Computerlinguistik für die Terminografie im Recht:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Tübingen
Narr
2006
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Forum für Fachsprachen-Forschung
73 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 215 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3823362402 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
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Inhaltsverzeichnis
Verzeichnis aller Grafiken und Tabellen.
IX
Abkürzungsverzeichnis.
XI
Einleitung: Schriftlichkeit und Recht.1
1 Bedeutung der Schriftlichkeit für das Recht.1
2 Bedeutung der Computerlinguistik für rechtliche
Schriften.4
3 Welche Methoden und Werkzeuge für
Rechtsdatenbanken?.6
Literaturangaben zur Einleitung.9
1 Dokumentklassifikation beim Korpusaufbau:
Ergebnisse einer automatischen Mehrfachklassifikation
beim automatischen Aufbau eines Rechtskorpus.11
1.1 Dokumentklassifikation als Voraussetzung für
korpuslinguistische Methoden.11
1.2 Forschungshintergrund.12
1.3
Korporain
der Rechtsterminologie.13
1.4 Aufbau eines Rechtskorpus.15
1.4.1. Voraussetzung für den Einsatz von Rechtskorpora.15
1.4.2. Rechtliche Vorfragen eines Korpus.16
1.4.3. Korpusaufbau.18
1.4.4. Kodierung des Korpus.19
1.4.5. Welche Klassen für rechtliche Dokumente?.20
1.5 Wie funktionieren automatische Klassifizierer?.25
1.5.1 Ausgangsdaten für automatische Klassifizierer.25
1.5.2 Kombination von Klassifikatoren.27
1.5.3 Von Wörtern und
л
-Grammen
.28
1.5.4 Kosinusähnlichkeit der Merkmalsvektoren.,.30
1.5.5
Nearest
Neighbour-V erfahren.32
1.5.6 Ähnlichkeitsmaß und /c-NN-Algorithmus.33
1.6 Experimente.34
1.6.1 Versuchsbeschreibung.34
1.6.2 Versuchsergebnisse.35
1.6.3 Bewertung der Ergebnisse von NN-Klassifikatoren.41
1.7 Mögliche Verbesserungen.41
1.8 Zusammenfassung. 42
Literaturangaben zu Kapitel 1.44
V
2 Fachgebietserkennung für Terminografen:
Automatische Textklassifizierung in der
korpusgestützten Rechtsterminografie.48
2.1 Fachgebiete von Rechtskonzepten in der Terminologie.48
2.2 Problematik der Fachgebietseinteilung von Text.51
2.3 Von intellektueller zu automatischer
Fachgebietseinteilung.52
2.4 Fachgebietserkennung und Sprachenidentifizierung.54
2.5 Ausgangsdaten zur Fachgebietserkennung.56
2.6 Direkte Textfachgebietserkennung durch Termini.59
2.7 Vorversuche zur Fachgebietserkennung durch
Textvergleich.63
2.7.1 Vorüberlegungen zur statistischen Aussagekraft und
Validitãt
.63
2.7.2 Experiment zur Fachgebietserkennung von Texten.65
2.7.3 Vorversuche mit gemischten
л
-Grammen
.65
2.7.4 Weitere Vorversuche.66
2.8 Fachgebietserkennung durch Textvergleich im Test.67
2.9 Automatische Rekonstruktion der Fachgebietshierarchie.72
2.10 Evaluierung der Fachgebietserkennung.75
2.11 Zusammenfassung und Ausblick.76
Literaturangaben zu Kapitel 2.79
3 Dynamische Termdarstellung: Eine nutzer- und
datenorientierte Darstellung von Rechtsbegriffen
in einem elektronischen Rechtswörterbuch.81
3.1 Zwei konkurrierende Paradigmen in der Terminografie.81
3.2 Technische Konzeption dynamischer Termdarstellung.87
3.3 Datenspeicherung im terminologischen Datennetz.89
3.4 Dynamische Termdarstellung aus dem Datennetz.·■ 93
3.4.1 Modell einer dynamischen Termdarstellung.93
3.4.2 Beschreibung der vier Grammatikmodule.95
3.5 Techniken dynamischer Termdarstellung.97
3.6 Parameter dynamischer Termdarstellung.106
3.7 Dynamische Darstellung in BISTRO.108
3.8 Zusammenfassung.110
Literaturangaben zu Kapitel 3.112
VI
4 Termextraktion durch Beispielterme: Automatische
Erkennung von Rechtsbegriffen durch Beispielbenen¬
nungen zum Terminologieaufbau und zur Indizierung.116
4.1 Einführung in die drei Termextraktionsmethoden.116
4.2 Linguistische Termextraktion.118
4.3 Statistische Termextraktion.118
4.3.1 TF.IDF.119
4.3.2 weirdness-ratio.119
4.3.3
mutual information.
