Strukturierung von Bedeutungserklärungen mit XML - Arbeitsbereich ...

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16 GermaNet-Feldern vLokation, vGefuehl und vGesellschaft 35 referenzieren. Z.B. enthält BewOT den Wurzel-Knoten „bewegen“ und den Nicht-Wurzel-Knoten „gleiten“. Gegeben sei weiterhin die Lesart eines Verbs s = „streichen“, die bisher in keinem Baum belegt wäre, z.B. streichen:= (L.I.1) VP(gleiten) VP(bewegen). Wie kann ein zutreffender Baum bestimmt und darin ein Parent-Knoten ausgezeichnet werden, unter dem s einzufügen wäre? Im wesentlichen sind drei Schritte auszuführen: (1) Zerlegung der Lesart in die VP(vi) gemäß ihrer XML-Struktur 36 : {streichen -> (L.I.1) VP(gleiten); streichen -> (L.I.1) VP(bewegen)}; (2) Aufsuchen aller Synsets, in denen die an der Lesart beteiligten Verben vi belegt sind: {gleiten -> vBewONT559,561,726; bewegen -> vBewONT29,31,35,55; bewegen -> vGefONT238; bewegen -> vGesONT575,647,658} 37 ; (3) Durchführung eines „best match“-Abgleiches 38 und im Falle der Existenz 39 eines „best match“ für ein VP(vi) die Generierung eines Knotens für s unter vi im zutreffenden Hyperonymie-Baum: In diesem Beispielfall wird für s = “streichen“ ein neuer Knoten mit = “mit der Hand (über etwas) gleiten“ (=(L.I.1) VP(gleiten)) unter dem Parentknoten vi=“gleiten“ im zutreffenden Hyperonymie-Baum BewOT eingefügt. Der Algorithmus zu diesem Verfahren 40 kann durch nachfolgendes Informationsflussdiagramm spezifiziert werden (Abbildung 3). Die darin enthaltenen Informationsflüsse werden in der zugehörigen Legende erläutert. Abbildung 3: Informationsflussdiagramm : BedWB (2) BewOT GefOT GesOT (1) vXML2 ONTO (3) Legende zur Abbildung 3: Erläuterung der Informationsflüsse: (1) Informationsfluss_1: = {streichen -> (L.I.1) VP(gleiten); streichen -> (L.I.1) VP(bewegen)} Der Informationsfluss_1 wird aus dem XML-Bestand der lexikographischen Definitionen, die durch das Programm VERBSEMANTIK erzeugt wurden, gespeist 41 . 35 vLokation ist das bereits dargestellte Verbfeld „Lokation“, vGefuehl ist das Feld der Verben, die Gefühle ausdrücken und vGesellschaft ist das Verbfeld, das Verben enthält, die gesellschaftliche Handlungen beschreiben. Das polyseme Verb „bewegen“ ist als Lexem in jedem dieser drei Verbfelder vertreten. 36 Vgl. Kap.1 und Kap.2. 37 Die Angabe der Synsets folgt hier der Nummerierung in GermaNet. 38 Zum Ontology Matching vgl. [Doan et. al. 2004], hier ist jedoch auf den Unterschied zwischen symbolischen und statistischen Matching-Verfahren hinzuweisen [Leitner 2006]. Das vorgeschlagene Verfahren ist ein symbolisches Matching-Verfahren. 39 In diesem Fall existiert ein „best match“, da „gleiten“ nur in Synsets belegt ist, die zum Hyperonymie-Baum BewOT gehören. Im Fall der Nicht-Existenz eines „best match“ kann dieses Verfahren eine Ambiguitätenliste ausgeben. 40 Arbeitstitel des Verfahrens: „vXML2ONTO“ (Transformation from lexical definitions of verbs in XML to ONTOlogical trees). 41 Vgl. Kapitel 2.
17 (2) Informationsfluss_2:={gleiten -> vBewONT559,561,726; bewegen -> vBewONT29,31,35,55; bewegen -> vGefONT238; bewegen -> vGesONT575,647,658} (3) Informationsfluss_3:={insertUnder(gleiten, streichen, (L.I.1) VP(gleiten), vBewONT)} Der Informationsfluss_3 ist als Methode in einer Pseudo-DOM-Syntax formuliert 42 . Der Prototyp dieser Methode lautet: public Node insertUnder(Node parent, Node newChild, Paraphrase bErkl, OntologyTree bMatch). Hierbei bezeichnet parent den Knoten im Ontologiebaum bMatch , unter dem der zu generierende Knoten newChild einzufügen ist. Die Knotenfärbung wird durch den Eintrag bErkl gegeben. Literatur Ballmer, Thomas; Brennenstuhl, Waltraud. 1986: „Deutsche Verben – Eine sprachanalytische Untersuchung des Deutschen Verbwortschatzes“. Tübingen: Narr. BERTELSMANN Wörterbuch. In: www.wissen.de . (Zugriff: 09.07.2007). Doan, AnHai; Madhavan, Jayant; Domingos, Pedro; Halevy, Alon. 2004: „Ontology Matching: A Machine Learning Approach”. In: [Staab, Studer 2004: 385-403]. Frey, Andreas. 2007: „Anwendung der Konzeption semistrukturierter Daten zur semantisch orientierten Verarbeitung von Verben der deutschen Sprache". Masterthesis. Institut für Nachrichtentechnik der FH Köln. Köln. GermaNet. „GermaNet – Homepage“. Stand: 20.12.2004. (Zugriff: 09.07.2007). GermaNetSP. „Semantic Pointers used in GermaNet“. http://www.sfs.unituebingen.de/lsd/Pointers.html Stand: 27.07.2000. (Zugriff: 09.07.2007). GermaNetV. „Verbs in GermaNet“. http://www.sfs.uni-tuebingen.de/lsd/Verbs.html Stand: 03.08.2001. (Zugriff: 03.07.2007). GermaNetVF. „Verb Frames in GermaNet“. http://www.sfs.uni-tuebingen.de/lsd/Frames.html Stand: 29.04.1999. (Zugriff: 03.07.2007). Helbig, Gerhard; Schenkel, Wolfgang. 1991. „Wörterbuch zur Valenz und Distribution deutscher Verben“. 8. Aufl. . Tübingen: Niemeyer. Hirst, Graeme. 2004. „Ontology and the Lexicon“. In: [Staab, Studer 2004: 209-229]. Klenner, Manfred. 2003. „Lexikonaufbau: Semantische Netze“. Skript zur Vorlesung, 27.5.2003, Universität Zürich, Institut für Computerlinguistik. http://www.ifi.unizh.ch/cl/klenner/lehre/ss03/morph/wordnet.2.pdf (Zugriff: 03.07.2007). 42 Zum DOM-Modell vgl. [Rottach, Groß 2002].
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