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Abstract

Computerlinguistische Forschungen zur natürlichsprachlichen Semantik gewinnen zunehmend in einem Bereich an Bedeutung, der sich erst seit einigen Jahren abzuzeichnen beginnt und als Kognitionswissenschaft charakterisiert wird. Für diese neue Forschungsrichtung ist ein gemeinsames Interesse mehrerer Disziplinen an Problemen kennzeichnend, die mit Prozessen des Lernens von Bedeutungen, des Erwerbs von Kenntnissen und der Verfügbarkeit und Verarbeitung von Wissen verbunden sind. Die Beherrschung solcher Prozesse bildet die Grundlage intelligenten Verhaltens von (natürlichen wie künstlichen) Systemen, deren Erforschung zunächst fragmentarisch unter jeweils unterschiedlichen Modell- und Theorienbildungen weitgehend isoliert innerhalb der einzelnen Disziplinen erfolgte. Die semantischen Repräsentationssysteme, die im Rahmen der einschlägigen Forschungen zur Künstlichen Intelligenz, der Kognitionstheorie und der experimentellen Psychologie im Hinblick auf die Darstellung strukturierten Wissens bzw. zur Modellierung von Gedächtnisstrukturen entwickelt wurden, bilden Bedeutungen und deren Zusammenhänge formal als gerichtete Graphen ab. Bei allen durch Themen-, Frage- und Problemstellung sowie den beschrittenen Lösungswegen diktierten Unterschieden, ist diesen Wissensrepräsentationen durchweg gemeinsam, daß sie die Kanten (Bedeutungsbeziehungen) zwischen ihren dargestellten Knoten (Bedeutungselementen) nach Art und Weise ihres Gegebenseins als statische und weitgehend unveränderliche Relationen auffassen. Der Aufbau dieser Wissensrepräsentationen geschieht dabei intellektuell, d.h. durch Verfahren, welche auf das Verständnis bzw. die Sachkenntnis und/oder Fertigkeiten bei (einem oder mehreren) Spezialisten angewiesen sind. Die so ermittelbaren lexiko-semantischen wie begrifflich-logischen Informationen sind folglich vom sprachlichen Vermögen und/oder Weltwissen des jeweiligen Systementwicklers bzw. der von ihm befragten Spezialisten abhängig. Damit bleiben die auf derartigen Informationen aufgebauten Wissensbasen nicht nur auf den durch die jeweiligen Experten abgedeckten Ausschnitt des Sprach- und Weltwissens beschränkt, sondern diese introspektiv ermittelten Ausschnitte werden darüber hinaus noch eingeschränkt durch die vorgegebene (meist auf prädikaten-logische Form festgelegte) Struktur der Abbildung ausschließlich solchen Wissens, das propositional ausdrückbar ist. Daher sind derartige Repräsentationen nur begrenzt geeignet, die Unschärfen und Unbestimmtheiten von Wissen aufgrund unvollständiger oder unsicherer Kenntnislage, und deren Veränderungen aufgrund hinzukommender neuer oder überdeckter alter Bedeutungen adäquat darzustellen.
Die im zweiten Teil der Arbeit vorgestellte empirische Rekonstruktion von Wortbedeutungen als semantische Dispositionen unternimmt es, das Format stereotypischer Repräsentationen und die Möglichkeiten prozeduraler Bedeutungsbeschreibung zu verbinden mit empirisch-quantitativen Verfahren der Textanalyse. Hierzu wird zunächst der Rahmen eines (re-)konstruktiven Ansatzes prozeduraler Semantik skizziert (Kapitel VI) in dem die Konzeptionen der Dispositionsstruktur, der Frame-Theorie und der prototypischen Bedeutungsrepräsentation in ihren relevanten Aspekten diskutiert werden. Sie begründen ein auf dem Gebrauch von Wörtern in Texten aufgebautes Modell assoziativ strukturierten Bedeutungs- und Welt-Wissens, dessen formale Entwicklung (Kapitel VII) auf der Theorie der unscharfen (fuzzy) Mengen sowie der daraus abgeleiteten Referenzsemantiken basiert. Im Unterschied dazu (Kapitel VIII) bietet die statistische Analyse der Verwendungsregularitäten lexikalischer Einheiten in sprachlichen Texten die Möglichkeit eines empirischen Ansatzes der quantitativen Beschreibung von Wortbedeutungen als System. Diese (metrische) Raumstruktur des semantischen Raums gestattet es, seine Bedeutungselemente so zu repräsentieren, daß deren Positionen semantische Ähnlichkeiten darstellen. Auf ihnen können die Prozeduren (Kapitel IX) operieren, welche die Bedeutung eines sprachlichen Terms algorithmisch als eine Abhängigkeitsstruktur von relevanten Bedeutungselementen generieren. Sie liefert die - je nach variierenden Wissensbasen, Kontexten und Aspekten - unterschiedlichen, dabei veränderlichen semantischen Dispositionen. Diese können als Grundlage gelten nicht nur für eine perspektivische je nach inhaltlichem Aspekt varierende Abhängigkeits- und Relevanz-Beziehung zwischen Bedeutungskomponenten, wodurch gleichen Lexemen unterschiedliche Bedeutungen und/oder Interpretationen zugewiesen werden, sondern diese dynamischen und Aspekt-abhängigen Relevanzstrukturen können darüber hinaus auch - ähnlich den Mengen- und Begriffs-hierarchischen Beziehungen bei logisch-deduktiven Schlußprozessen - als Grundlage gelten für eine durch Inhalte gesteuerte algorithmische Simulation analog-assoziativer Folgerungen. Beispiele aus der Untersuchung eines Corpus deutscher Zeitungstexte veranschaulichen abschließend die in dem hier beschriebenen und vorgestellten computerlinguistischen Analysesystem entwickelten Verfahren und Mechanismen.

