Varje dag använder vi människor vårt språk, i former som är både auditiva och visuella. Många av dessa situationer och scenarion som uppstår i dagens samhälle kan försämra dessa förhållanden av språket och vår förståelse för det. I följande studie undersöks en frågeställning som angriper uppfattat talspråk i försämrade förhållande i form av noise vocoding (NV) vilket är en form av ljudkodning och huruvida dessa påverkas av semantik, fonologi och modersmål. Stödet från semantik i studien representeras med meningar som antingen har hög eller låg koherens medan stödet från fonologin kommer från koppling mellan visuell och auditiv form. Studien består av 13 barn i åldern 10–13 år och ämnar undersöka om stöd av fonologi och semantik kan påverka en människas förståelse av språk riktat mot barn i årskurs 4 och 6 med svenska eller annat modersmål. Dataanalysen av statistiken görs med en three way ANOVA. Studiens resultat indikerade på att deltagarna återgav fler korrekta ord från meningar med hög koherens än med låg koherens vilket innebär en positiv påverkan av det semantiska stödet. Deltagarna visade även på en förbättring som innebär att det fonologiska stödet fungerade. Slutligen visades de deltagarna med svenskt modersmål ha större hjälp av det fonologiska och semantiska stödet än de deltagarna med annat modersmål.

The original and still a major purpose of ontologies in computer and information sciences is to serve for the semantic integration of represented content, facilitating information system interoperability. Content can be data, information, and knowledge, and it can be distributed within or across these categories. A myriad of languages is available for representation. Ontologies themselves are artifacts which are expressed in various languages. Different such languages are utilized today, including, as well-known representatives, predicate logic, subsuming first-order (predicate) logic (FOL), in particular, and higher-order (predicate) logic (HOL); the Web Ontology Language (OWL) on the basis of description logics (DL); and the Unified Modeling Language (UML). We focus primarily on languages with formally defined syntax and semantics. This overall picture immediately suggests questions of the following kinds: What is the relationship between an ontology and the language in which it is formalized? Especially, what is the impact of the formal semantics of the language on the formalized ontology? How well understood is the role of ontologies in semantic integration? Can the same ontology be represented in multiple languages and/or in distinct ways within one language? Is there an adequate understanding of whether two expressions are intensionally/conceptually equivalent and whether two ontologies furnish the same ontological commitments? One may assume that these questions are resolved. Indeed, the development and adoption of ontologies is widespread today. Ontologies are authored in a broad range of different languages, including offering equally named ontologies in distinct languages. Much research is devoted to techniques and technologies that orbit ontologies, for example, ontology matching, modularization, learning, and evolution, to name a few. Ontologies have found numerous beneficial applications, and hundreds of ontologies have been created, considering solely the context of biomedical research. For us, these observations increase the relevance of the stated questions and close relatives thereof, and raise the desire for solid theoretical underpinnings. In the literature of computer and information sciences, we have found only few approaches that tackle the foundations of ontologies and their representation to allow for answering such questions or that actually answer them. We elaborate an analysis of the subject as the first item of central contributions within this thesis. It mainly results in the identification of a vicious circularity in (i) the intended use of ontologies to mediate between formal representations and (ii) solely exploiting formal semantic notions in representing ontologies and defining ontology-based equivalence as a form of intensional/conceptual equivalence. On this basis and in order to overcome its identified limitations, we contribute a general model-theoretic semantic account, named \\\"ontological semantics\\\". This kind of semantics takes the approach of assigning arbitrary entities as referents of atomic symbols and to link syntactic constructions with corresponding ontological claims and commitments. In particular, ontological semantics targets the avoidance of encoding effects in its definition. Therefore we argue that this semantic account is well suited for interpreting