQ%HQHQQXQJHQ in einer der für die Suche festgelegten Zielsprachen keine Äquivalente vorhanden, wird automatisch eine maschinelle Übersetzung durch das hauseigene, neuronale maschinelle Übersetzungssystem WIPO Translate [8] vorgeschlagen und temporär angezeigt. Der Output der maschinellen Übersetzung stammt aus einer großen Menge an Patenttex- ten, mit denen das System trainiert wurde. Zusätzlich kann über eine Schnittstelle zu PATENTSCOPE der darin ent- haltene Korpus aus Patentdokumenten nach der gesuchten Benennung und ihren zielsprachlichen Äquivalenten

durchsucht werden. In der Ergebnisliste werden dann alle Instanzen aus PATENTSCOPE angezeigt, in denen die ge- suchte Benennung vorkommt. Abb. 1 zeigt die Ergebnisse der Linguistischen Suche nach der deutschen Benennung

„Solarzelle“.

Die gefundenen Inhalte (Vorzugsbenennungen, Synony- me, Abkürzungen, Schreibvarianten etc.) werden hier nach Sprachen sortiert angezeigt. Alternativ können sie auch nach Fachgebieten oder der Ressource, aus der sie stammen 3&77HUPEDVHRGHU:,3207JH¿OWHUWZHUGHQhEHUHLQ aufklappbares Menü lassen sich die Kontexte der Termino- logieeinträge vorab einsehen. Die Benennungen in WIPO Pearl sind mit einem Zuverlässigkeitsindex versehen, der durch ein bis vier farbig markierte Fähnchen-Symbole angezeigt wird. Der Index gibt Auskunft über die Zuver- lässigkeit der Benennungsquellen. Diese werden als „ver- lässlich“ eingestuft, sofern der Text, aus dem eine Benen- nung stammt, in seinem Ursprung von einem Experten des Fachgebiets in der entsprechenden Sprache verfasst wurde.

Zu den von der PCT Translation Division anerkannten, ver- lässlichen Quellen zählen Patente, wissenschaftliche und technische Artikel, Lehrbücher sowie wissenschaftliche Abb. 2: Linguistische Suche – Terminologieeintrag (Quelle: http://www.wipo.int/wipopearl/search/linguisticSearch.html)

14 | edition 1/2018 dttev.org Arbeiten. Die Beurteilung der Verlässlichkeit erfolgt in vier

Abstufungen, wobei unterschieden wird, ob die Quelle nur durch die PCT Translation Division validiert wurde oder ob zusätzlich noch Experten der jeweiligen Fachgebiete zur Validierung herangezogen wurden. Index 1 bedeutet, dass die Quelle, aus dem die Benennung stammt, nicht verläss- lich ist. Die Validierung erfolgte in diesem Fall nur durch die PCT Translation Division. Benennungen mit einem In- dex 2 sind ebenfalls nicht verlässlich, die Validierung er- folgte allerdings durch die PCT Translation Division und durch externe Experten des jeweiligen Fachgebiets. Benen- nungen mit dem Zuverlässigkeitsindex 3 und 4 stammen aus Quellen, die als verlässlich angesehen werden, wobei Benennungen mit einem Index 3 nur durch die PCT Trans- lation Division validiert wurden und Benennungen mit ei- nem Index 4 zusätzlich von externen Experten des jeweili- gen Fachgebiets beurteilt wurden.

In der Ergebnisliste der Linguistischen Suche können 1XW]HUGLUHNWEHUHLQHHQWVSUHFKHQGH6FKDOWÀlFKHDXIGDV Begriffssystem des Teilgebiets zugreifen und den Begriff in seinen strukturellen Kontext einordnen. Weiterhin lassen sich über eine Schnittstelle zu Google Abbildungen zu der gesuchten Benennung anzeigen. Per Mausklick gelangen Anwender zum vollständigen Terminologieeintrag. Abb. 2 zeigt einen Auszug aus dem Eintrag „Solarzelle“.

Die Struktur der Einträge gleicht denen der PCT Termba- se, die bereits ausführlich von Valentini et al. beschrieben wurde [4]. Auf der Begriffsebene sind die Datenkategorien

Fachgebiet, Teilgebiet und Sprache des Ursprungseintrags hinterlegt. Auf der Sprachebene werden zu jeder Benen- nung die Datenkategorien Zuverlässigkeit, Gebrauch, Ter- minus-Typ, Kontext und Quelle sowie das Bearbeitungsda- tum (Zuletzt geändert am) beschrieben. Sofern als Quelle ein Patentdokument angegeben ist, das sich in PATENT- 6&23(EH¿QGHWNDQQEHUHLQHQ/LQNGLUHNWDXIGDVHQW- sprechende Dokument zugegriffen werden.