121
4.3.4 Weitere Assoziationsmaße.122
4.4 Termextraktion durch Beispielterme.124
4.4.1 Die fünf Phasen der Termextraktion durch
Beispielterme.124
4.4.2 Formalisierungsparameter der
TE mit
Beispieltermen
. 125
4.4.3 Verbesserung der beispielbasierten
TE
.126
4.4.4
ranking.
127
4.5 Vergleich der drei TE-Ansätze.128
4.5.1 Voraussetzungen.128
4.5.2 Sprachabhängigkeit.128
4.5.3 Kontrollierbarkeit des Verfahrens.128
4.5.4 Wiederverwendbarkeit.129
4.5.5 Herkunft der Information.129
4.5.6 Verwendung.131
4.6
TE
zur Indexierung.131
4.6.1
Indexieren
als Teilaufgabe des Information
Retrieval
. 131
4.6.2 Textverarbeitende Indexierungsverfahren.134
4.7 Vergleichsmaße für
TE
und Indexierung.136
4.7.1
recall
.137
4.7.2
precision.
137
4.7.3
ranked recall
.138
4.8 Experimente zur
Termextraktion
mit
Beispieltermen
.139
4.8.1 Beispielbasierte Auswahl gegen statistische
Eliminierung.139
4.8.2 Ordnung der
Termkandidaten
.140
4.8.3 Versuche zur Sättigung mit
Beispieltermen
.141
4.8.4 Fachsprachliche gegen allgemeinsprachliche Beispiele142
4.9
TE
für Minderheitensprachen in der Literatur.144
4.10 Bewertung der Experimente zur Termextraktion.146
4.11 Überlegungen zum Einsatz der
TE
zur Textindexierung.146
4.11.1 Einwände gegen
Termkandidaten
als
Indexterme
.147
4.11.2 Vorteile der Termextraktion beim
Indexieren
.149
VII
4.11.3 Ausblick.151
4.12 Zusammenfassung.152
Literaturangaben zu Kapitel 4.153
5 Organisation rechtlichen Wissens:
Überblick über Wissensorganisationssysteme
(insbesondere Ontologien) für Recht.157
5.1 Begriffsklärungen und Einführung.157
5.2 Überblick über Wissensorganisationssysteme.162
5.2.1 Schlagwörter.163
5.2.2. Lexikalische Ketten.164
5.2.3. Normdatenbank.165
5.2.4. Kontrollierte Sprache.165
5.2.5. Denotative Begriffe.166
5.2.6. Strukturierte Schlagwörter.166
5.2.7.
Cluster
.167
5.2.8. Inhaltsangabe.167
5.2.9. Index.168
5.2.10. Strukturierter Index.169
5.2.11. Latent semantischer Index.169
5.2.12.
Taxonomie
.170
5.2.13. Dendrogramm.171
5.2.14. Wissenskarte.171
5.2.15. Themenkarte.172
5.2.16. Thesaurus.172
5.2.17.