formalized ontologies and for defining languages for the representation of ontologies. It is further proposed as a fundament for envisioned novel definitions of the intensional equivalence of expressions, in potential deviation from only being formally equivalent under set-theoretic semantics. The thesis is defended that a particular usage of a formalism and its respective vocabulary should be accompanied by establishing an ontological semantics that is tailored to that use of the formalism, in parallel to the formal semantics of the language, in order to capture the ontological content of the formal representation for adequate reuse in other formalisms. Accordingly, we advocate ontological semantics as a useful framework for justifying translations on an intensional basis. Despite all deviations of ontological semantics from its set-theoretic blueprint, close relationships between the two can be shown, which allow for using established FOL and DL reasoners while assuming ontological semantics.:* Preface ** Abstract ** Contents ** Acknowledgments ** Foreword 1 Introduction 1.1 Background 1.2 Motivations 1.3 Theses, Objectives and Scope 1.4 Outline and Contributions 1.5 Formal Preliminaries 2 Foundations on Languages, Semantics, and Ontology 2.1 Formal Syntax and Formal Semantics 2.2 The Role of Ontologies in Semantic Integration 2.3 Ontological Analysis and Meta-Ontological Architecture 2.4 Conceptualization of Categories and Relations - CR 2.5 Summary of the Analysis and Next Steps 3 Views on Set-Theoretic Semantics of Classical Predicate Logics 3.1 Tarskian Model Theory and Set-Theoretic Superstructure 3.2 Formal Semantics and Choices for Entity Postulation 3.3 Theory View of Semantics 3.4 Aims for an Ontologically Neutral Semantic Account 4 Ontological Semantics 4.1 Definition of Ontological Structures by Analogy to the Set-Theoretic Approach 4.2 Properties and Further Background for Ontological Structures in General 4.3 Ontological Models & Signature Aspects 4.4 Semantics of Predication 4.5 Semantics of Connectives and Quantifiers & Semantic Notions 4.6 Relations between Ontological and Set-Theoretic Semantics 4.7 Ontological Neutrality 5 Ontological Engineering and Applications 5.1 Formalization Method for Ontology Representation in FOL 5.2 Ontological Usage Schemes 5.3 Glimpse on Characterizing Modular Representation 5.4 Applications in the Biomedical Domain 6 Contributions to Ontologies 6.1 Formalizations of Categories and Relations - CR 6.2 Remarks on Further Contributions 6.3 Ontologies of Time 7 Conclusion and Continuation 7.1 Resume 7.2 Related Work 7.3 Conclusions 7.4 Beginnings of Future Work Appendix A Additional Preliminaries A.1 Logical Notions A.2 Axiomatic Systems of Set and Number Theory B Axioms of the CR Taxonomy in OWL B.1 Asserted OWL Class Axioms B.2 Asserted OWL Object Property Axioms C Lists of Figures and Tables C.1 List of Figures C.2 List of Tables D Abbreviations, Acronyms and Names D.1 Abbreviations D.2 Acronyms and Names E References E.1 Literature References E.2 Web References/List of URLs F Work and Author Information ** Selbständigkeitserklärung (Declaration of Authorship) ** Bibliographic Data ** Scientific Record

In verschiedenen Bereichen der Linguistik werden Kollokationen genutzt, beispielsweise als Unterstützung bei der Erstellung von Wörterbüchern oder bei der Übersetzung von Fachtexten. Umfangreiche Kollokationssammlungen können aufgrund ihrer Größe nicht manuell erstellt werden. Deshalb wurden in den letzten Jahren verschiedene Verfahren entwickelt, um die Kollokationssammlungen durch statistische Analyse maschinenlesbarer Textkorpora zu erzeugen. Neben guten Kandidaten ermitteln die meisten herkömmlichen Verfahren auch viele Wortpaare, deren Plausibilität nicht unmitttelbar ersichtlich ist. Darum wird in der vorliegenden Diplomarbeit ein neues, in der Abteilung für Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität unter Leitung von Dr. U. Quasthoff entwickeltes Verfahren zur Berechnung von Kollokationen vorgestellt. Aufbauend auf ein Repertoire der nun vorhandenen Kollokationen kann die Fragestellung nach semantischen Relationen zwischen lexikalischen Einheiten weiter ausgebaut werden. Die in dieser Arbeit eingeführten Kollokationen zweiter Ordnung verfolgen diesen Ansatz. Neben der automatischen Extraktion von Kollokationen stellt auch die adäquate Darstellung derselben ein noch nicht zufriedenstellend gelöstes Problem dar. Für die Visualisierung der im Wortschatzprojekt gefundenen Kollokationen wurde deshalb ein Verfahren entwickelt, das in der Lage ist, eine Menge von Kollokationen in einem Graphen ästhetisch ansprechend und übersichtlich darzustellen.

