Die Arbeitsgruppe "Semantische Datenbanken" unter Leitung von Prof. Dr. Philipp Cimiano erforscht und entwickelt Verfahren, durch die intelligente Maschinen relevantes Weltwissen und sprachliche Fähigkeiten erwerben können. Die Gruppe entwickelt einerseits Methoden, die Maschinen erlauben, Wissen aus textuellen Quellen zu extrahieren. Der Fokus liegt auf Verfahren für die Informationsextraktion, Semantic Parsing, Ontology Learning, Entity Linking, Sentiment Analysis, sowie Question Answering über strukturierten und unstrukturierten Daten.
Darüber hinaus erforschen wir, wie intelligente Systeme sprachliches Wissen akquirieren können und verfolgen dabei Ansätze, die von Erkenntnissen aus der Spracherwerbsforschung inspiriert sind.
Ein aktueller Fokus liegt auf der Fragestellung, wie Maschinen derart mit Weltwissen ausgestattet werden können, dass sie einerseits natürlichsprachlich ausgedrückte argumentative Zusammenhänge verstehen, aber auch selbst solche argumentative Strukturen generieren können. Die Arbeitsgruppe koordiniert das kürzlich von der DFG bewilligte Schwerpunktprogramm "RATIO: Robust Argumentation Machines? (SPP 1999).
Die Gruppe widmet sich auch der Frage, wie Wissen semantisch durch Ontologien dargestellt werden kann, so dass Maschinen auf Basis dieses Wissens handeln und schlussfolgern können, sowie der Frage, wie das Management von Forschungsdaten und die Verwendungen offener Daten durch den Einsatz semantischer Technologien unterstützt werden kann.
Entlang dieser Forschungslinien ist die Arbeitsgruppe beteiligt am Cognitive Interaction Technology (CITEC).