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Content

"Die Heilige Schrift gibt es nicht nur in mehreren hundert Sprachen, sondern oft innerhalb eines Sprachraums auch in mehreren Varianten. Britische Leser konnen unter anderem zwischen der bewusst sehr einfach geschriebenen Bible in Basic English und der linguistisch komplexen King James Version aus dem 17. Jahrhundert wahlen. Die Fassungen unterscheiden sich in Satzlänge, Wortwahl sowie Förmlichkeit und sprechen so Menschen aus verschiedenen Kulturen und mit unterschiedlichem Bildungsstand an. Ein Team um Keith Carlson vom Dartmouth College will die insgesamt 34 englischsprachigen Versionen der Bibel nun dazu nutzen, um Computern unterschiedliche Stilformen beizubringen Bisher übersetzen entsprechende Programme zwar Fremdsprachen, zum Teil mit beeindruckender Genauigkeit. Oft scheitern sie aber, wenn sie einen Text zielsicher stilistisch verändern sollen, vor allem wenn es dabei um mehr als ein einzelnes Merkmal wie beispielsweise die Komplexität geht. Die Bibel eigne sich mit ihren rund 31 000 Versen wie kein anderes Werk für das Training von Übersetzungsprogrammen, argumentiert das Team um Carlson. Schließlich seien alle Fassungen sehr gewissenhaft von Menschen übersetzt und außerdem Vers für Vers durchnummeriert worden. Das erleichtere einer Maschine die Zuordnung und sei bei anderen umfangreichen Schriftquellen wie dem Werk von William Shakespeare oder der Wikipedia nicht zwangsläufig der Fall. Als erste Demonstration haben die Forscher zwei Algorithmen, von denen einer auf neuronalen Netzen basierte, mit acht frei im Internet verfügbaren Bibelversionen trainiert. Anschließend testeten sie, wie gut die beiden Programme Verse der Vorlagen in einen gewünschten Stil übertrugen, ohne dass die Software auf die anvisierte Fassung der Bibel zugreifen konnte. Insgesamt seien die automatischen Übersetzer dem Ziel schon recht nahegekommen, berichten die Forscher. Sie sehen ihre Arbeit aber erst als Startpunkt bei der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, die souverän zwischen verschiedenen Sprachstilen wechseln kann."

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Abstract

Vor rund einem Jahr haben wir an dieser Stelle die aufregende Dynamik auf den Gebieten der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschrieben: Seit einigen Jahren sorgen Fortschritte in den algorithmischen Grundlagen, in der einsetzbaren Rechenleistung sowie in der Verfügbarkeit von großen Datenmengen für immer leistungsfähigere Systeme. NLP-Anwendungen seien damit mehr denn je reif für den praktischen Einsatz, hatten wir argumentiert. Diese Entwicklung verfolgen wir bei Kairntech nicht allein als interessierte Beobachter, sondern sie stellt die Grundlage unserer Arbeit dar, mit der wir NLP- und KI-Ansätze zur Anwendung auf konkreten geschäftskritischen Prozessen entwickeln und einsetzen. Experten gehen auch für die kommenden Jahre von einem anhaltenden Wachstum des weltweiten Marktes für NLP aus: Mit einem durchschnittlichen Wachstum von über 20 Prozent pro Jahr werde der Markt bis 2025 auf geschätzte 6,24 Milliarden US-$ anwachsen. Im Bereich der Forschung ist das Wachstum sogar noch stürmischer: So ist die Zahl der Einreichungen zur ACL-Konferenz, dem vielleicht wichtigsten jährlichen Event in diesem Gebiet, von 2018 bis 2019 um ganze 75 Prozent angestiegen. Im vorliegenden Text wollen wir die Richtung, die wir bei Kairntech mit der Gründung vor einem Jahr eingeschlagen haben, beschreiben sowie von ersten Erfolgen auf diesem Weg berichten.