Termlisten,
Glossare oder Wörterbücher.173
5.2.18. Wortfeld.173
5.2.19. Begriffssystem.174
5.2.20.
Concept
Map.174
5.2.21.
Ontologie
.175
5.3 Einteilung von Wissensorganisationssystemen für Recht.178
5.4 Wissensorganisation in einer Rechtsdatenbank.180
5.5 Eine
Ontologie
für
MIRIS
.185
5.6 Ontologieerstellung: Knoten und Beziehungen.186
5.7 Zuordnung der Dokumente zu den Ontologieknoten.189
5.8 Ergebnis und Bewertung der
Ontologie
für
MIRIS
.191
Literaturangaben zu Kapitel 5.194
Fazit.198
Gesamtbibliografie.200
Index.214
VIII
Verzeichnis aller Grafiken und Tabellen
Tabelle 1: Aufstellung der Klassifizierung.23
Tabelle 2: Systematik des Bundesrechts.24
Tabelle 3: Information und Herkunft.26
Tabelle 4: Informationsvergleiche zur Vorhersage.27
Grafik 1: Textvergleich durch den Kosinus ihrer Vektoren.31
Grafik 2: Sprachklassifikation.36
Grafik 3: Klassifizierung der Rechtsordnung.37
Grafik 4: Klassifizierung der Norm- und Staatsorganisationshierarchie.38
Grafik 5: Klassifizierung der Rechtsqualität.39
Grafik 6: Fachgebietsklassifikation.40
Grafik 7: Möglichkeiten der Fachgebietserkennung.53
Grafik 8: Anteil eindeutiger Benennungen nach Fachgebiet.57
Tabelle 5: Legende zu den Fachgebietsbezeichnungen.57
Grafik 9: Anteil eindeutiger Benennungen je Fachgebiet.58
Grafik 10: Beispiel der Fachgebietserkennung im Korpus, hier Suche in
der Südtiroler Landesgesetzgebung nach .Beihilfe'.60
Grafik 11: Beispiel der Fachgebietserkennung einer Internetquelle, hier §
51 LMBG.61
Tabelle 6: Frequenztabellen zweier Texte.64
Grafik 12: Erkennungserfolg von 1-, 2-, 3- und 4-Wortketten.68
Grafik 13: Erkennungserfolg von
л
-Grammen
und s-Grammen.68
Grafik 14: Anzahl erzeugte
η
-Gramme
und s-Gramme.69
Grafik 15: Zweiwortketten, 7-Gramme und 5-s-Gramme.70
Grafik 16: Alle Klassifikatoren.72
Grafik 17: Ähnlichkeit des Verwaltungsrechts zu anderen Fachgebieten
im italienischen Rechtssystem.73
Grafik 18: Sprachliche Verwandtschaft der Fachgebiete.74
Grafik 19: Standardeintrag nach Schmitz.83
Grafik 20: Länderkontrastive Terminografie.84
Grafik 21: Terminografie gegen falsche Freunde.85
Grafik 22: Sprachkontrastive Terminografie.85
Grafik 23: Drei Arbeitsschritte in der Terminografie.87
Grafik 24: Anpassungsfähige Darstellung.89
Grafik 25: Terminografie in einem Datennetz.91
Grafik 26: Übertragung purer Daten alternativ zu Wissenspräsentation
durch eine Grammatik.94
Grafik 27: Dynamische Termdarstellung mit vier Grammatikmodulen.97
Grafik 28: Drei Phasen dynamischer Termpräsentation.98
Grafik 29: Von Parametern mit SQL zu XML,
XHTML
und mit XSLT zu
einer dynamischen Termdarstellung.101
Grafik 30: Der vorige Eintrag mit Fokus auf die Rechtssysteme.104
Grafik 31: Begriffsplan und sprachkontrastiver Eintrag.105
Tabelle 7: Kontingenztabelle der beobachteten Ereignisse.120
Tabelle 8: Kontingenztabelle der erwarteten Ereignisse.121
