Numerus- und Genus-Auflösung zur Unterstützung der Anaphern-Detektion:
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2012
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
vii
Abbildungsverzeichnis ix
1. Einleitung 1
1.1. Motivation................................. 1
1.2. Praxisrelevanz............................... 2
1.3. Aufbau................................... 2
2. Linguistische Grundlagen 5
2.1. Anapher und Koreferenz......................... 5
2.1.1. Kohäsion.............................. 5
2.1.2. Koreferenz............................. 6
2.1.3. Anapher und Antezedent..................... 6
2.1.4. Arten von Anaphern....................... 8
2.1.4.1. Zentrale Pronomen................... 8
2.1.4.2. Reziprokpronomen................... 9
2.1.4.3. Demonstrativpronomen ................ 9
2.1.4.4. Relativpronomen.................... 10
2.1.4.5. Adverbien........................ 11
2.1.4.6. Nominalphrasen mit bestimmtem Artikel....... 11
2.1.4.7. Eigennamen....................... 11
2.1.4.8. Indefinitpronomen................... 11
2.1.4.9. Same/such/so...................... 12
2.1.4.10. Ellipsen......................... 12
2.1.4.11. Verbalphrase +
do
................... 12
2.1.4.12.
Non-finite Clauses
................... 13
2.2. Genus und Numerus........................... 13
2.2.1. Nominalphrase.......................... 13
2.2.2. Genus............................... 14
2.2.3. Numerus.............................. 16
2.2.4. Kongruenz............................. 16
3. Gegenwärtiger Stand der Technik 19
3.1. Geschichte der Anapherndetektion.................... 19
3.1.1. Entwicklungen in den 60er- bis 80er-Jahren........... 19
3.1.2. Paradigmenwechsel: Korpusbasierte Ansätze.......... 21
3.1.3. Neue Methoden:
Machine Learning
und Statistische Ansätze . 23
3.2. Bedeutung von Genus- und Numerus für die Anaphernauflösung ... 24
3.2.1. Verwendung............................ 24
3.2.2. Beschaffung............................ 25
3.3.
Kategorisierung
der unterschiedlichen Ansätze............. 27
3.4. Neuere Entwicklungen.......................... 27
4. AnaRes-Framework 29
4.1. Architektur................................ 29
4.2. Derzeitiger Stand............................. 30
4.3. Einbindung des Moduls.......................... 31
4.4. Erstellung des Benchmark-Tools..................... 32
5. GenNumResolver 35
5.1. Mögliche Ansätze............................. 35
5.1.1. WordNet.............................. 35
5.1.2. Stanford Parser.......................... 37
5.1.3. RelEx............................... 39
5.1.4.
Noun Gender and Number Data for Coreference Resolution
. . 41
5.2. Voraussetzungen ............................. 43
5.2.1. Aufbereitung des Datensatzes.................. 43
5.2.2. Erweiterung der Prolog-Regeln ................. 44
5.3. Architektur................................ 45
5.3.1. Datenspeicherung......................... 45
5.3.2. Datenbankformat......................... 47
5.4. Theoretische Grundlagen......................... 48
5.4.1. Entfernung von Stopwörtern................... 48
5.4.2. Lemmatisierung.......................... 49
5.5. Algorithmus im Detail.......................... 50
5.5.1. Ablauf............................... 50
5.5.2. Konfigurationsparameter..................... 51
6. Evaluation 53
6.1. Versuchsaufbau.............................. 53
6.2. Messkriterien............................... 54
6.3. Zielsetzungen............................... 55
6.4. Ergebnisse................................. 56
6.4.1. Auswahl der Prolog-Regeln.................... 56
6.4.2. Erfolgsrate............................. 56
6.4.3. Reduzierung der Datenbasis................... 57
6.4.4. Mögliche Gründe für die Ergebnisse............... 58
6.4.5. Performance............................. 59
7. Zusammenfassung 61
7.1. Fazit.................................... 61
7.2. Ausblick.................................. 61
A. Appendix 63
A.l. SQL-Skript zur Erstellung der Datenbank ............... 63
A.2. Neues AnaRes-XML-Schema....................... 65
Literaturverzeichnis 70
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