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Information - Wissenschaft und Praxis. 71(2020) H.2/3, S.95-106

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Content

"Manchmal kommt eine SMS, und es steht da »Ich habe nehmen Zug verpasst« - und der Empfänger ist ein wenig ratlos. Der Grund, weshalb solch kryptische Nachrichten entstehen, ist das Computerprogramm im Handy, T9 genannt, das seit ein paar Jahren schon aus der Reihenfolge der gedrückten Zahlentasten errät, welches Wort gemeint sein könnte, und welches die SMS-Tipperei eigentlich erleichtern sollte. Denn zuvor war es noch nötig, mehrmals auf einer einzigen Taste rumzutippen, um einen einzigen Buchstaben hervorzubringen. Der Nachteil von T9: Manche Wörter teilen sich Kombinationen, die Wörter »nehmen« und »meinen« etwa teilen sich die Reihenfolge der Tasten 6-3-4-6-3-6. Auf 400 Millionen Telefonen pro Jahr wird T9, das für »Text auf neun Tasten« steht, inzwischen weltweit ausgeliefert. Wie funktioniert diese Software? Wieso entscheidet es sich bei 6-3-4-6-3-6 zuerst für »nehmen« und erst bei Widerspruch für »meinen«? Die Amerikanerin Lisa Nathan, T9-Produktmanagerin, erklärt es: »Wenn wir die Wort-Datenbank für eine neue Sprache anlegen, sammeln wir zuerst mehrere Gigabyte an Text aus Zeitungen, Zeitschriften und aus Internet-Seiten und Chaträumen in der jeweiligen Sprache.« Die so zusammengetragenen Wortmassen werden anschließend durchgesehen - offenkundig irrsinnige Wörter aus Chats etwa fliegen raus. Je häufiger ein Wort vorkommt, umso eher erscheint es zuerst auf dem Display.
Manche Rechtschreibfehler lassen die Programmierer absichtlich drin - schließlich ist ein SMS-Schreiber frustriert, wenn das Programm ein Wort hartnäckig verweigert, von dem er fest glaubt, dass es existieren müsse. So kommt es, dass T9 sogar ein Wort »Rhytmuß« kennt. »Andere Wörter ergänzen wir, Imperative zum Beispiel wie :gib9 oder :nimm9. Die kommen in gedruckten Texten nur selten vor, in Kurzmitteilungen dafür ziemlich oft«, sagt Lisa Nathan. Aber wie kommt es, dass die Worterkennung zwar den Nazi-Jargon von Hitler bis Euthanasie im Programm hat, Wörter, die den Sex beschreiben oder das Einnehmen von Drogen, häufig aber nicht erkennt und die üblichsten Flüche einfach fehlen? »Wir zensieren nicht«, sagt Lisa Nathan. »in unserer Datenbank stehen alle Wörter - sofern sie häufig genug vorkommen. Aber fast alle Handyhersteller lassen Schimpfwörter und Wörter mit sexueller Bedeutung ausblenden.« Der Nazi-Jargon scheint niemand zu stören. Weil Flüche, Spitznamen oder nette Abkürzungen im Programm fehlen, ist T9 neuerdings lernfähig geworden: Wer Wörter vermisst, kann sie der Worterkennung beibringen. Die neuesten Handys lernen sogar automatisch, indem sie die eingehenden SMS nach neuen Wörtern durchsuchen. Am meisten Zeit spart man durch die Funktionen »Wortkomplettierung« oder »Wortvorhersage«, die nicht nur vorschlagen, wie das angefangene Wort enden könnte, sondern auch, welches wohl als nächstes kommt. »Ich bin kein sehr pünktlicher Mensch«, gesteht Lisa Nathan, »und wenn ich das Wort :komme9 tippe, schlägt mir T9 automatisch :etwas später9 als folgende Wörter vor.« Das kann sehr praktisch sein - aber auch sehr nervig. Denn wer will schon ständig an den Namen der Exfreundin Natalie erinnert werden, wenn er nur »nat« für »natürlich« eingegeben hat?"