Tabelle 9: Übersicht über Termextraktionsmethoden.130
Grafik 32: Das Form-Inhalt-Kontinuum der Wissensrepräsentation.133
Tabelle 10: Einteilung von Indexierungsmethoden.135
Grafik 33:
TE
durch Beispielterme und anschließende Indexierung.136
IX
Tabelle
11 :
Termextraktion
mit einfachen Methoden.140
Grafik 34:
recall, precision
und
mean-Wert in
Abhängigkeit von der
Anzahl der Beispiele.141
Tabelle 12:
TE mit
unterschiedlichen
Termbeispielen
.142
Tabelle 13: Termextraktion mit kombinierten einfachen Methoden.142
Tabelle 14: Termextraktion mit der weirdness-ratio (w-r).143
Tabelle 15: Termextraktion mit der
mutual information (Ml)
.143
Grafik 35: Beziehung von Wissen, natürlicher und künstlicher Sprache.159
Grafik 36: Ein Wissensraum, ein präkoordiniertes Klassifikationsschema
(Mittel) und das klassifizierte Wissen (Ergebnis).162
Tabelle 17: Klassifikation von Pflanzen - Bezeichnungen und Hierarchie
von Kategorien und
Taxa
.170
Tabelle 16: Begriffsklärung von 21 Wissensorganisationssystemen.176
Grafik 37: Formale Einteilung der Dokumente in
MIRIS
.183
Grafik 38: Dateiendungen der Dokumente in
MIRIS
.183
Grafik 39: Sprachverteilung bei Gesetzen.184
Grafik 40: Erstellung der Ontologieknoten mit
Protégé-2000
.188
Grafik 41: Visueller Überblick zur Bearbeitung der Ontologierelationen.188
Grafik 42: Suchergebnisse im Browserfenster der Ontologieschnittstelle. 189
Grafik 43: Gemeindesatzung von Sofia.190
Grafik 44: Erstinstanzliches Urteil eines Athener Gerichts.190
X |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Verzeichnis aller Grafiken und Tabellen.
IX
Abkürzungsverzeichnis.
XI
Einleitung: Schriftlichkeit und Recht.1
1 Bedeutung der Schriftlichkeit für das Recht.1
2 Bedeutung der Computerlinguistik für rechtliche
Schriften.4
3 Welche Methoden und Werkzeuge für
Rechtsdatenbanken?.6
Literaturangaben zur Einleitung.9
1 Dokumentklassifikation beim Korpusaufbau:
Ergebnisse einer automatischen Mehrfachklassifikation
beim automatischen Aufbau eines Rechtskorpus.11
1.1 Dokumentklassifikation als Voraussetzung für
korpuslinguistische Methoden.11
1.2 Forschungshintergrund.12
1.3
Korporain
der Rechtsterminologie.13
1.4 Aufbau eines Rechtskorpus.15
1.4.1. Voraussetzung für den Einsatz von Rechtskorpora.15
1.4.2. Rechtliche Vorfragen eines Korpus.16
1.4.3. Korpusaufbau.18
1.4.4. Kodierung des Korpus.19
1.4.5. Welche Klassen für rechtliche Dokumente?.20
1.5 Wie funktionieren automatische Klassifizierer?.25
1.5.1 Ausgangsdaten für automatische Klassifizierer.25
1.5.2 Kombination von Klassifikatoren.27
1.5.3 Von Wörtern und
л
-Grammen
.28
1.5.4 Kosinusähnlichkeit der Merkmalsvektoren.,.30
1.5.5
Nearest
Neighbour-V erfahren.32
1.5.6 Ähnlichkeitsmaß und /c-NN-Algorithmus.33
1.6 Experimente.34
1.6.1 Versuchsbeschreibung.34
1.6.2 Versuchsergebnisse.35