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Über die Linguistische Suche lassen sich die Datenbestände GHU3&77HUPEDVHGXUFKVXFKHQ¿OWHUQXQGXPIDQJUHLFKH terminologische Informationen zu den Begriffseinträgen

¿QGHQ0LWGHU%HJULIIVRULHQWLHUWHQ6XFKHZHUGHQLQ:,32 Pearl zusätzlich Begriffssysteme visualisiert, mithilfe derer 1XW]HUHLQHQHLQIDFKHQ=XJDQJ]XGHQEHJULIÀLFKHQ6WUXN- turen der Terminologiebestände erhalten. Hier können sie die verschiedenen Fach- und Teilgebiete durch „seman- tisches Navigieren“ intuitiv erkunden. Per Mausklick auf die einzelnen Begriffe im Begriffssystem kann dann auf die aus der Linguistischen Suche bekannten Terminologie- einträge zugegriffen werden. Die Begriffsorientierte Suche VWDUWHWPLWGHQ)DFKJHELHWHQGLHDOVNUHLVUXQGH6FKDOWÀl- chen visualisiert werden, wobei die Größe der Kreise je nach Menge der in diesem Fachgebiet enthaltenen Begriffe variiert. Über diese gelangt man wiederum zu den Teilge- bieten, welche die Teilbegriffssysteme der einzelnen Fach- bzw. Teilgebiete enthalten (vgl. Abb. 3).

Thema | WIPO Pearl – Patentwissen mit Struktur

Abb. 3: Begriffsorientierte Suche – Fachgebiete (Quelle: http://www.wipo.int/wipopearl/search/conceptMapSearch.html)

Neben der Möglichkeit über die Fachgebiete in die Be- griffssysteme herein zu navigieren, können die Inhalte außerdem per Textsuche aufgerufen werden. Mittlerweile sind in den Begriffssystemen von WIPO Pearl mehr als 14.500 Begriffe (80 %) mit anderen Begriffen aus der PCT Termbase verknüpft. Diese enthalten sowohl hierarchische (generische und partitive) als auch assoziative Begriffsre- lationen. Abb. 4 zeigt einen vergrößerten Ausschnitt eines Begriffssystems aus dem Teilgebiet Solarenergie, welches dem Fachgebiet Energie und Brennstoffe/Kraftstoffe zuge- ordnet ist.

Die durchgezogenen blauen Linien verweisen auf eine hierarchische Beziehung zwischen zwei Begriffen, wobei die Richtung der Beziehung durch Pfeilspitzen an den En- den der Verbindungslinien bestimmt ist. Assoziative Bezie- hungen werden als gestrichelte (graue) Linien visualisiert.

Sofern Relationen zu Begriffen aus anderen Fach- oder Teilgebieten vorhanden sind, werden diese rot im Begriffs- system markiert. Die Visualisierung der Wissensstrukturen HUODXEWHV1XW]HUQGLHEHJULIÀLFKHQ=XVDPPHQKlQJHDXI einen Blick zu erfassen und einzelne Begriffe in ihr unmit- telbares Begriffsumfeld einzuordnen. Auf diese Weise lässt sich zum Beispiel sehr anschaulich nachvollziehen, wie VLFK RUJDQLVFKH 6RODU]HOOHQ EHJULIÀLFK XQWHUWHLOHQ ODVVHQ 'HUDUWLJH,QIRUPDWLRQHQEHUGLHEHJULIÀLFKH2UGQXQJHL-

nes Fachgebiets lassen sich in herkömmlichen Terminolo- giedatenbanken nur bedingt repräsentieren.

Manche Fachgebiete in WIPO Pearl weisen eine sehr hohe Begriffsdichte auf, sodass die Relationen zwischen zwei Begriffen nicht immer auf den ersten Blick eindeutig erkannt werden können. Aus diesem Grund wurde WIPO Pearl um die Begriffspfadsuche erweitert (vgl. Abb. 5).

Hierüber wird der Pfad zwischen zwei Begriffen in einem isolierten Teilbegriffssystem zusammen mit verwandten Begriffen, die sich auf dem Pfad vom Ausgangs- zum Ziel- EHJULIIEH¿QGHQDQJH]HLJW'LHLQGHU%HJULIIVSIDGVXFKH gefundenen Begriffe können anschließend nach PATENT- SCOPE exportiert und für eine kombinierte Stichwortsuche innerhalb der Textkorpora verwendet werden, wobei opti- onal die Einbindung der Synonyme aus den Begriffseinträ- gen möglich ist. Auf diese Weise lassen sich Dokumente in PATENTSCOPE sehr gezielt abrufen.