Sprache stellt unsere elementare Fähigkeit zur Kommunikation dar. Durch sie wird die Assoziation von Lauten und Symbolen mit Bedeutungen möglich. Um Sprache jedoch praktisch nutzen zu können, müssen im Gedächtnis sensorische Information mit motorischen Systemen verknüpft werden (Price, 2000). In der vorliegenden Untersuchung wurden zwei für das Sprachverständnis wichtige linguistische Komponenten, die phonologische und semantische Verarbeitung, unterschieden (Poldrack et al., 1999). Die Semantik beschäftigt sich mit der Bedeutungsanalyse, die Phonologie dagegen mit der Lautanalyse. Die Geschichte der modernen Sprachforschung begann im 19. Jahrhundert. Bedeutende erste Erkenntnisse stammen dabei von Wernicke (1874) und Broca (1861). Anhand ihrer Untersuchungen klinischer Läsionen konnte dem ‚Broca-Areal’ im linken IFG eine wichtige Funktion in der Sprachproduktion und dem ‚Wernicke-Areal’ im linken posterioren Gyrus temporalis superior eine wichtige Funktion für das Sprachverständnis zugeschrieben werden. Diese Erkenntnisse wurden durch Lichtheim (1885) im ersten klassischen Sprachmodell zusammengefasst. Anhand neuer Forschungen konnten in den letzten Jahren detailliertere und komplexere Modelle zum Sprachverständnis und zur Sprachproduktion entwickelt werden (z.B. Hickok & Poeppel, 2004), die darauf hinweisen, dass das klassische Broca-Wernicke-Lichtheim Modell zu einfach dargestellt ist (Dronkers et al., 2004; Graves, 1997; Shalom & Poeppel, 2008). Aktuelle Studien zu neurobiologischen Korrelaten für das Verständnis von Sprache basieren zum Teil auf modernen bildgebenden Verfahren wie fMRT und PET, welche die Möglichkeit bieten, ein spezifisches Verhalten mit kortikaler Aktivität zu assoziieren. Zudem boten neue Techniken das Privileg, nicht mehr nur Studien an Patienten mit klinischen Läsionen durchführen zu können, sondern nun auch physiologische Korrelate an gesunden Probanden zu untersuchen (Bookheimer, 2002; Devlin et al., 2002; Zatorre et al., 1996). Dies brachte die Chance hervor, unabhängig von Reorganisationsprozessen klar abgrenzbare Hirnareale, ihre Funktionen und Interaktionen genauer zu untersuchen und damit das bisherige Verständnis der kortikalen Sprachverarbeitung immens zu erweitern (Price, 2000). Eine weitere technische Neuerung wurde 1985 mit der transkraniellen Magnetstimulation (TMS) vorgestellt. Die TMS ist eine einfache, schmerzlose, nichtinvasive Alternative zur elektrischen Stimulation des Gehirns. Über ein zeitlich veränderliches magnetisches Feld in einer Spule wird ein Stromfluss im unterliegenden Gewebe induziert und die kortikale Funktion beeinflusst (Barker et al., 1985). Obwohl diese Technik zunächst vorrangig zur Erforschung motorischer Funktionen genutzt wurde, kann sie heute vor allem auch in Kombination mit der funktionellen Bildgebung und als nicht-invasive Möglichkeit dienen um die Relevanz eines spezifischen Areals für die Durchführung bestimmter (Sprach-)Aufgaben aufzuzeigen (Devlin & Watkins, 2008; Hartwigsen et al., 2010b; Sparing et al., 2001; Tarapore et al., 2013). In der vorliegenden TMS-Studie wurden vier Sprachareale auf ihre Relevanz für die beiden linguistischen Komponenten Phonologie und Semantik untersucht. Dabei wird nicht nur auf die Funktion der einzelnen Regionen für die Bearbeitung phonologischer und semantischer Aufgaben fokussiert, sondern zudem in Zusammenschau mit der Vorstudie (Hartwigsen et al., 2016) die Existenz zweier