1.6.3 Bewertung der Ergebnisse von NN-Klassifikatoren.41
1.7 Mögliche Verbesserungen.41
1.8 Zusammenfassung. 42
Literaturangaben zu Kapitel 1.44
V
2 Fachgebietserkennung für Terminografen:
Automatische Textklassifizierung in der
korpusgestützten Rechtsterminografie.48
2.1 Fachgebiete von Rechtskonzepten in der Terminologie.48
2.2 Problematik der Fachgebietseinteilung von Text.51
2.3 Von intellektueller zu automatischer
Fachgebietseinteilung.52
2.4 Fachgebietserkennung und Sprachenidentifizierung.54
2.5 Ausgangsdaten zur Fachgebietserkennung.56
2.6 Direkte Textfachgebietserkennung durch Termini.59
2.7 Vorversuche zur Fachgebietserkennung durch
Textvergleich.63
2.7.1 Vorüberlegungen zur statistischen Aussagekraft und
Validitãt
.63
2.7.2 Experiment zur Fachgebietserkennung von Texten.65
2.7.3 Vorversuche mit gemischten
л
-Grammen
.65
2.7.4 Weitere Vorversuche.66
2.8 Fachgebietserkennung durch Textvergleich im Test.67
2.9 Automatische Rekonstruktion der Fachgebietshierarchie.72
2.10 Evaluierung der Fachgebietserkennung.75
2.11 Zusammenfassung und Ausblick.76
Literaturangaben zu Kapitel 2.79
3 Dynamische Termdarstellung: Eine nutzer- und
datenorientierte Darstellung von Rechtsbegriffen
in einem elektronischen Rechtswörterbuch.81
3.1 Zwei konkurrierende Paradigmen in der Terminografie.81
3.2 Technische Konzeption dynamischer Termdarstellung.87
3.3 Datenspeicherung im terminologischen Datennetz.89
3.4 Dynamische Termdarstellung aus dem Datennetz.·■ 93
3.4.1 Modell einer dynamischen Termdarstellung.93
3.4.2 Beschreibung der vier Grammatikmodule.95
3.5 Techniken dynamischer Termdarstellung.97
3.6 Parameter dynamischer Termdarstellung.106
3.7 Dynamische Darstellung in BISTRO.108
3.8 Zusammenfassung.110
Literaturangaben zu Kapitel 3.112
VI
4 Termextraktion durch Beispielterme: Automatische
Erkennung von Rechtsbegriffen durch Beispielbenen¬
nungen zum Terminologieaufbau und zur Indizierung.116
4.1 Einführung in die drei Termextraktionsmethoden.116
4.2 Linguistische Termextraktion.118
4.3 Statistische Termextraktion.118
4.3.1 TF.IDF.119
4.3.2 weirdness-ratio.119
4.3.3
mutual information.
121
4.3.4 Weitere Assoziationsmaße.122
4.4 Termextraktion durch Beispielterme.124
4.4.1 Die fünf Phasen der Termextraktion durch
Beispielterme.124
4.4.2 Formalisierungsparameter der
TE mit
Beispieltermen
. 125
4.4.3 Verbesserung der beispielbasierten
TE
.126
4.4.4
ranking.
127
4.5 Vergleich der drei TE-Ansätze.128
4.5.1 Voraussetzungen.128
4.5.2 Sprachabhängigkeit.128
4.5.3 Kontrollierbarkeit des Verfahrens.128
4.5.4 Wiederverwendbarkeit.129
4.5.5 Herkunft der Information.129
4.5.6 Verwendung.131
4.6
TE
zur Indexierung.131
4.6.1
Indexieren
als Teilaufgabe des Information
Retrieval
. 131
4.6.2 Textverarbeitende Indexierungsverfahren.134
4.7 Vergleichsmaße für
TE
und Indexierung.136
4.7.1
recall
.137
4.7.2
precision.
