„KATI“ optimiert Recherchen und bietet Echtzeit-Auswertungen großer Publikationsmengen

Aufgabe
Pilot zur Erprobung von kognitiven Technologien im wissenschaftlichen Publikationsumfeld.

Lösung
In den darauffolgenden Jahren wurden im Rahmen mehrmonatiger Projekte Sprints durchgeführt, die die Lösung sukzessive in einem Rapid Prototyping in die Produktion bringen konnten.

Unter anderem wurden folgende Komponenten entwickelt:

• Eine umfangreiche Ontologie mit Konzepten und Beziehungen, die von generalisiert bis spezifisch die Entitäten beschreibt
• ETL-Routinen zur Transformation von XML-Daten in RDF
• Datenbereinigungsroutinen zur Deduplizierung von Ländern, Städten, Personen
• Update-Mechanismen für Scheduling, Automatisierung, Durchführung Teil-Updates von Graphen
• REST-Services für - Suche in Dokumenten - Abfragen im Graphen - Benutzer-Authentifizierung & Informationen - Verwaltung (ACL, Sharing, Datenstrukturen) von kollaborativen Workspaces - Verwaltung von Hintergrundaufgaben (wie Erstellung von Korpora)
• Datenschemata für IBM Watson Content Analytics, später Migration und Datenstrukturen, Clients, Datensynchronisationsroutinen für ElasticSearch
• Plug-Ins, eigene Query Parser für ElasticSearch
• Angular-basierte Front-Ends für Suche sowie Semantic Browsing und Dashboarding gegen SPARQL/RDF-Backend

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