relevanter Netzwerke postuliert. In Analogie zum visuellen System gingen bereits Hickok & Poeppel (2004) von einem fronto-temporo-parietalen dualen Bahnsystem aus, welches sich in einen dorsalen (sensorisch-motorischen) und einen ventralen (sensorisch-konzeptuellen) Strom gliedern lässt. Die phonologische Sprachverarbeitung wird dabei vom dorsalen Strom verkörpert und der ventrale Strom scheint für die semantischen Bezüge verantwortlich zu sein (Saur et al., 2008). Da vorherige Studien bereits Aktivierungen sowohl im aIFG (Dapretto & Bookheimer, 1999; Gough et al., 2005; Poldrack et al., 1999; Wagner et al., 2000) als auch im ANG (Binder et al., 2009; Mechelli et al., 2007; C J Price, 2000) bei semantischen Aufgabenstellungen aufzeigen konnten und der Beleg für eine Relevanz des pIFG (Martha W Burton et al., 2005; Devlin & Watkins, 2007; Hartwigsen, Price, et al., 2010; Paulesu et al., 1993) und SMG (Hartwigsen et al., 2010a; Sliwinska et al., 2012; Stoeckel et al., 2009; Zatorre et al., 1996) bei phonologischen Analysen gebracht wurde, war das Ziel der vorliegenden Studie, das Vorhandensein zweier Netzwerke aufzuzeigen und die funktionelle Integrität sowie Zusammenarbeit oder Kompensationsmechanismen der Regionen untereinander darzustellen. Die Grundlage für die Untersuchungen bot die Vorstudie von Hartwigsen et al. (2016). Mit Hilfe einer konditionierenden offline Stimulation in Kombination mit akuter online Interferenz wurden hierbei jeweils ein parietales Areal (SMG oder ANG) und ein frontales Areal (aIFG oder pIFG) gleichzeitig in ihrer Funktion beeinträchtigt. Die Ergebnisse belegten allgemein die Hypothesen anderer Autoren, einer semantischen Verarbeitung in den beiden Arealen ANG und aIFG sowie einer Beteiligung von pIFG und SMG an der Lösung phonologischer Aufgaben. Aus der kombinierten Stimulation eines für eine Aufgabe spezifischen Areals mit einem der jeweiligen anderen Aufgabe zugeordneten Kontrollareal (pIFG und ANG, aIFG und SMG) konnten zudem Vermutungen auch über die funktionelle Relevanz der einzelnen Regionen angestellt werden. Die Ergebnisse führten zu den Hypothesen, dass kortikale parieto-frontale Netzwerke für die Verarbeitung semantischer und phonologischer Aufgaben existieren, die Relevanz der Einzelregionen für die Einordnung in semantische und phonologische Kriterien jedoch unterschiedlich ist. Somit bestätigte sich, dass eine multifokale TMS der beiden Areale aIFG und ANG zu einer signifikant verlängerten mittleren Reaktionszeit für die semantische im Vergleich zur phonologischen Aufgabe führt, eine unifokale TMS eines der beiden Areale in Verbindung mit Stimulation eines phonologischen Kontrollareals jedoch keine Beeinträchtigung hervorruft. Die funktionelle Integrität eines der beiden Areale ist somit vermutlich von der funktionellen Integrität des anderen abhängig und bei einer Läsion eines semantischen Areals im Netzwerk erfolgt eine Kompensation durch das jeweils andere. Diese Kompensation ermöglicht es, eine weiterhin korrekte und nicht verlangsamte semantische Entscheidung vornehmen zu können. Andererseits ergaben die Untersuchungen der phonologischen Areale, dass sowohl eine multifokale Stimulation als auch die unifokale Stimulation von pIFG und SMG zu signifikant längeren Reaktionszeiten phonologischer Entscheidungen führten. Dies lässt die Hypothese zu, dass die beiden Areale gemeinsam einen entscheidenden aber unterschiedlichen Beitrag für die