Die Wissensstrukturen in WIPO Pearl stammen aus der intern verwalteten PCT Termbase. Ungefähr 80 Prozent der darin enthaltenen Begriffseinträge sind bereits miteinander in Beziehung gesetzt worden, wobei die Begriffsrelationen von den Experten der PCT Translation Division manu- ell erfasst und validiert wurden. Begriffe, die auf diesem Wege noch nicht verlinkt wurden, können in WIPO Pearl auf Basis einer Clusteranalyse automatisch analysiert und Abb. 4: Begriffsorientierte Suche – Begriffssystem (Quelle: http://www.wipo.int/wipopearl/search/conceptMapSearch.html)

16 | edition 1/2018 dttev.org

Thema | WIPO Pearl – Patentwissen mit Struktur

mit potenziell verwandten Begriffen in Beziehung gesetzt werden. Die Clusteranalyse basiert auf Machine-Learning- Algorithmen, die von der WIPO mit validierten Kontexten und bereits bestehenden Relationen aus der PCT Termbase trainiert wurden.

Fazit

WIPO Pearl bietet als hybride Technologie die aus tradi- tionellen Terminologieverwaltungssystemen bekannten Möglichkeiten zur Terminologierecherche und berücksich- tigt auf diesem Weg die gängigen Anforderungen der Best Practices aus der Terminologiearbeit. Gleichzeitig wird das Terminologieportal den wachsenden Anforderungen der heutigen Wissensgesellschaft gerecht und ermöglicht Anwendern mit der Begriffsorientierten Suche einen in- tuitiven Zugang zu Wissensstrukturen aus einer Vielfalt an verschiedenen Fachgebieten. Zusätzliche Features wie die Schnittstellen zum maschinellen Übersetzungssystem WIPO MT und zu PATENTSCOPE sowie die Implemen- tierung von KI-Technologien mit der Clusteranalyse zeigen den zukunftsorientierten Ansatz von WIPO Pearl und ma- chen das Terminologieportal zu einer innovativen Ressour- ce im Bereich der Wissensorganisation.

Literatur

[1] Reininghaus, David (2016): Implementierung von Concept Maps in Terminologiebestände: Umsetzung der WIPO-Terminologie mit der Coreon-Technologie (Masterarbeit). Köln: Technische Hochschule Köln.

[2] Schmitz, Klaus-Dirk (2012): Von der Benennung zum Begriff, vom Begriff zur Ontologie. In: Mayer, Felix; Schmitz, Klaus-Dirk (Hrsg.):

Terminologieprozesse und Terminologiewerkzeuge. Akten des Sym- posions Heidelberg. Köln/München: Deutscher Terminologie-Tag, S.

3–16.

[3] Sturz, Wolfgang (2004): Terminologie und Wissensmanagement:

Äpfel und Birnen oder Obst? In: Mayer, Felix; Schmitz, Klaus-Dirk;

Zeumer, Jutta (Hrsg.): Terminologie und Wissensmanagement. Akten des Symposions Köln. Köln: Deutscher Terminologie-Tag, S. 1–6.

[4] Valentini, Christina; Westgate, Geoffrey; Rouquet, Philippe (2016):

The PCT Termbase of the World Intellectual Property Organization.

In: TERM. Nr. 22.2/2016, S. 171–200.

[5] World Intellectual Property Organization: PATENTSCOPE. https://

patentscope.wipo.int/search/de/search.jsf.

[6] World Intellectual Property Organization (2017): PCT – The Inter- national Patent System: PCT FAQs. http://www.wipo.int/export/sites/

www/pct/de/basic_facts/faqs_about_the_pct.pdf.

[7] World Intellectual Property Organization: WIPO Pearl. www.wipo.

int/wipopearl.

[8] World Intellectual Property Organization (2017): WIPO Translate:

Cutting-Edge Translation Tool For Patent Documents Extends Lan- guage Coverage. http://www.wipo.int/pressroom/en/articles/2017/

article_0007.html.

David Reininghaus studierte an der Technischen Hochschule Köln im Ma- sterstudiengang Terminologie und Sprachtechnologie. Im Anschluss an eine Fellowship bei der World Intellectu- al Property Organization in Genf nahm er an einem Traineeprogramm der Europäischen Zen- tralbank in Frankfurt am Main teil und arbeitet derzeit

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Kontaktadresse david.reininghaus@t-online.de www.xing.to/dreininghaus Abb. 5: Begriffsorientierte Suche – Begriffspfadsuche (Quelle: http://www.wipo.int/wipopearl/search/conceptMapSearch.html)

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Terminologiemanagement nutzen?

Das Ziel des Terminologiemanagements liegt darin, ver- schiedene im Unternehmen kursierende Benennungen systematisch (begriffsbasiert) zu erfassen, zu ordnen und unternehmensübergreifend zur Verfügung zu stellen. In der Terminologiedatenbank kann der Nutzer nach Benen- nungen suchen und erhält weiterführende Informationen ZLH .RQWH[W 4XHOOH XQG 'H¿QLWLRQ :DV MHGRFK PHLVW fehlt, ist der semantische Zugang zur Terminologie und die Einordnung eines Begriffs in den Gesamtzusammenhang.