137
4.7.3
ranked recall
.138
4.8 Experimente zur
Termextraktion
mit
Beispieltermen
.139
4.8.1 Beispielbasierte Auswahl gegen statistische
Eliminierung.139
4.8.2 Ordnung der
Termkandidaten
.140
4.8.3 Versuche zur Sättigung mit
Beispieltermen
.141
4.8.4 Fachsprachliche gegen allgemeinsprachliche Beispiele142
4.9
TE
für Minderheitensprachen in der Literatur.144
4.10 Bewertung der Experimente zur Termextraktion.146
4.11 Überlegungen zum Einsatz der
TE
zur Textindexierung.146
4.11.1 Einwände gegen
Termkandidaten
als
Indexterme
.147
4.11.2 Vorteile der Termextraktion beim
Indexieren
.149
VII
4.11.3 Ausblick.151
4.12 Zusammenfassung.152
Literaturangaben zu Kapitel 4.153
5 Organisation rechtlichen Wissens:
Überblick über Wissensorganisationssysteme
(insbesondere Ontologien) für Recht.157
5.1 Begriffsklärungen und Einführung.157
5.2 Überblick über Wissensorganisationssysteme.162
5.2.1 Schlagwörter.163
5.2.2. Lexikalische Ketten.164
5.2.3. Normdatenbank.165
5.2.4. Kontrollierte Sprache.165
5.2.5. Denotative Begriffe.166
5.2.6. Strukturierte Schlagwörter.166
5.2.7.
Cluster
.167
5.2.8. Inhaltsangabe.167
5.2.9. Index.168
5.2.10. Strukturierter Index.169
5.2.11. Latent semantischer Index.169
5.2.12.
Taxonomie
.170
5.2.13. Dendrogramm.171
5.2.14. Wissenskarte.171
5.2.15. Themenkarte.172
5.2.16. Thesaurus.172
5.2.17.
Termlisten,
Glossare oder Wörterbücher.173
5.2.18. Wortfeld.173
5.2.19. Begriffssystem.174
5.2.20.
Concept
Map.174
5.2.21.
Ontologie
.175
5.3 Einteilung von Wissensorganisationssystemen für Recht.178
5.4 Wissensorganisation in einer Rechtsdatenbank.180
5.5 Eine
Ontologie
für
MIRIS
.185
5.6 Ontologieerstellung: Knoten und Beziehungen.186
5.7 Zuordnung der Dokumente zu den Ontologieknoten.189
5.8 Ergebnis und Bewertung der
Ontologie
für
MIRIS
.191
Literaturangaben zu Kapitel 5.194
Fazit.198
Gesamtbibliografie.200
Index.214
VIII
Verzeichnis aller Grafiken und Tabellen
Tabelle 1: Aufstellung der Klassifizierung.23
Tabelle 2: Systematik des Bundesrechts.24
Tabelle 3: Information und Herkunft.26
Tabelle 4: Informationsvergleiche zur Vorhersage.27
Grafik 1: Textvergleich durch den Kosinus ihrer Vektoren.31
Grafik 2: Sprachklassifikation.36
Grafik 3: Klassifizierung der Rechtsordnung.37
Grafik 4: Klassifizierung der Norm- und Staatsorganisationshierarchie.38
Grafik 5: Klassifizierung der Rechtsqualität.39
Grafik 6: Fachgebietsklassifikation.40
Grafik 7: Möglichkeiten der Fachgebietserkennung.53
Grafik 8: Anteil eindeutiger Benennungen nach Fachgebiet.57
Tabelle 5: Legende zu den Fachgebietsbezeichnungen.57
Grafik 9: Anteil eindeutiger Benennungen je Fachgebiet.58
Grafik 10: Beispiel der Fachgebietserkennung im Korpus, hier Suche in
der Südtiroler Landesgesetzgebung nach .Beihilfe'.60
Grafik 11: Beispiel der Fachgebietserkennung einer Internetquelle, hier §
51 LMBG.61
Tabelle 6: Frequenztabellen zweier Texte.64