Phonologie liefern und beide Regionen wichtig für die Durchführung phonologischer Aufgaben sind. Da in der Vorstudie nicht ausgeschlossen werden konnte, dass auch die aktive Stimulation der gewählten Kontrollareale einen Einfluss auf die Reaktionszeiten und Fehlerraten gehabt haben könnte, wurde in der vorliegenden Untersuchung die jeweilige aktive Stimulation eines Kontrollareals in jeder Sitzung durch eine Placebo-Stimulation ersetzt. Die experimentellen Bedingungen wurden ansonsten möglichst genau an die Vorstudie angepasst. Dies ermöglichte es, jedes Areal einzeln und unabhängig von den Funktionen anderer kortikaler Regionen zu testen. Die 17 hier untersuchten gesunden Probanden mussten in vier Sitzungen mit jeweils einer effektiven Stimulation und einer Placebo-Stimulation insgesamt 60 Wörter nach ihrer Silbenzahl (2 oder 3 Silben) und 60 Wörter anhand ihrer Herkunft (vom Menschen gefertigt/natürlich) einordnen. Alle Probanden erhielten in jeder Sitzung genau über einem der vier Areale eine effektive Stimulation. Die Ergebnisse konnten nun validierte Kenntnisse zur Relevanz der einzelnen Regionen und – gemeinsam mit den Erkenntnissen der Vorstudie - zur gemeinsamen Verarbeitung im phonologischen und semantischen Netzwerk liefern. Insgesamt bestätigten die Resultate der vorliegenden Studie die Hypothesen der Vorstudie. Es wird somit von einem semantischen Netzwerk ausgegangen, in welchem der aIFG und der ANG einen entscheidenden Beitrag leisten. Beide Regionen wirken demnach maßgeblich aber wahrscheinlich auch in ihren spezifischen Aufgaben überschneidend, an der semantischen Verarbeitung mit. Eine Läsion eines der beiden Areale genügt jedoch nicht, um die Prozessierung semantischer Inhalte signifikant zu stören. Dies bestätigt die Hypothese eines Kompensationsmechanismus innerhalb des parieto-frontalen semantischen Netzwerks. Der ANG scheint einerseits für die Integration in den Kontext und den Abruf gespeicherter semantischer Informationen zuständig zu sein (Binder et al., 2009; Geschwind, 1965), aber auch der aIFG hat Aufgaben in der semantischen Wortanalyse (Price, 2010) und verarbeitet vermutlich die Informationen zu den Verhältnissen von Wörtern zueinander (Bookheimer, 2002). Das phonologische Netzwerk hingegen scheint anfälliger für eine Störung durch eine virtuelle Läsion zu sein. Hier zeigten sich signifikante Beeinträchtigungen der Reaktionszeiten sowohl nach unifokalen Stimulationen der vorliegenden Studie als auch nach den multifokalen Stimulationen der Vorstudie. Die Reaktionszeiten waren im Vergleich zur semantischen Aufgabe signifikant verlängert. Dies schließt also Kompensationsmöglichkeiten von Läsionen der Regionen untereinander aus. Vielmehr sprechen die Ergebnisse für die Relevanz jedes einzelnen der beiden Areale pIFG und SMG für die korrekte und effektive Bearbeitung phonologischer Entscheidungen. Es wäre zudem möglich, dass sich eine Stimulation eines Areals über die im Vergleich zur Semantik eher kürzeren strukturellen Verbindungen (vgl. Klein et al., 2013) rasch ausbreitet und so in kurzer Zeit auch eine Störung des anderen Areals, also eine „Doppelläsion“ bewirkt. Vorherige Studien postulierten, dass der SMG eher der Speicherung von Wörtern im Arbeitsgedächtnis dient (Becker et al., 1999; Vigneau et al., 2006), wohingegen dem pIFG eher eine Rolle in der eigentlichen phonologischen Beurteilung und dem ‚Rehearsal’ (inneres Sprechen) zugeordnet wird (Romero