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Hypertextualisierung mit Topic Maps – ein Ansatz zur Unterstützung des Textverständnisses bei der selektiven Rezeption von Fachtexten

Paper, veröffentlicht von Eva Anna Lenz, Michael Beißwenger und Angelika Storrer am 24.06.2002

This paper is mainly about modelling terminological knowledge with XML Topic Maps.

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This paper is mainly about modelling terminological knowledge with XML Topic Maps.

IN GERMAN!

Der Kurzbeitrag berichtet über ein Projekt "Hypertextualisierung auf textgrammatischer Grundlage“ (HyTex), in dem erforscht wird, wie sich linear organisierte Dokumente mit semiautomatischen Methoden auf der Grundlage von textgrammatischem Markup und der linguistisch motivierten Modellierung terminologischen Wissens in delinearisierte Hyperdokumente überführen lassen. Ziel ist es, eine Sammlung von Fachtexten so in einen Hypertext zu überführen, dass terminologiebedingte Verständnisschwierigkeiten beim Lesen durch entsprechende Linkangebote aufgelöst werden, so dass die Fachtexte auch von Semi-Experten der Domäne selektiv gelesen werden können. Der Schwerpunkt des Beitrags liegt auf der Modellierung terminologischen Wissens mit XML Topic Maps und dessen Stellenwert für die automatische Erzeugung von Hyperlinks.

Glossar

XTM

ist assoziert mit {{count}} Einträgen.

Signet_glossary

XTM is the abbreviation for Topic Maps XML Syntax. There are currently two versions: XTM1 and XTM2.

 

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Topic Maps sind das einzige formale, semantische Modell, das für den Menschen und nicht nur für den Computer optimiert ist. Mit Topic Maps modellierte Programme und Webportale sind einfach zu nutzen, ohne die Flexibilität und Kreativität einzuschränken.

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Benjamin Bock
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