Hat der Benutzer eine Vorstellung zu einem Begriff, aber keine (oder keine zutreffenden) Vermutungen, mit welcher Benennung er in der Datenbank hinterlegt sein könnte, so kommt er nicht weiter. Abhilfe schafft hier eine Darstellung in Begriffssystemen, wobei die Begriffe in Graphen erfasst und miteinander in Beziehung gesetzt werden.

Ein Begriffssystem ist eine „Menge von Begriffen, zwi- schen denen Beziehungen bestehen oder hergestellt wor- den sind und die derart ein zusammenhängendes Ganzes darstellen“ [1]. Die Arten von Beziehungen zwischen den Begriffen können hierarchisch oder nicht-hierarchisch sein. Hierarchische Begriffsbeziehungen sind wiederum zu unterteilen in Bestandsbeziehungen (der untergeordne- te Begriff ist Teil des übergeordneten Begriffs) und Abs- traktionsbeziehungen (der untergeordnete Begriff hat den Begriffsinhalt des übergeordneten Begriffs und mindestens ein zusätzliches Merkmal). Nicht-hierarchische Beziehun- gen (assoziative Beziehungen) beruhen auf anderen the- matischen Zusammenhängen. Dazu zählen beispielsweise sequentielle (temporale oder kausale), oppositionelle oder pragmatische Begriffsbeziehungen (vgl. [2]).

Beim Aufbau einer Terminologiedatenbank spielen in er- ster Linie hierarchische Beziehungen eine entscheidende Rolle, da die Eingliederung in Ober- und Unterbegriffe so- wie Teil-Ganzes-Beziehungen eine wichtige Aufgabe in der Terminologiearbeit darstellt. Aber auch nicht-hierarchische Beziehungen sind relevant für die umfassende Abbildung der Beziehungen zwischen Begriffen (vgl. [3]). Als Beispiel sind hier oppositionelle Beziehungen wie „Linkslenker – Rechtslenker“ zu nennen [2]. Die Beziehungen zwischen den Begriffen existieren unabhängig von Begriffssystemen.

Die Visualisierung von Begriffssystemen kann aber genutzt werden, um das unternehmensinterne Wissensmanagement auf eine neue Ebene zu setzen.

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Terminologiemanagement

Ein entscheidender Vorteil von Begriffssystemen liegt da- rin, dass sie die Begriffe in einen Gesamtzusammenhang setzen. Ein Begriff wird nicht isoliert betrachtet, sondern kontextuell eingeordnet. Das vorhandene Wissen wird den Zielgruppen übergreifend verständlich gemacht.

%HLGHU7HUPLQRORJLHSÀHJHHUOHLFKWHUQ%HJULIIVV\VWHPH GLH 'H¿QLWLRQVHUVWHOOXQJ 'LH 5HODWLRQ ]X EHQDFKEDUWHQ über- und untergeordneten Begriffen bildet eine solide

*UXQGODJH IU GLH JH]LHOWH XQG IDFKOLFK NRUUHNWH 'H¿QL tionserstellung.

Durch Eingliederung von Begriffen in Graphen lässt VLFK HLQH ZHLWHUH +HUDXVIRUGHUXQJ GHU 7HUPLQRORJLHSÀH- JH EHUZLQGHQ 'LH 9HUPHLGXQJ YRQ EHJULIÀLFKHQ 'X- EOHWWHQ +lX¿J NXUVLHUHQ IU HLQHQ %HJULII YHUVFKLHGHQH Benennungen, die teilweise stark voneinander abweichen (technisches Beispiel: „Kommutatormotor“ gegenüber

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Terminologiemanagement

Jenny Seidel

This article discusses the role of concept maps in terminology management. In concept maps, ter-

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to other concepts. The advantage is an improved, more intuitive access to terminology and, con- sequently, enhanced management of the company’s knowledge.

Key words: terminology, terminology management, ontology, concept maps

18 | edition 1/2018 dttev.org

„Gleichstrommaschine“). Bei der Aufnahme neuer Termi- nologie fällt nicht immer auf, dass für eine vorgeschlagene Benennung (z. B. „Kommutatormotor“) bereits ein Begriff mit einer anderen bevorzugten Benennung (z. B. „Gleich- strommaschine“) erfasst ist. Als Folge wird der Begriff unbewusst doppelt angelegt, jeweils mit unterschiedlichen Benennungen. Durch Begriffssysteme wird dieses Problem insofern gelöst, dass ein Knoten im Graphen immer nur von einem Begriff besetzt wird. Das heißt, durch Ober- und Unterbegriffe von „Gleichstrommaschine“ und Relationen zu anderen Begriffen ist die Lokalisierung im Begriffssys- tem klar eingegrenzt.

