wirtschaftsuniversität wien diplomarbeit - SemanticLab.net
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der ein semiautomatisches Tool ist und damit den Aufwand der Annotierung wesent-<br />
lich verringert.<br />
Turnbull et al. [2007] und Reif [2006] sind sich einig, dass manuelle Methoden zur<br />
semantischen Datenannotation einen sehr zeitaufwendigen Prozess darstellen.<br />
Darüber hinaus meinen Turnbull et al. [2007], dass der Einsatz von Web-Mining-<br />
Techniken in einigen Fällen auch keine sehr positiven Ergebnisse gezeigt hat, da sie<br />
nicht immer gute Beschreibungen von Liedern liefern. Die Befragungen haben<br />
bessere Resultate ergeben, dafür sind sie aber langwierig und zeitaufwendig. Sie<br />
bevorzugen daher die Gewinnung von Daten durch Online-Spiele, weil diese durch<br />
verschiedene Anreize innerhalb des Spiels (wie zum Beispiel das Feedback der<br />
anderen Benutzer), die Menschen anspornen, gute Annotationen zu liefern [Turnbull<br />
et al., 2007].<br />
Wenn aber die manuelle Annotation durch kollaborative Ansätze wie MusicBrainz!<br />
geschaffen wird, dann vermindert sich der von Turnbull et al. [2007] genannte Auf-<br />
wand erheblich. Die Musicbrainz!-Datenbank hat schon einige Use-Cases und wurde<br />
von verschiedenen semantischen Applikationen benutzt, wie zum Beispiel in der<br />
semantischen Musik-Suchmaschine Squiggle [Celino et al., 2006], die der Indexie-<br />
rung und dem Retrieval von Multimedia-Inhalten dient.<br />
Die Metadaten können nicht direkt als solche verwendet werden, sondern sie müs-<br />
sen der Struktur und den Erfordernissen der Ontologien entsprechen [Reif, 2006].<br />
Wenn die im Kapitel 3.4.1.1 genannten Ontologien von Universal Music geschaffen<br />
werden, dann muss man die Daten, die dafür benötigt werden, mit semantischen<br />
Annotationen versehen. Das heißt, die Lieder der jeweiligen Genres, Künstler,<br />
Musikgruppen und Veröffentlichungsart müssen mit RDF versehen werden. Informa-<br />
tionen über die Lieder können aus der MusicBrainz!-Datenbank entnommen werden.<br />
Weitere Metadaten können durch semiautomatische Methoden wie S-cream [Hand-<br />
schuh et al., 2002] oder durch Online-Games wie Listen Game [Turnbull et al., 2007]<br />
erworben werden.<br />
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