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Content

"KÖLNER STADT-ANZEIGER: Frau Gurevych, Sie entwickeln eine Suchmaschine der nächsten Generation? Wie kann man sich diese vorstellen? IRYNA GUREVYCH Jeder kennt die herkömmlichen Suchmaschinen wie Google, Yahoo oder Altavista. Diese sind aber nicht perfekt, weil sie nur nach dem Prinzip der Zeichenerkennung funktionieren. Das steigende Informationsbedürfnis können herkömmliche Suchmaschinen nicht befriedigen. KStA: Wieso nicht? GUREVYCH Nehmen wir mal ein konkretes Beispiel: Sie suchen bei Google nach einem Rezept für einen Kuchen, der aber kein Obst enthalten soll. Keine Suchmaschine der Welt kann bisher sinnvoll solche oder ähnliche Anfragen ausführen. Meistens kommen Tausende von Ergebnissen, in denen der Nutzer die relevanten Informationen wie eine Nadel im Heuhaufen suchen muss. KStA: Und Sie können dieses Problem lösen? GUREVYCH Wir entwickeln eine Suchmaschine, die sich nicht nur auf das System der Zeichenerkennung verlässt, sondern auch linguistische Merkmale nutzt. Unsere Suchmaschine soll also auch artverwandte Begriffe zeigen. KStA: Wie weit sind Sie mit Ihrer Forschung? GUREVYCH Das Projekt ist auf zwei Jahre angelegt. Wir haben vor einem halben Jahr begonnen, haben also noch einen großen Teil vor uns. Trotzdem sind die ersten Zwischenergebnisse schon sehr beachtlich. KStA: Und wann geht die Suchmaschine ins Internet? GUREVYCH Da es sich um ein Projekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft handelt, wird die Suchmaschine vorerst nicht veröffentlicht. Wir sehen es als unsere Aufgabe an, Verbesserungsmöglichkeiten durch schlaue Such-Algorithmen mit unseren Forschungsarbeiten nachzuweisen und Fehler der bekannten Suchmaschinen zu beseitigen. Und da sind wir auf einem guten Weg. KStA: Arbeiten Sie auch an einem ganz speziellen Projekt? GUREVYCH Ja, ihre erste Bewährungsprobe muss die neue Technologie auf einem auf den ersten Blick ungewöhnlichen Feld bestehen: Unsere Forschungsgruppe an der Technischen Universität Darmstadt entwickelt derzeit ein neuartiges System zur Unterstützung Jugendlicher bei der Berufsauswahl. Dazu stellt uns die Bundesagentur für Arbeit die Beschreibungen von 5800 Berufen in Deutschland zur Verfügung. KStA: Und was sollen Sie dann mit diesen konkreten Informationen machen? GUREVYCH Jugendliche sollen unsere Suchmaschine mit einem Aufsatz über ihre beruflichen Vorlieben flittern. Das System soll dann eine Suchabfrage starten und mögliche Berufe anhand des Interesses des Jugendlichen heraussuchen. Die persönliche Beratung durch die Bundesagentur für Arbeit kann dadurch auf alternative Angebote ausgeweitet werden. Ein erster Prototyp soll Ende des Jahres bereitstehen. KStA: Es geht also zunächst einmal nicht darum, einen Jobfür den Jugendlichen zu finden, sondern den perfekten Beruf für ihn zu ermitteln? GUREVYCH Ja, anhand der Beschreibung des Jugendlichen startet die Suchmaschine eine semantische Abfrage und sucht den passenden Beruf heraus. KStA: Gab es schon weitere Anfragen seitens der Industrie? GUREVYCH Nein, wir haben bisher noch keine Werbung betrieben. Meine Erfahrung zeigt, dass angesehene Kongresse die beste Plattform sind, um die Ergebnisse zu präsentieren und auf sich aufmerksam zu machen. Einige erste Veröffentlichungen sind bereits unterwegs und werden 2006 noch erscheinen. KStA: Wie sieht denn Ihrer Meinung nach die Suchmaschine der Zukunft aus? GUREVYCH Suchmaschinen werden immer spezieller. Das heißt, dass es etwa in der Medizin, bei den Krankenkassen oder im Sport eigene Suchmaschinen geben wird. Außerdem wird die Tendenz verstärkt zu linguistischen Suchmaschinen gehen, die nach artverwandten Begriffen fahnden. Die perfekte Suchmaschine wird wohl eine Kombination aus statistischem und linguistisch-semantischem Suchverhalten sein. Algorithmen, die wir am Fachgebiet Telekooperation an der TU Darmstadt entwickeln, werden für den nächsten qualitativen Sprung bei der Entwicklung der Suchmaschinen von größter Bedeutung sein."