Des Weiteren lässt sich ein Begriffssystem bei Aufbau und Erweiterung der Terminologiedatenbank nutzen. Statt auf Verdacht nach Benennungen zu suchen, kann das Vor- haben systematisch angegangen werden. Dabei erfasst der Terminologe von einem Oberbegriff ausgehend relevante Unterbegriffe und verwandte Begriffe. Die Datenbank ent- steht nicht nur durch Termextraktion und Termvorschläge, sondern durch proaktive Besetzung der Knoten des Be- griffssystems.

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Den Vorteilen von Begriffssystemen stehen einige Heraus- forderungen gegenüber. Auch wenn sich langfristig erheb- lich von der systematischen Einordnung der Begriffe pro-

¿WLHUHQOlVVWHUK|KWVLFKGRFKGHUXQPLWWHOEDUH$XIZDQG Erhält der Terminologe etwa eine Termkandidatenliste aus der Termextraktion oder einen Termvorschlag von einem Experten, kann er sie nicht separat behandeln. Stattdessen muss er überlegen, an welcher Stelle im Begriffssystem die Begriffe einzuordnen sind. Diese Analyse ist nur möglich, wenn der Terminologe über weitreichendes Hintergrund- wissen verfügt oder gezielt Informationen bei Experten abfragen kann. Zwar sind diese Anforderungen (die kon- textuelle Einordnung und verfügbares Hintergrundwissen) ohnehin wichtige Voraussetzungen für den Aufbau einer Terminologiedatenbank, doch im Alltag ist die Aufgabe in aller Regel mit begrenzter Zeit und begrenzten Ressourcen zu bewältigen.

)U HLQH HI¿]LHQWH V\VWHPDWLVFKH 7HUPLQRORJLHDUEHLW müssen also nicht nur Terminologen, sondern auch andere beteiligte Personen sensibilisiert sein. Sie müssen verste- hen, warum Informationen zur Einordnung von Begriffen in den Gesamtkontext benötigt werden, um eine Termino- logiedatenbank mit Begriffssystemen zu erstellen. Mitunter muss deutlich mehr Aufwand in die Informationsrecherche gesteckt werden, um das Ziel des optimierten Wissensma- nagements zu erreichen.

Auch wenn die Bereitschaft im Unternehmen vorhanden ist, so ergeben sich doch immer wieder Situationen, in denen ein Begriff sofort in die Datenbank aufgenommen werden muss (wenn z. B. schnell Übersetzungen benötigt werden). Lässt er sich nicht sofort in das Begriffssystem einordnen, müssen gelegentlich Abstriche gemacht wer- GHQ'HU%HJULII¿QGHW]XQlFKVWRKQH.DWHJRULVLHUXQJ(LQ- zug in die Datenbank und wird erst später systematisch ein- geordnet. Dies birgt jedoch die Gefahr, die Übersicht über das Begriffssystem zu verlieren. Außerdem widerspricht es gewissermaßen der Idee der systematischen Terminologie- arbeit, alle Begriffe in Beziehung zueinander zu setzen.

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Das Ziel von Begriffssystemen liegt darin, Terminologie im Gesamtzusammenhang zu erfassen und den Benutzern verfügbar zu machen. Man kann auch noch einen Schritt weiter gehen: Von der Wissensrepräsentation für den Men- schen zur maschinenlesbaren Wissensrepräsentation. Zu diesem Zwecke können Begriffssysteme zu Ontologien ausgeweitet werden. Eine Ontologie ist eine „formale Konzeptualisierung eines Wissensbereichs“ [4], die als Basis für semantische Suchanfragen mit wissensbasierten Anwendungen dienen kann. Die Nutzung von Ontologien stellt somit eine weitere Stufe auf dem Weg der optimierten Wissensverwaltung im Unternehmen dar.

Ontologien bestehen aus folgenden Bestandteilen (vgl.

[4]): Klassen (z. B. Stadt), die Allgemeinbegriffe repräsen- tieren und zur Bündelung von Einzelbegriffen anhand von gemeinsamen Eigenschaften dienen. Dabei ist zwischen Oberklassen (z. B. Stadt) und Unterklassen (z. B. Groß- stadt, Mittelstadt, Kleinstadt) zu unterscheiden. Die kon- kreten Ausprägungen einer Klasse werden als Instanzen be- zeichnet (z. B. Düsseldorf). Zwischen Klassen und Instan- zen sowie zwischen Instanzen bestehen Relationen, z. B.

