Erfolgreiche Suchbegriffe mit SemanticNet

Wenn man heute einen Begriff in eine Suchmaschine eingibt, erhält man in aller Regel ausschließlich Treffer, die den eingegeben Begriff exakt enthalten. Eine erfolgreiche Suche setzt somit voraus, dass dem Benutzer potentiell findbare Schlagworte sowie deren Schreibweise bekannt sind. Zwar gibt es z.B. für Internet-Suchmaschinen Ansätze die Treffermenge zu reduzieren, indem Kombinationen von Suchbegriffen vorgeschlagen werden, die oft von anderen Benutzern im Zusammenhang mit diesem Begriff gesucht werden. Welche Möglichkeit hat aber der Benutzer, der den gesuchten Inhalt anders benennen würde als der Autor des Inhalts?

SemanticNet ist die „Brücke“ zwischen der Begiffswelt eines Benutzers auf der einen und Ihren Inhalten und deren Verschlagwortung auf der anderen Seite. Auf der Grundlage einer grammatikalischen und semantischen Analyse der in einem Suchindex enthaltenen Begriffe erstellt SemanticNet einen Index, der die inhaltliche Nähe zwischen Begriffen abbildet. Dabei werden nicht die Begriffe innerhalb eines einzelnen Datensatzes berücksichtigt, sondern die Verwendung von Begriffen in allen Inhalten eines Datenbestandes

Semantische Tag-Cloud im Behördenfinder

Daraus entsteht ein für den jeweiligen Datenbestand spezifisches Begriffsnetz, das weit über die Möglichkeiten eines allgemeinen Wörterbuches hinausgeht: SemanticNet enthält ausschließlich Begriffe, die tatsächlich gefunden werden können und thematisch im verfügbaren Datenbestand vorhanden sind.

SemanticNet ist eine Erweiterung der erfolgreichen OpenSource Suchmaschine Lucene, mit deren Hilfe bspw. „semantische Tag-Clouds“ für Anwendungs- und Web-Site-Inhalte erzeugt oder Falschschreibweisen von Suchbegriffen korrigiert werden können ("Meinten Sie ...").

Ein Beispiel für die Nutzung von SemanticNet ist der Behördenfinder auf Basis von Iason: Insbesondere im Öffentlichen Umfeld kennen Benutzer oftmals nicht die amtliche Bezeichnung für behördliche Leistungen. Daher wird dem Benutzer im Behördenfinder zusätzlich zur Trefferliste eine Liste verwandter Begriffe angezeigt, die eine genauere Beschreibung der gesuchten Leistung ermöglicht. Geben Sie im Behördenfinder Hamburg z.B. den Begriff „Heiraten“ ein.

Bei der Analyse der Inhalte führt SemanticNet zusätzlich eine phonetische Analyse durch, so dass selbst für stark abweichende Falschschreibweisen sinnvolle Vorschläge erstellt werden können, z.B. für Begriff wie „Hudeameldung“ oder „Seientollotschi“.