et al., 2006). Diese beiden Prozesse stellen zwei gut differenzierte Aufgabenbereiche dar, durch welche nur bei Funktionsfähigkeit beider gemeinsam eine phonologische Entscheidung adäquat vorgenommen werden kann. Zusammenfassend belegen die Ergebnisse beider Studien, dass das semantische Netzwerk, welches insgesamt über weiter ausgebreitete kortikale Verbindungen verknüpft ist als das phonologische Netzwerk, eine stärkere Widerstandsfähigkeit gegenüber unifokalen Läsionen bietet. Semantische Entscheidungen benötigen daher nur ein intaktes Areal (aIFG oder ANG), wohingegen die Störung eines phonologischen Areals bereits zur Beeinträchtigung der phonologischen Aufgabenbearbeitung führt. Es obliegt weiteren Studien, die genauen Funktionen der Regionen im Netzwerk zu untersuchen, um spezifischere Erkenntnisse über die Verknüpfung sprachlicher Areale zu erlangen und Symptome klinischer Läsionen zukünftig noch besser verstehen zu können. Dies bietet die Grundlage für die Entwicklung neuer Therapien und könnte es in Zukunft ermöglichen, beispielsweise Aphasien nach Schlaganfällen oder in Folge von Hirntumoren besser verstehen und behandeln zu können.:1 Einleitung 1.1 Was ist Sprache? Zur Geschichte der Sprachforschung 1.2 Entwicklung der TMS in der Sprachforschung 1.3 Was bedeutet Phonologie? 1.4 Was ist Semantik? 1.5 Relevante Hirnregionen für Phonologie und Semantik 1.5.1 Einzelregionen 1.5.2 Netzwerke 1.6 Ziele der Arbeit und Aufgabenstellung 2 Material und Methoden 2.1 Transkranielle Magnetstimulation (TMS) 2.1.1 repetitive transkranielle Magnestimulation (rTMS) 2.2 Magnetresonanztomographie 2.3 stereotaktische Spulenpositionierung 2.4 Stimuli 2.5 Probanden 2.6 Ablauf 2.7 Hypothesen der Arbeit 2.8 experimentelles Design und statistische Datenauswertung 3 Ergebnisse 3.1 Reaktionszeiten 3.1.1 Phonologie 3.1.2 Semantik 3.2 Fehlerraten 3.3 Auswertung 3.3.1 Phonologie 3.3.2 Semantik 4 Diskussion 4.1 Phonologie 4.1.1 Beitrag des SMG und pIFG zu phonologischen Entscheidungen 4.1.2 TMS-Läsionsausbreitung im phonologischen Netzwerk 4.2 Semantik 4.2.1 gegenseitige Beeinflussung des aIFG und ANG bei der Bearbeitung der semantischen Aufgabe 4.2.2 spezifische Bedeutung des aIFG und ANG für die Semantik 4.2.3 semantisches Netzwerk 4.3 Ausblick 4.3.1 therapeutischer Nutzen 4.3.2 offene Fragen und weitere Forschungsgrundlagen 5 Zusammenfassung 6 Literaturverzeichnis 7 Anlagenverzeichnis 8 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 9 Publikation 10 Danksagung

Ein an geregelte Tagesablaeufe angepasstes Leben erhoeht nicht nur das allgemeine Wohlbefinden, sondern wirkt proaktiv auf Gesundheit und Stresslevel. Feste Rhythmen in Aktivitaeten im Tagesverlauf bieten Menschen Sicherheit, Struktur und Orientierung im Alltag. Eine wiederholte oder permanente Missachtung dieser Rhythmen kann zu Schlafproblemen bis hin zu chronischer Depression fuehren. Personen, die ihren festen Rhythmen nachkommen, sind hingegen weniger von diesen Krankheiten betroffen. Um diese Folgen praeventiv zu vermeiden oder zu loesen, kann der eigene Tagesablauf manuell erfasst und ausgewertet werden. Dieser aufwendige Prozess erfolgt bislang nur mit wenig, automatisierter Assistenz und kann durch computergestuetzte Verfahren erleichtert werden. Dabei ist sowohl ein lueckenloser Datensatz an Aktivitaeten, als auch das Vorhandensein von moeglichst heterogener Sensorik von Bedeutung. Durch eine entsprechende automatisierte