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Content

"Der Spracherkennung am Computer schien vor wenigen Jahren die Zukunft zu gehören. Geradezu euphorisch waren viele Computernutzer, als sich auf den Bildschirmen die ersten gesprochenen Sätze als Text darstellten. Doch die Spracherkennung erwies sich als anfällig, die Nachbearbeitung nahm manchmal mehr Zeit in Anspruch als gespart wurde. Dabei ist die Kommunikation des Menschen mit der Maschine über die Tastatur eigentlich höchst kompliziert - selbst geübte Schreiber sprechen schneller als sie tippen. Deshalb hat sich inzwischen viel getan: Im Preis und in der Genauigkeit sind viele Spracherkennungsprogramme heute alltagsreif. Die besten Systeme kosten aber noch immer mehrere hundert Euro, die günstigsten weisen Lücken auf. Letztlich gilt: Respektable Ergebnisse sind erreichbar, wenn sich der Mensch der Maschine anpasst. Die Stiftung Warentest in Berlin hat die sechs gängigsten Systeme auf den Prüfstand gestellt. Die ersten Ergebnisse waren ernüchternd: Das deutlich gesprochene "Johann Wolfgang von Goethe" wurde als "Juan Wolf kann Mohnblüte", "Jaun Wolfgang von Göbel" oder "Johann-Wolfgang Wohngüte" geschrieben. Grundsätzlich gilt: Bei einem einfachen Basiswortschatz sind die Ergebnisse genau, sobald es etwas spezieller wird, wird die Software erfinderisch. "Zweiter Weltkrieg" kann dann zu "Zeit für Geld kriegt" werden. Doch ebenso wie der Nutzer lernt auch das System. Bei der Software ist Lernfähigkeit Standard. Ohnehin muss der Benutzer das System einrichten, indem er vorgegebene Texte liest. Dabei wird das Programm der Stimme und der Sprechgeschwindigkeit angepasst. Hier gilt, dass der Anwender deutlich, aber ganz normal vorlesen sollte. Wer akzentuiert und übertrieben betont, wird später mit ungenauen Ausgaben bestraft. Erkennt das System auch nach dem Training einzelne Wörter nicht, können sie nachträglich eingefügt werden. Gleiches gilt für kompliziertere Orts- oder Eigennamen. Wie gut das funktioniert, beweist ein Gegentest: Liest ein anderer den selben Text vor, sinkt das Erkennungsniveau rapide. Die beste Lernfähigkeit attestierten die Warentester dem System "Voice Pro 10" von linguatec. Das war das mit Abstand vielseitigste, mit fast 200 Euro jedoch auch das teuerste Programm.
Billiger geht es mit "Via Voice Standard" von IBM. Die Software kostet etwa 50 Euro, hat aber erhebliche Schwächen in der Lernfähigkeit: Sie schneidet jedoch immer noch besser ab als das gut drei Mal so teure "Voice Office Premium 10"; das im Test der sechs Programme als einziges nur ein "Befriedigend" bekam. "Man liest über Spracherkennung nicht mehr so viel" weil es funktioniert", glaubt Dorothee Wiegand von der in Hannover erscheinenden Computerzeitschrift "c't". Die Technik" etwa "Dragon Naturally Speaking" von ScanSoft, sei ausgereift, "Spracherkennung ist vor allem Statistik, die Auswertung unendlicher Wortmöglichkeiten. Eigentlich war eher die Hardware das Problem", sagt Wiegand. Da jetzt selbst einfache Heimcomputer schnell und leistungsfähig seien, hätten die Entwickler viel mehr Möglichkeiten."Aber selbst ältere Computer kommen mit den Systemen klar. Sie brauchen nur etwas länger! "Jedes Byte macht die Spracherkennung etwas schneller, ungenauer ist sie sonst aber nicht", bestätigt Kristina Henry von linguatec in München. Auch für die Produkte des Herstellers gelte jedoch, dass "üben und deutlich sprechen wichtiger sind als jede Hardware". Selbst Stimmen von Diktiergeräten würden klar, erkannt, versichert Henry: "Wir wollen einen Schritt weiter gehen und das Diktieren von unterwegs möglich machen." Der Benutzer könnte dann eine Nummer anwählen, etwa im Auto einen Text aufsprechen und ihn zu Hause "getippt" vorfinden. Grundsätzlich passt die Spracherkennungssoftware inzwischen auch auf den privaten Computer. Klar ist aber, dass selbst der bestgesprochene Text nachbearbeitet werden muss. Zudem ist vom Nutzer Geduld gefragt: Ebenso wie sein System lernt, muss der Mensch sich in Aussprache und Geschwindigkeit dem System anpassen. Dann sind die Ergebnisse allerdings beachtlich - und "Sexterminvereinbarung" statt "zwecks Terminvereinbarung" gehört der Vergangenheit an."