Classification

ET 450 Allgemeine und vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft. Indogermanistik. Außereuropäische Sprachen und Literaturen / Einzelgebiete der Sprachwissenschaft, Sprachbeschreibung / Semantik und Lexikologie / Synchrone Semantik / Einzelprobleme / Bedeutung (semantische Komponentenanalyse, semantisches Merkmal)

RVK

ET 450 Allgemeine und vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft. Indogermanistik. Außereuropäische Sprachen und Literaturen / Einzelgebiete der Sprachwissenschaft, Sprachbeschreibung / Semantik und Lexikologie / Synchrone Semantik / Einzelprobleme / Bedeutung (semantische Komponentenanalyse, semantisches Merkmal)

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Content

Concepts & Language: Knowledge organization by procedures of natural language processing. A case study using the method GABEK (J. Zelger, J. Gadner) - Computer aided narrative analysis using conceptual graphs (H. Schärfe, P. 0hrstrom) - Pragmatic representation of argumentative text: a challenge for the conceptual graph approach (H. Irandoust, B. Moulin) - Conceptual graphs as a knowledge representation core in a complex language learning environment (G. Angelova, A. Nenkova, S. Boycheva, T. Nikolov) - Conceptual Modeling and Ontologies: Relationships and actions in conceptual categories (Ch. Landauer, K.L. Bellman) - Concept approximations for formal concept analysis (J. Saquer, J.S. Deogun) - Faceted information representation (U. Priß) - Simple concept graphs with universal quantifiers (J. Tappe) - A framework for comparing methods for using or reusing multiple ontologies in an application (J. van ZyI, D. Corbett) - Designing task/method knowledge-based systems with conceptual graphs (M. Leclère, F.Trichet, Ch. Choquet) - A logical ontology (J. Farkas, J. Sarbo) - Algorithms and Tools: Fast concept analysis (Ch. Lindig) - A framework for conceptual graph unification (D. Corbett) - Visual CP representation of knowledge (H.D. Pfeiffer, R.T. Hartley) - Maximal isojoin for representing software textual specifications and detecting semantic anomalies (Th. Charnois) - Troika: using grids, lattices and graphs in knowledge acquisition (H.S. Delugach, B.E. Lampkin) - Open world theorem prover for conceptual graphs (J.E. Heaton, P. Kocura) - NetCare: a practical conceptual graphs software tool (S. Polovina, D. Strang) - CGWorld - a web based workbench for conceptual graphs management and applications (P. Dobrev, K. Toutanova) - Position papers: The edition project: Peirce's existential graphs (R. Mülller) - Mining association rules using formal concept analysis (N. Pasquier) - Contextual logic summary (R Wille) - Information channels and conceptual scaling (K.E. Wolff) - Spatial concepts - a rule exploration (S. Rudolph) - The TEXT-TO-ONTO learning environment (A. Mädche, St. Staab) - Controlling the semantics of metadata on audio-visual documents using ontologies (Th. Dechilly, B. Bachimont) - Building the ontological foundations of a terminology from natural language to conceptual graphs with Ribosome, a knowledge extraction system (Ch. Jacquelinet, A. Burgun) - CharGer: some lessons learned and new directions (H.S. Delugach) - Knowledge management using conceptual graphs (W.K. Pun)

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Source

Information retrieval: new systems and current research. Proceedings of the 16th Research Colloquium of the British Computer Society Information Retrieval Specialist Group, Drymen, Scotland, 22-23 Mar 94. Ed.: R. Leon