Erkennung von Tagesrhythmen kann der Tagesablauf assistiert komplettiert werden und die heterogene Sensorik macht Abweichungen in den Routinen des Nutzers deutlich. Diese Informationen werden dann zur aktiven Lebensunterstuetzung genutzt, indem Metriken aus diesen abgeleitet oder Anomalien erkannt werden. Einen moeglichen Loesungsansatz zur automatisierten Assistenz bieten dafuer sogenannte Human Activity Recognizer Algorithms (HARA) aus dem Bereich Ambient Assisted Living (AAL). Das Ziel dieser HARA ist es, auf Basis sensorischer Werte und individuellen Vergleichsmustern die aktuelle Aktivitaet eines Nutzers zu erkennen. Da diese Systeme haeufig im Bereich pflegebeduerftiger Personen eingesetzt werden, ist die Auswahl der erkannten Aktivitaeten jedoch sehr eingeschraenkt und bezieht sich im Regelfall auf nicht-erweiterbare, innerhaeusliche Aktivitaeten aus der Pflege. Darueber hinaus erfolgt bei diesen Systemen eine Auswertung unter der Voraussetzung, dass sich einzelne Tage in ihrem Ablauf nur wenig unterscheiden, was in anderen Anwendungsdomaenen zu Problemen fuehrt. Um zu einer weitergehenden Erfassung des Tagesablaufs zu kommen, muss neben der Auswertung sensorischer Werte auch weiteres Wissen einbezogen werden. Externe Wissensquellen maschinenauswertbar zu formalisieren, kombinieren und bestmoeglich auszuwerten, stellt eine Herausforderung dieser Arbeit dar, denn heterogene Datenquellen, unvollstaendige oder informationslose Daten erschweren dem HARA die Auswertung. Dazu muessen Methoden des maschinellen Lernens, semantischer Modellierung und Analyse untersucht und weiterentwickelt werden.

1 Einführung, 2 Heterogene Algebren, 3 Algebraische Hülle und Homomorphiebegriff, 4 Termalgebren, 5 Syntax und Semantik von Sprachen, 6 Kongruenzrelationen und Faktoralgebren, 7 Gleichungsdefinierbare Klassen, 8 Abstrakte Datentypen

This paper examines the syntactic difference between double object NPs and indirect object NPs based on seven syntactic diagnostics. On the basis of semantic criteria the double object verbs are classified into two groups. The paper claims that the double object NPs behave both in markedly different manners from each other and from Hausa indirect object verbs.

Unter der Berücksichtigung konstruktionsgrammatischer Überlegungen untersucht diese Arbeit, welche Rolle die Partikel ‚um‘ in dem komplexen Gefüge aus Basisverb, Partikel und Argumentstruktur einnimmt. Dabei wird auf Fragen eingegangen wie: In welchem Verhältnis steht die Partikel zum Basisverb bzw. zur Argumentstruktur? Welchen Einfluss hat die Trennbarkeit der Partikel? Wie kann der Gebrauch systematisch erfasst werden? Vor allem auf letztere Frage bietet die Konstruktionsgrammatik einen vielversprechenden Ansatz, da sie grammatische Strukturen mit idiosynkratischer Bedeutung unabhängig ihrer Verortung als Konstruktionen betrachtet. Für rekurrente Argumentstrukturen in Verbindung mit Partikelverben werden daher Argumentstruktur-Konstruktionen formuliert, welche semantisch und syntaktisch durch die Partikel spezifiziert sind.:1 Einleitung 2 Konstruktionsgrammatik 2.1 Forschungsparadigma 2.2 Zur Entstehung/Hintergrund 2.3 Konstruktionsgrammatische Strömungen 2.4 Allgemeine Prämissen 2.5 Konstruktionsbegriff 2.5.1 Nicht-Kompositionalität und Konventionalität 2.5.2 Spezifizierungsgrad und Komplexität 2.5.3 Verknüpfungsbeziehungen 3 Verben und Konstruktionen 3.1 Frame-Semantik 3.2 Argumentstruktur-Konstruktionen 