Düsseldorf (Instanz der Klasse Stadt) [liegt in] Deutschland (Instanz der Klasse Land). Darüber hinaus können Klassen und Instanzen über eine Reihe von Attributen (z. B. „Ein- wohnerzahl“, „Name Bürgermeister“) verfügen, welche auf dem Weg der Vererbung von Oberklassen (Stadt) und Unterklassen (Großstadt) geteilt werden. Heraus kommen vielfältig verknüpfte Knoten, aus denen komplexe Zusam- menhänge ableitbar sind.

Für die maschinelle Verarbeitung müssen Ontologien in einem maschinenlesbaren Format (z. B. XML) vorlie- gen. Hier haben sich Standards wie z. B. OWL oder RDF („Ontologiesprachen“) etabliert [4]. Mithilfe von Ontolo- giesprachen können beispielsweise Such-Bots, Frage-Ant- wort-Systeme oder Assistenten komplexe Suchanfragen

Thema | Der Einsatz von Begriffssystemen im Terminologiemanagement

Algorithmen ggf. linguistisch analysiert, Informationen der ontologischen Struktur werden entlang relevanter Re- lationen ausgelesen und ausgewertet, sodass am Ende eine Ergebnismenge von Instanzen und zurückgelegten Ontolo- giepfaden vorliegt, aus welcher Schlussfolgerungen gezo- gen werden können [4]. So ist etwa die Suchanfrage „Finde alle Restaurants in Düsseldorf oder Köln mit veganem und nicht veganem Angebot“ auswertbar. Herkömmliche Such- PDVFKLQHQ OLHIHUQ KLHU QLFKW ]ZDQJVOlX¿J YDOLGH (UJHE- nisse, da sie alleine die Wortvorkommen auswerten, nicht aber die dahinterstehenden semantischen Informationen.

(So verspricht etwa die Suche nach „nicht vegan“ wenig zielführende Ergebnisse) [5].

Ein entscheidender Faktor von Ontologien ist, dass sich ihr Umfang grundsätzlich durch den Zweck bestimmt (vgl.

[5]). Ein Zweck könnte beispielsweise sein, eine ontologi- sche Anwendung auf einer Touristikwebsite zu integrieren.

Relevant ist für das oben genannte Beispiel eine Einteilung der Gerichte in vegan und nicht vegan – nicht aber die Mo- tive für vegane Ernährung.

Für die Erstellung von Begriffssystemen ist ein System mit entsprechenden Funktionen erforderlich. Beispiele für Systeme mit terminologischen und ontologischen Ansätzen sind quickTerm (Kaleidoscope GmbH), i-views (intelligent views GmbH) und Coreon (Coreon GmbH). Der Fokus variiert von Tool zu Tool, wie nun im Einzelnen dargelegt wird.

quickTerm von Kaleidoscope ist ein Terminologiever- waltungssystem mit weitreichenden Möglichkeiten. Es ist DXIGLH,QWHJUDWLRQLQNRPSOH[H7HUPLQRORJLH:RUNÀRZV mit Anbindung an Redaktions-, Autorenprüf- und Überset- zungssysteme ausgelegt. Die Aufnahme neuer Terminolo- gie erfolgt in Freigabeprozessen mit Rollenkonzepten.

Die Concept Maps stehen als Bestandteil des Termino- logiemanagements optional zur Verfügung. Es handelt sich um Begriffssysteme in Baumstruktur, mit denen Beziehun- gen zwischen den Einträgen erfasst werden. Dabei sind nicht nur hyperonyme und hyponyme Beziehungen (d. h.

Ober- und Unterbegriffe) abbildbar, sondern jede belie-

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nicht mehr aus.

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20 | edition 1/2018 dttev.org bige Beziehung. Bei der Anlage der Beziehungstypen ist

zwischen „gerichtet“ (z. B. bei Eltern/Kind-Beziehungen) und „ungerichtet“ (z. B. Geschwisterbeziehungen) zu un- terscheiden.

Es ist nicht erforderlich, die gesamte Terminologie aus quickTerm (sofort) in Concept Maps zu erfassen. Es kön- nen beliebig viele Concept Maps, auch für Teilbereiche, erstellt werden. Im Beispiel in Abb. 1 wurde eine Concept Map zum Themenbereich „Schrauben“ erstellt.

Dabei wurden folgende gerichtete Beziehungstypen ver- wendet:

• [Parent]: „Schraube“ ist ein Unterbegriff von

„Befestigungselement“ und ein Oberbegriff von

„Ringschraube“ und „Augenschraube“.

• [Besteht aus]: Bestandteile der „Schraube“ sind

„Kopf, Schaft, Spitze, Gewinde“.

In der Concept Map sind bevorzugte (z. B. „Augenschrau- be“) und verbotene Benennungen (z. B. „Daumenschraube“) integriert (hier über farbliche Markierung der Benen-

nungen). Über „Öffnen“ lässt sich zur Detailansicht der Einträge navigieren. Concept Map und Eintrag werden ne- beneinander dargestellt, wobei in der Concept Map nur die direkt benachbarten Knoten (das heißt Einträge) abgebildet werden (siehe Abb. 2).