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Content

Darin. "Die Sprachwissenschaftlerin Christiane Fellbaum (dpa-Bild) wird ihr Preisgeld für das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften zu erstellende "Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache des 20. Jahrhunderts" einsetzen. Sie setzt mit ihrem Computer dort an, wo konventionelle Wörterbücher nicht mehr mithalten können. Sie stellt per Knopfdruck Wortverbindungen her, die eine Sprache so reich an Bildern und Vorstellungen - und damit einzigartig - machen. Ihr elektronisches Lexikon aus über 500 Millionen Wörtern soll später als Datenbank zugänglich sein. Seine Grundlage ist die deutsche Sprache der vergangenen hundert Jahre - ein repräsentativer Querschnitt, zusammengestellt aus Literatur, Zeitungsdeutsch, Fachbuchsprache, Werbetexten und niedergeschriebener Umgangssprache. Wo ein Wörterbuch heute nur ein Wort mit Synonymen oder wenigen Verwendungsmöglichkeiten präsentiert, spannt die Forscherin ein riesiges Netz von Wortverbindungen. Bei Christiane Fellbaums Systematik heißt es beispielsweise nicht nur "verlieren", sondern auch noch "den Faden" oder "die Geduld" verlieren - samt allen möglichen weiteren Kombinationen, die der Computer wie eine Suchmaschine in seinen gespeicherten Texten findet."

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Abstract

Lautes Denken ist eine bewährte Methode zum Erforschen kognitiver Prozesse. Es wird in vielen Disziplinen benutzt, z. B. um aufzudecken, welche Erfahrungen Benutzer bei der Interaktion mit Computerschnittstellen machen. Nach einer kurzen Erklärung des Lauten Denkens wird die App Thinkie vorgestellt. Thinkie ist eine mobile Lösung für das Laute Denken auf iPhone und iPad. Die Testperson nimmt auf dem iPhone den Ton auf. Die Spracherkennungssoftware Siri (http://www.apple.com/de/ios/siri/) transkribiert ihn. Parallel wird auf dem iPad oder einem anderen Gerät gefilmt. Auf dem iPad kann man - mit Video im Blick - das Transkript aufarbeiten und interpretieren. Die Textdateien transportiert Thinkie über eine Cloud-Kollektion, die Filme werden mit iTunes übertragen. Thinkie ist noch nicht tauglich für den praktischen Gebrauch. Noch sind die Sequenzen zu kurz, die Siri verarbeiten kann. Das wird sich ändern.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 64(2013) H.6, S.311-322

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Abstract

Das erste durch KI verfasste Weisheitsbuch. »Die Künstliche Intelligenz sieht den Menschen, wie er ist. Es gibt für sie keinen Gott, keine Rituale, keinen Himmel, keine Hölle, keine Engel. Es gibt für sie nur empfindsame Wesen.« GPT-3. Dieses Buch enthält Weisheitstexte, die durch die modernste KI im Bereich der Spracherkennung verfasst wurden. Es ist die GPT-3, die durch die Technikerin Jasmine Wang gesteuert wird. Die originären Texte von GPT-3 werden von dem international bekannten Dichter Iain S. Thomas kuratiert. Die Basis von GPT-3 reicht von den Weisheitsbücher der Menschheit bis hin zu modernen Texten. GPT-3 antwortet auf Fragen wie: Was macht den Mensch zum Menschen? Was bedeutet es zu lieben? Wie führen wir ein erfülltes Leben? etc. und ist in der Lage, eigene Sätze zu kreieren. So wird eine zeitgenössische und noch nie dagewesene Erforschung von Sinn und Spiritualität geschaffen, die zu einem neuen Verständnis dessen inspiriert, was uns zu Menschen macht.