3.3 Fusion von Verben und Argumentstruktur-Konstruktionen 3.4 Vererbungsbeziehungen zwischen Argumentstruktur-Konstruktionen 3.4.1 Polysemy Links (IP) 3.4.2 Subpart Links (IS) 3.4.3 Instance Links (II) 3.4.4 Metaphoric Extension Links (IM) 4 Partikelverben 4.1 Analysierbarkeit von Partikelverben 4.2 Nähe- und Distanzstellungen 4.3 Lexikalisierung von Partikelverben 5 Daten und Methoden 5.1 Partikelbedeutungen 5.2 Notation 5.3 Fusionsprinzipien 6 Analyse 6.1 Argumentstruktur-Konstruktionen mit ‚um‘ 6.1.1 Ortswechsel 6.1.2 Lage oder Bewegung um ein Handlungsobjekt herum 6.1.3 Bewegung innerhalb eines Raumes in verschiedene Richtungen 6.1.4 Teilweise oder ganze (180°) Drehung auf horizontaler Ebene 6.1.5 Kreis- oder bogenförmige Bewegung um ein Handlungsobjekt 6.1.6 Wechsel von vertikal nach horizontal 6.1.7 Drehung von einer Seite auf die andere 7 Diskussion 8 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang: Liste der PVK als Instanzen der einzelnen Konstruktionen

In a classroom context, the readability of a text can be measured in many ways; one of them is to study the set of words and grammar in the text, and decide if they are a part of a student´s linguistic knowledge. This study concentrates on investigating the method for measuring readability when it comes to choosing a text for students learning advanced Spanish. This study also argues for the use of songs and lyrics as a part of the study material in the classroom. Therefore, the readability method will be tested on parts of lyrics from two songs in Spanish. The study will show some factors that can affect the readability of the texts. The study will, based on these factors, discuss semantics, head verbs and syntax.

Diese Arbeit befasst sich mit zwei Themenbereichen des Data Mining beziehungsweise Text Mining, den zugehörigen algorithmischen Verfahren sowie Konzepten und untersucht mögliche Anwendungsszenarien. Auf der einen Seite wird das Gebiet der semantischen Ähnlichkeit besprochen. Kurz, der Frage, wie algorithmisch bestimmt werden kann, wie viel zwei Begriffe oder Konzepte miteinander zu tun haben. Die Technologie um das Wissen, dass etwa "Regen" ein Bestandteil von "Wetter" sein kann, ermöglicht verschiedenste Anwendungen. In dieser Arbeit wird ein Überblick über gängige Literatur gegeben, das Forschungsgebiet wird grob in die zwei Schulen der wissensbasierten und statistischen Methoden aufgeteilt und in jeder wird ein Beitrag durch Untersuchung vorhandener und Vorstellung eigener Ähnlichkeitsmaße geleistet. Eine Studie mit Probanden und ein daraus entstandener Datensatz liefert schließlich Einblicke in die Präferenzen von Menschen bezüglich ihrer Ähnlichkeitswahrnehmung. Auf der anderen Seite steht das Gebiet des Sentiment Mining, in dem versucht wird, algorithmisch aus großen Sammlungen unstrukturierten Texts, etwa Nachrichten von Twitter oder anderen sozialen Netzwerken, Stimmungen und Meinungen zu identifizieren und zu klassifizieren. Nach einer Besprechung zugehöriger Literatur wird der Aufbau eines neuen Testdatensatzes motiviert und die Ergebnisse der Gewinnung dieses beschrieben. Auf dieser neuen Grundlage erfolgt eine ausführliche Auswertung einer Vielzahl von Vorgehensweisen und Klassifikationsmethoden. Schließlich wird die praktische Nutzbarkeit der Ergebnisse anhand verschiedener Anwendungsszenarien bei Produkt-Präsentationen sowie Medien- oder Volksereignissen wie der Bundestagswahl nachgewiesen.