Es ist möglich, einen Eintrag mehreren Concept Maps zuzuordnen. So könnte der Eintrag „Schraube“ zusätzlich einen Platz in einer Concept Map zum Thema „Werk- ]HXJNDVWHQ³¿QGHQ'LH5HODWLRQHUIROJWEHUGHQ%H]LH- hungstyp „Werkzeugkasten“ [beinhaltet] „Schraube“.

i-views wird vom Hersteller intelligent views GmbH als

„Smart Data Engine“ bezeichnet. Es handelt sich nicht um ein explizites Terminologieverwaltungssystem, sondern um ein Wissensverwaltungstool. Der Hauptgedanke liegt darin, Informationen und Metadaten so miteinander zu ver- knüpfen, dass die Nutzer sofort Beziehungen eines Begriffs zu anderen Begriffen sehen.

Dabei sind Metadaten vererbbar, sodass der Benutzer al- leine durch Zuordnung im Wissensnetz vielfältige Informa- tionen zum Begriff erhält. Ermöglicht wird dies durch ein striktes Typenmodell, das vor Erstellung des Wissensnetzes angelegt wird. Das Wissensnetz wird dann mit Instanzen befüllt, die einer Klasse angehören und über vorher festge- legte Attribute verfügen.

Terminologie wird als eigenständiges Wissensnetz auf- gebaut oder, wenn bereits im Unternehmen etabliert, in ein vorhandenes Wissensnetz integriert. Terminologische Ein- WUlJHZHUGHQHQWZHGHUXQPLWWHOEDULQLYLHZVJHSÀHJWRGHU als Datenbanken importiert.

$EE]HLJWGLH.RQ¿JXUDWLRQHLQHV:LVVHQVQHW]HVLP Bereich „Arbeitssicherheit“. Die Beziehungen sind in Gra- phen erfasst, wobei der Beziehungstyp als Symbol darge- stellt wird. Beispiel: „Brandschutzeinweisung“ [prevents]

„Brandwunde“, [uses] „Brandschutzordnung“, [teaches]

„Gebäude verlassen“.

Abb. 1: Concept Map zum Themenbereich „Schraube“ in quickTerm (Quelle: quickTerm / Seidel)

Abb. 2: Anzeige von Eintrag und zugehörigen Knoten in der Concept Map (quickTerm) (Quelle: quickTerm / Seidel)

Thema | Der Einsatz von Begriffssystemen im Terminologiemanagement

Abb. 3: Erstellung einer Concept Map in i-views (Quelle: i-views / Seidel)

Abb. 4: Wissensmanagement für Benutzer über i-views Content (Quelle: i-views / Seidel)

22 | edition 1/2018 dttev.org

Thema | Der Einsatz von Begriffssystemen im Terminologiemanagement

Abb. 5: Auszug aus einem Begriffssystem bei Coreon (Quelle: Coreon / Seidel)

Abb. 6: Zuordnung eines Eintrags zu mehreren Oberbegriffen bei Coreon (Quelle: Coreon / Seidel) Hier ist das Zusammenspiel zwischen Terminologie (z. B.

„Brandwunde“) und sonstigen Objekten des Wissensnetzes (z. B. „Gebäude verlassen“) erkennbar. Terminologie ist nicht getrennt zu betrachten, sondern immer Teil eines Wis- sensnetzes.

Diese Architektur erlaubt es, Anfragen an das Netz zu stellen, die über Filterfunktionen hinausgehen. So ist es beispielsweise möglich, sich auf Basis eines Beispielnet- zes alle Sicherheitsmaßnahmen zur Verhinderung bzw. als Reaktion auf Brandwunden anzeigen zu lassen. Es ist kon-

¿JXULHUEDUREGHU%HQXW]HUGLH:LVVHQVQHW]HVHOEVWVLHKW oder Informationen, die aus den Wissensnetzen abgeleitet werden (vgl. Abb. 4).

i-views kann als eigenständiges System zur Verwaltung der Unternehmensterminologie genutzt oder mit einem be- stehenden System kombiniert werden. Eine Möglichkeit zur Eingliederung von i-views ist der Export der Wissens- netze und Import in ein bestehendes System. Hierfür stehen z. B. die Austauschformate für Ontologien zur Verfügung:

RDFS (Ressource Description Framework Schema) oder OWL (Web Ontology Language). Eine andere Möglichkeit ist die Nutzung einer REST API, die es beispielsweise er- laubt, aus anderen Systemen Suchanfragen an i-views zu stellen (z. B. „Zeige alle Synonyme an“).