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Abstract

Der Computer kann mit sprachlichen Zeichen sicher und schnell umgehen. Dies zeigen Programme zur Textverarbeitung. Versuche allerdings, ihn auch mit Bedeutungen operieren zu lassen, sind gescheitert. Wird der Rechner das größte Problem der Sprachverarbeitung - die Mehrdeutigkeit natürlicher Sprachen - jemals bewältigen?

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Abstract

Die Indexierung mit Nominalgruppen ist eine konsequente Fortsetzung der Entwicklung von der gleichordnenden zur syntaktischen Indexierung. Nominalgruppen eignen sich besonders zur Bezeichnung komplexer Begriffe (Themen) und sind benutzerfreundlich. Bei einer automatischen Indexierung mit Nominalgruppen sind keine vollständigen Satzanalysen nötig, auch Systeme mit einem partiellen Parser liefern brauchbare Ergebnisse. Das Problem eines Retrieval mit Nominalgruppen ist noch zu lösen

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Theme

Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus

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Content

Mit einer Zusammenstellung von Adressen und einer tabellarischen Übersicht der eingesetzten linguistischen Tools

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Source

Sprachtechnologie für eine dynamische Wirtschaft im Medienzeitalter - Language technologies for dynamic business in the age of the media - L'ingénierie linguistique au service de la dynamisation économique à l'ère du multimédia: Tagungsakten der XXVI. Jahrestagung der Internationalen Vereinigung Sprache und Wirtschaft e.V., 23.-25.11.2000, Fachhochschule Köln. Hrsg.: K.-D. Schmitz

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Abstract

Zahllose online-dictionaries und einzelne, teilweise ausgezeichnete elektronische Wörterbücher wollen hier nicht erwähnt werden, da ihre Vorzüge teilweise folgenden Nachteilen gegenüber stehen: Internet-Verbindung, CD-Rom, bzw. zeitaufwändiges Aufrufen der Wörterbücher oder Wechsel der Sprachrichtung sind erforderlich.

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Abstract

Eine der größten Herausforderungen für alle technischen Anwendungen ist die sogenannte Mensch-Maschine-Schnittstelle, also der Problemkreis, wie der bedienende Mensch mit der zu bedienenden Technik kommunizieren kann. Waren die Benutzungsschnittstellen bis Ende der Achtziger Jahre vor allem durch die Notwendigkeit des Benutzers geprägt, sich an die Erfordernisse der Maschine anzupassen, so wurde mit Durchsetzung grafischer Benutzungsoberflächen zunehmend versucht, die Bedienbarkeit so zu gestalten, dass ein Mensch auch ohne größere Einarbeitung in die Lage versetzt werden sollte, seine Befehle der Technik - letztlich also dem Computer - zu übermitteln. Trotz aller Fortschritte auf diesem Gebiet blieb immer die Anforderung, der Mensch solle auf die ihm natürlichste Art und Weise kommunizieren können, mit menschlicher Sprache. Diese Anforderung gilt gerade auch für das Retrieval von Informationen: Warum ist es nötig, die Nutzung von Booleschen Operatoren zu erlernen, nur um eine Suchanfrage stellen zu können? Ein anderes Thema ist die Frage nach der Visualisierung von Wissenszusammenhängen, die sich der Herausforderung stellt, in einem geradezu uferlos sich ausweitenden Informationsangebot weiterhin den Überblick behalten und relevante Informationen schnellstmöglich finden zu können.