Grafik 12: Erkennungserfolg von 1-, 2-, 3- und 4-Wortketten.68
Grafik 13: Erkennungserfolg von
л
-Grammen
und s-Grammen.68
Grafik 14: Anzahl erzeugte
η
-Gramme
und s-Gramme.69
Grafik 15: Zweiwortketten, 7-Gramme und 5-s-Gramme.70
Grafik 16: Alle Klassifikatoren.72
Grafik 17: Ähnlichkeit des Verwaltungsrechts zu anderen Fachgebieten
im italienischen Rechtssystem.73
Grafik 18: Sprachliche Verwandtschaft der Fachgebiete.74
Grafik 19: Standardeintrag nach Schmitz.83
Grafik 20: Länderkontrastive Terminografie.84
Grafik 21: Terminografie gegen falsche Freunde.85
Grafik 22: Sprachkontrastive Terminografie.85
Grafik 23: Drei Arbeitsschritte in der Terminografie.87
Grafik 24: Anpassungsfähige Darstellung.89
Grafik 25: Terminografie in einem Datennetz.91
Grafik 26: Übertragung purer Daten alternativ zu Wissenspräsentation
durch eine Grammatik.94
Grafik 27: Dynamische Termdarstellung mit vier Grammatikmodulen.97
Grafik 28: Drei Phasen dynamischer Termpräsentation.98
Grafik 29: Von Parametern mit SQL zu XML,
XHTML
und mit XSLT zu
einer dynamischen Termdarstellung.101
Grafik 30: Der vorige Eintrag mit Fokus auf die Rechtssysteme.104
Grafik 31: Begriffsplan und sprachkontrastiver Eintrag.105
Tabelle 7: Kontingenztabelle der beobachteten Ereignisse.120
Tabelle 8: Kontingenztabelle der erwarteten Ereignisse.121
Tabelle 9: Übersicht über Termextraktionsmethoden.130
Grafik 32: Das Form-Inhalt-Kontinuum der Wissensrepräsentation.133
Tabelle 10: Einteilung von Indexierungsmethoden.135
Grafik 33:
TE
durch Beispielterme und anschließende Indexierung.136
IX
Tabelle
11 :
Termextraktion
mit einfachen Methoden.140
Grafik 34:
recall, precision
und
mean-Wert in
Abhängigkeit von der
Anzahl der Beispiele.141
Tabelle 12:
TE mit
unterschiedlichen
Termbeispielen
.142
Tabelle 13: Termextraktion mit kombinierten einfachen Methoden.142
Tabelle 14: Termextraktion mit der weirdness-ratio (w-r).143
Tabelle 15: Termextraktion mit der
mutual information (Ml)
.143
Grafik 35: Beziehung von Wissen, natürlicher und künstlicher Sprache.159
Grafik 36: Ein Wissensraum, ein präkoordiniertes Klassifikationsschema
(Mittel) und das klassifizierte Wissen (Ergebnis).162
Tabelle 17: Klassifikation von Pflanzen - Bezeichnungen und Hierarchie
von Kategorien und
Taxa
.170
Tabelle 16: Begriffsklärung von 21 Wissensorganisationssystemen.176
Grafik 37: Formale Einteilung der Dokumente in
MIRIS
.183
Grafik 38: Dateiendungen der Dokumente in
MIRIS
.183
Grafik 39: Sprachverteilung bei Gesetzen.184
Grafik 40: Erstellung der Ontologieknoten mit
Protégé-2000
.188
Grafik 41: Visueller Überblick zur Bearbeitung der Ontologierelationen.188
Grafik 42: Suchergebnisse im Browserfenster der Ontologieschnittstelle. 189
Grafik 43: Gemeindesatzung von Sofia.190
Grafik 44: Erstinstanzliches Urteil eines Athener Gerichts.190
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