In Standard-Information-Retrieval-Systemen kö̈nnen Anfragen mit verschiedenen Sprachen (Strings, logische Formeln usw.) gestellt werden. Es ist bekannt, dass es schwierig ist, verschiedene Qualitätsmaße gleichzeitig für die Suche nach Antworten zu maximieren, wie beispielsweise Trefferquote und Präzision. Das Retrieval von Dokumenten mit einer hohen Trefferquote, während zumindest eine angemessene Präzision erhalten bleibt, ist ein häufiges Problem in Wissensmanagement-Kontexten basierend auf Prozessen des Information-Retrieval (IR), z.B. zur Zusammenführung von Informationen in einem Geschäftskontext. Ahnlich wie implizites Wissen explizit gemacht wird, ist die Ableitung von expliziten symbolischen Inhaltsbeschreibungen ein wichtiger Aspekt im Wissensmanagement.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie explizite symbolische Beschreibungen mit impliziten ganzheitlichen Inhaltsrepräsentationen beim IR kombiniert werden können, um Prozesse im Allgemeinen zu unterstützen und besonders die Vereinigung von Informationen basierend auf der IR-Anfragebeantwortung. Die in dieser Arbeit vorgestellte Methodik wird unter Verwendung von repräsentativen Beispielen verifiziert; und die Durchführbarkeit und Qualität durch Studien validiert.