Formalizing is the process of creating formal representations, thus being that form form of abstraction that lies at the heart of the Knowledge Engineering process. As -- for a given task -- one typically only formalizes those aspects that are considered important, every formalization is built in the context of those aspects that have not been formalized. Actually, for every formalization one can give infinitely many assumptions on the context that are required by the formalization to work. When given a formal expression and a definition of its semantics, it depends on the current context and the context at the time the expression has been formalized, whether or not the expression applies in the current situation. Such context that is able to change the applicability of a formal expression with a given semantics, is called Unconsidered Context. Unconsidered Context comprises everything that actually should have been formalized. This thesis deals with two consequences of incompatible unconsidered context: Mistakes at runtime and inconsistency when building the system. It turns out that no formalization is unaffected of unconsidered context -- there are always circumstances in the real world that render a given formalization inapplicable! This work presents first approaches to the detection and automatic correction of problems of a given formalization caused by unconsidered context. Those approaches transform a given formalization into (typically not disjoint) subsets that correspond to different unconsidered contexts. The two main steps are 1) the identification of relevant differences in unconsidered context and 2) the creation of a prediction function that allows to select the appropriate subsystem for a given query. This thesis offers heuristic solutions which are prototypically implemented and evaluated in several experiments for both steps.

Formalisieren, als eine Form des Abstrahierens, ist die Tätigkeit der Erstellung formaler Repräsentationen von Informellem und stellt damit eine grundlegende Tätigkeit bei der Entwicklung wissensbasierter Systeme dar. Da beim Formalisieren nicht alle denkbaren, sondern nur die zweckdienlichen Aspekte des zu Formalisierenden repräsentiert werden, findet jedes Formalisieren innerhalb eines Kontexts -- nämlich dem, was nicht formalisiert wird -- statt. In der Tat beinhaltet der Kontext beim Formalisieren unendlich viele Annahmen, die von der Formalisierung, oder zumindest von den nicht-tautologischen Teilen der Formalisierung, vorausgesetzt werden. Betrachtet man hingegen einen formalen Ausdruck mit Semantikbeschreibung in einem bestimmten aktuellen (Anwendungs-)Kontext, so ist dieser Ausdruck, abhängig von dem Kontext in dem er erstellt wurde, in dem aktuellen Kontext zutreffend oder nicht zutreffend. Kontext, der in der Lage ist, das Zutreffen einer formalen Repräsentation zu beeinflussen, heißt unberücksichtigter Kontext. Diesem ist all das zuzuordnen, was beim Formalisieren eigentlich hätte berücksichtigt werden müssen. Zwei mögliche Wirkungen des unberücksichtigten Kontexts werden in der Arbeit thematisiert: Fehlerhaftes Verhalten bei der Verwendung und Inkonsistenz bei der Erstellung der Formalisierung. Es zeigt sich, dass keine Formalisierung frei von unberücksichtigtem Kontext ist -- es gibt immer Umstände, die eine Formalisierung unzutreffend machen! In der Arbeit werden erste Ansätze zur Erkennung und automatischen Korrektur von Problemen, die sich für eine Formalisierung durch unterschiedlichen unberücksichtigten Kontext ergeben können, vorgeschlagen. Diese basieren auf einer gegebenen Formalisierung, aus welcher dabei (typischerweise nicht disjunkte) Subsysteme, je nach Kontext, erzeugt werden. Die beiden Hauptschritte der Korrektur sind die Identifikation relevanter Unterschiede im unberücksichtigten Kontext und die Erstellung einer Vorhersagefunktion, welche das aktuelle Subsystem auswählt. Für beide Schritte werden im Rahmen dieser Arbeit mehrere heuristische Lösungsvorschläge erarbeitet, prototypisch realisiert und in mehreren Experimenten evaluiert.