Coreon von der Coreon GmbH versteht sich als „Multi- lingual Knowledge System“, wobei der Fokus gleicher- maßen auf der Terminologie wie auf der Darstellung von Begriffssystemen liegt. Parallel zur begriffsbasierten Ter- PLQRORJLHSÀHJHZLUGHLQ*UDSKPLW%H]LHKXQJHQ]ZLVFKHQ den Begriffen aufgebaut. Dabei können hierarchische und nicht-hierarchische Relationen hergestellt werden.

Das Beispiel in Abb. 5 enthält ein Begriffssystem zum Thema „Digicam“: Die Knoten „Bridge-Kamera“ und „di- gitale Kompaktkamera“ bilden Unterbegriffe ab, da es sich XPVSH]L¿VFKH$UWHQYRQ'LJLFDPVKDQGHOW$EVWUDNWLRQV- beziehung). Die weiteren Knoten sind anderweitig mit dem Oberbegriff verbunden: „Einstellmöglichkeiten“ ist ein Feature von Digicam; „Zubehör“ beinhaltet Ergänzungen zu einer Digicam. Hier wird ersichtlich, dass die Begriffs- systeme über rein hierarchische Beziehungen hinausgehen, da verschiedenartige semantische Zusammenhänge ableit- bar sind.

Es ist möglich, einen Eintrag mehreren Begriffssystemen zuzuordnen. So ist „WB“ („Weißabgleich“) in Abb. 6 so- wohl ein Untereintrag von „Bildverarbeitung“ als auch von

„Farbe“.

Die Einträge in Coreon lassen sich als Begriffssystem, als Termliste und in der Detailansicht anzeigen. Dabei ist

Abb. 7: Anzeige der Terminologie bei Coreon (Quelle: Coreon / Seidel) in zentraler Großansicht dargestellt werden. Die übrigen Informationen werden verkleinert ebenfalls zur Verfügung gestellt (vgl. Abb. 7).

Die Terminologie aus Coreon kann über das proprietäre Datenmodell Coreon XML oder TBX exportiert werden.

Außerdem ist die Anbindung an andere Systeme über APIs möglich.

Kurzvergleich der Systeme:

Wie dargelegt liegen die Schwerpunkte der Systeme an un- terschiedlichen Stellen. Bei quickTerm liegt der Fokus auf der Terminologieverwaltung im Gesamtprozess der Redak- tion und Übersetzung. Die Concept Maps stellen eine nütz- OLFKH(UJlQ]XQJ]XU7HUPLQRORJLHSÀHJHXQGVXFKHGDU

Der Hauptzweck von i-views liegt im Wissensmanage- ment, da zahlreiche Optionen zur ontologischen Informati- onserfassung und -darstellung gegeben sind. Terminologie kann in Wissensnetze integriert oder als eigenes Wissens- netz aufgebaut werden. Vor allem in Kombination mit Ter- minologieverwaltungssystemen über REST APIs bietet es interessante Optionen in Bezug auf die Verknüpfung von Terminologie und Ontologie.

Coreon als drittes betrachtetes System hat sich zum Ziel gesetzt, Terminologie und Begriffssysteme miteinander zu kombinieren. Hintergrund ist, den Wert von Terminolo- giedaten nicht ausschließlich im Übersetzungs- und Doku-

Geschäftsprozessen, z. B. semantische Suche, Mitarbeiter- WUDLQLQJ$XWR.ODVVL¿NDWLRQYRQ,QKDOWHQ

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Wer sich entschlossen hat, begriffssystematisch zu arbei- ten, braucht einen klaren Plan. Je nach Einsatzszenario und Umfang der vorhandenen Terminologie kann das Projekt gesamthaft oder in kleinen Schritten angegangen werden.

Ist noch keine Unternehmensterminologie erfasst oder kursieren getrennte Excellisten, lohnt es sich, das Termi- nologiemanagement sofort systematisch anzugehen. Dabei überlegt der Terminologe von einem Thema ausgehend, welche Benennungen in der Datenbank benötigt werden.

Gerade bei unabhängig voneinander existierenden Termlis- WHQHPS¿HKOWVLFKGLHV\VWHPDWLVFKH(UIDVVXQJLQ%HJULIIV- systemen. So wird die Benennungsvielfalt gezielt geordnet XQGGLH*HIDKUGDVVEHJULIÀLFKH'XEOHWWHQHQWVWHKHQZLUG weitestgehend eliminiert. Durch die systematische Abfra- ge nach relevanten Informationen entsteht schrittweise ein umfassendes Wissensnetz.

Unternehmen, die ihre Terminologie bereits konzern- übergreifend erfassen, können sich Begriffssysteme eben- falls zu Nutze machen. In einigen Systemen ist es möglich, die Concept Maps sukzessive oder gezielt für Einzelberei- che zu erstellen. So werden neue Themenbereiche proaktiv