Series

Schriften der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare (VÖB); Bd. 2

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Abstract

Die Suche nach Informationen in unstrukturierten natürlichsprachlichen Daten ist Gegenstand des sogenannten Text Mining. In dieser Arbeit wird ein Teilgebiet des Text Mining beleuchtet, nämlich die Extraktion domänenspezifischer Fachbegriffe aus Fachtexten der jeweiligen Domäne. Wofür überhaupt Terminologie-Extraktion? Die Antwort darauf ist einfach: der Schlüssel zum Verständnis vieler Fachgebiete liegt in der Kenntnis der zugehörigen Terminologie. Natürlich genügt es nicht, nur eine Liste der Fachtermini einer Domäne zu kennen, um diese zu durchdringen. Eine solche Liste ist aber eine wichtige Voraussetzung für die Erstellung von Fachwörterbüchern (man denke z.B. an Nachschlagewerke wie das klinische Wörterbuch "Pschyrembel"): zunächst muß geklärt werden, welche Begriffe in das Wörterbuch aufgenommen werden sollen, bevor man sich Gedanken um die genaue Definition der einzelnen Termini machen kann. Ein Fachwörterbuch sollte genau diejenigen Begriffe einer Domäne beinhalten, welche Gegenstand der Forschung in diesem Gebiet sind oder waren. Was liegt also näher, als entsprechende Fachliteratur zu betrachten und das darin enthaltene Wissen in Form von Fachtermini zu extrahieren? Darüberhinaus sind weitere Anwendungen der Terminologie-Extraktion denkbar, wie z.B. die automatische Beschlagwortung von Texten oder die Erstellung sogenannter Topic Maps, welche wichtige Begriffe zu einem Thema darstellt und in Beziehung setzt. Es muß also zunächst die Frage geklärt werden, was Terminologie eigentlich ist, vor allem aber werden verschiedene Methoden entwickelt, welche die Eigenschaften von Fachtermini ausnutzen, um diese aufzufinden. Die Verfahren werden aus den linguistischen und 'statistischen' Charakteristika von Fachbegriffen hergeleitet und auf geeignete Weise kombiniert.

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Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem Teilgebiet des TextMining, versucht also Information (in diesem Fall Fachterminologie) aus natürlichsprachlichem Text zu extrahieren. Die der Arbeit zugrundeliegende These besagt, daß in vielen Gebieten des Text Mining die Kombination verschiedener Methoden sinnvoll sein kann, um dem Facettenreichtum natürlicher Sprache gerecht zu werden. Die bei der Terminologie-Extraktion angewandten Methoden sind statistischer und linguistischer (bzw. musterbasierter) Natur. Um sie herzuleiten, wurden einige Eigenschaften von Fachtermini herausgearbeitet, die für deren Extraktion relevant sind. So läßt sich z.B. die Tatsache, daß viele Fachbegriffe Nominalphrasen einer bestimmten Form sind, direkt für eine Suche nach gewissen POS-Mustern ausnützen, die Verteilung von Termen in Fachtexten führte zu einem statistischen Ansatz - der Differenzanalyse. Zusammen mit einigen weiteren wurden diese Ansätze in ein Verfahren integriert, welches in der Lage ist, aus dem Feedback eines Anwenders zu lernen und in mehreren Schritten die Suche nach Terminologie zu verfeinern. Dabei wurden mehrere Parameter des Verfahrens veränderlich belassen, d.h. der Anwender kann sie beliebig anpassen. Bei der Untersuchung der Ergebnisse anhand von zwei Fachtexten aus unterschiedlichen Domänen wurde deutlich, daß sich zwar die verschiedenen Verfahren gut ergänzen, daß aber die optimalen Werte der veränderbaren Parameter, ja selbst die Auswahl der angewendeten Verfahren text- und domänenabhängig sind.

Imprint

Leipzig : Universität / Fakultät für Mathematik und Informatik Institut für Informatik

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Content

Trägerin des VFI-Dissertationspreises 2014: "Überzeugende gründliche linguistische und quantitative Analyse eines im Information Retrieval bisher wenig beachteten Textelementes anhand eines eigens erstellten grossen Hypertextkorpus, einschliesslich der Evaluation selbsterstellter Auflösungsregeln für die Nutzung in künftigen IR-Systemen.".

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Abstract

Computer werden immer besser darin, den Sinn von Sprache zu entschlüsseln. Das ist zwar bequem, wenn man seinem Handy einfach sagen kann, was es tun soll, ohne tippen zu müssen. Aber das bedeutet auch, dass sich E-Mails und andere Botschaften maschinell auswerten lassen. Da wird inzwischen sogar den Forschern mulmig.