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Date

11. 9.2012 19:43:22

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Abstract

Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.

Footnote

Masterarbeit, Studiengang Informationswissenschaft und Sprachtechnologie, Institut für Sprache und Information, Philosophische Fakultät, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Imprint

Düsseldorf : Heinrich-Heine-Universität / Philosophische Fakultät / Institut für Sprache und Information

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Footnote

Wien, Univ., Lehrgang Library and Information Studies, Master-Thesis, 2012

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Abstract

Mit Hilfe eines algorithmisch arbeitenden Verfahrens können Mehrwortgruppen aus elektronisch vorliegenden Texten identifiziert und extrahiert werden. Als Datengrundlage für diese Arbeit dienen kunsthistorische Lexikonartikel des Reallexikons zur Deutschen Kunstgeschichte. Die linguistisch, wörterbuchbasierte Open-Source-Software Lingo wurde in dieser Studie genutzt. Mit Lingo ist es möglich, auf Basis erstellter Wortmuster, bestimmte Wortfolgen aus elektronisch vorliegenden Daten algorithmisch zu identifizieren und zu extrahieren. Die erstellten Wortmuster basieren auf Wortklassen, mit denen die lexikalisierten Einträge in den Wörterbüchern getaggt sind und dadurch näher definiert werden. So wurden individuelle Wortklassen für Fachterminologie, Eigennamen, oder Adjektive vergeben. In der vorliegenden Arbeit werden zusätzlich Funktionswörter in die Musterbildung mit einbezogen. Dafür wurden neue Wortklassen definiert. Funktionswörter bestimmen Artikel, Konjunktionen und Präpositionen. Ziel war es fachterminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu extrahieren unter der gezielten Einbindung von Funktionswörtern. Anhand selbst gebildeter Kriterien, wurden die extrahierten Mehrwortgruppen qualitativ analysiert. Es konnte festgestellt werden, dass die Verwendung von Funktionswörtern fachterminologische Mehrwortgruppen erzeugt, die als potentielle Indexterme weitere Verwendung im Information Retrieval finden können.
Mehrwortgruppen sind als lexikalische Einheit zu betrachten und bestehen aus mindestens zwei miteinander in Verbindung stehenden Begriffen. Durch die Ver-bindung mehrerer Fachwörter transportieren sie in Fachtexten aussagekräftige Informationen. Sie vermitteln eindeutige Informationen, da aus den resultierenden Beziehungen zwischen den in Verbindung stehenden Fachbegriffen die inhaltliche Bedeutung eines Fachtextes ersichtlich wird. Demzufolge ist es sinnvoll, Mehrwort-gruppen aus Fachtexten zu extrahieren, da diese die Inhalte eindeutig repräsentieren. So können Mehrwortgruppen für eine inhaltliche Erschließung genutzt und beispiels-weise als Indexterme im Information Retrieval bereitgestellt werden. Mehrwortgruppen enthalten Informationen eines Textes, die in natürlicher Sprache vorliegen. Zur Extraktion von Informationen eines elektronisch vorliegenden Textes kommen maschinelle Verfahren zum Einsatz, da Sprache Strukturen aufweist, die maschinell verarbeitet werden können. Eine mögliche Methode Mehrwortgruppen innerhalb von elektronisch vorliegenden Fachtexten zu identifizieren und extrahieren ist ein algorithmisches Verfahren. Diese Methode erkennt Wortfolgen durch das Bilden von Wortmustern, aus denen sich eine Mehrwortgruppe in einem Text zusammensetzt. Die Wortmuster repräsentieren somit die einzelnen Bestandteile einer Mehrwortgruppe. Bereits an mathematischen Fachtexten wurde dieses Verfahren untersucht und analysiert. Relevante Mehrwortgruppen, die ein mathematisches Konzept oder mathe-matischen Inhalt repräsentierten, konnten erfolgreich extrahiert werden. Zum Einsatz kam das Indexierungssystem Lingo, mit dessen Programmodul sequencer eine algorithmische Identifizierung und Extraktion von Mehrwortgruppen möglich ist. In der vorliegenden Arbeit wird dieses algorithmische Verfahren unter Einsatz der Software Lingo genutzt, um Mehrwortgruppen aus kunsthistorischen Fachtexten zu extrahieren. Als Datenquelle dienen kunsthistorische Lexikonartikel aus dem Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte, welches in deutscher Sprache vorliegt. Es wird untersucht, ob positive Ergebnisse im Sinne von fachterminologischen Mehrwort-gruppen mit kunsthistorischen Inhalten erzeugt werden können. Dabei soll zusätzlich die Einbindung von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe erfolgen. Funktionswörter definieren Artikel, Konjunktionen und Präpositionen, die für sich alleinstehend keine inhaltstragende Bedeutung besitzen, allerdings innerhalb einer Mehrwortgruppe syntaktische Funktionen erfüllen. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wird analysiert, ob das Hinzufügen von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe zu positiven Ergebnissen führt. Ziel soll es demnach sein, fach-terminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu erzeugen, unter Einbindung von Funktionswörtern. Bei der Extraktion fachterminologischer Mehrwortgruppen wird im Folgenden insbesondere auf die Erstellung von Wortmustern eingegangen, da diese die Basis liefern, mit welchen das Programmmodul sequencer Wortfolgen innerhalb der kunst-historischen Lexikonartikel identifiziert. Eine Einordung der Indexierungsergebnisse erfolgt anhand selbst gebildeter Kriterien, die definieren, was unter einer fach-terminologischen Mehrwortgruppe zu verstehen ist.