This article addresses the notion of linguistic meaning with reference to Kiswahili. It focuses particular attention on meaning typology, with the assumption that a discussion of meaning types can enhance the understanding and appreciation of linguistic meaning. The discussion takes its general conceptual orientation from the approach that considers meaning as use, whereby the unit of analysis is the speech act. This is a functional view of linguistic meaning, the tenets of which are contained in functional grammar. From a broader perspective, this article distinguishes conceptual and associative meaning then proceeds to deal with the individual types. Ultimately, five types of linguistic meaning are discussed: conceptual, connotative, social, affective and collocative. From the discussion, conclusionsabout the value of the typology for defining the concept and the scope of semantics are drawn.

Ulm, Univ., Diss., 2007.

This article addresses the notion of linguistic meaning with reference to Kiswahili. It focuses particular attention on meaning typology, with the assumption that a discussion of meaning types can enhance the understanding and appreciation of linguistic meaning. The discussion takes its general conceptual orientation from the approach that considers meaning as use, whereby the unit of analysis is the speech act. This is a functional view of linguistic meaning, the tenets of which are contained in functional grammar. From a broader perspective, this article distinguishes conceptual and associative meaning then proceeds to deal with the individual types. Ultimately, five types of linguistic meaning are discussed: conceptual, connotative, social, affective and collocative. From the discussion, conclusionsabout the value of the typology for defining the concept and the scope of semantics are drawn.

To this day research in pre-colonial Swahili history has only taken casual notice of the role of Swahili crafts. This applies in particular to blacksmithing and iron smelting. Probably iron smelting were among the driving factors of cultural contact and of the development of economical structures on the Swahili Coast. Kusimba postulates that metallurgy played an important role for cultural change within Swahili polities. Foreign trade in iron products to other parts of the Indian Ocean fostered local exchange systems that linked the East African settlements on the Coast to each other and the interior (1996:387). In this article the potential of linguistic research on iron crafts for Swahili historiography will be demonstrated, though it has to be emphasised that linguistic evidence is as of yet too scarce to allow more than preliminary results. Two steps are deemed necessary to achieve this aim. In a first step the scientific contributions by historical linguistics, history, and archaeology in regard to Swahili iron working will be reviewed. In a second step it will be demonstrated that historical semantics, together with language geography can make a significant contribution to this discussion. More than anything else, it is the semantic aspect of language that is capable of revealing pre-colonial cultural change in Africa. With comparative phonological and morphological methods historical genetic relationships within a given language family can be discovered.

`Kinds of objects and their meanings´ deals with objecthood in Kiswahili. From a syntactic point of view, there is but one kind of object: the distinction between `direct´ and `indirect´ object has no syntactic properties, and one verb can have only one object. Of course, objects can have different semantic roles. This raises questions about the syntactic and semantic functions of `naked´ non-objects, and some of these are approached by inspecting fifty examples of the verb kutia `to put [sth] [into]´ from Sacleux´s dictionary. Three syntactic and semantic frames are distinguished and the respective roles of the arguments are described. Finally, there is a brief discussion about the meaning of the object as such and how it is influenced by the presence of the applicative extension.

Im Vortrag soll zunächst geklärt werden, was man unter künstlicher Intelligenz versteht. Dabei wird herausgestellt, dass KI in etwa so alt wie die Informatik ist. Anhand von einigen Beispielen wird verdeutlicht, welche Anwendungsfelder für KI in Frage kommen. / The lecture will first clarify what is meant by artificial intelligence. It will be pointed out that AI is about as old as computer science. With the help of some examples, it will be made clear which fields of application come into question for AI.

Das theoretische Konstrukt der individuellen Curricula von Lehrkräften, operationalisiert mit Hilfe des Forschungsprogramms Subjektive Theorien (FST), wurde für die Untersuchung der individuellen Konzepte von Lehrkräften im Bereich der Algebra der Klassenstufen 7 und 8 mit dem Ziel ihre Unterrichts- und Planungsentscheidungen im Algebraunterricht nachzuvollziehen und zu verstehen und damit einen Einblick in den realen Unterrichtsalltag zu erhalten, genutzt. Untersucht wurden neun Gymnasiallehrkräfte mit Hilfe einer Interviewstudie. Weiterhin wurden die Resultate der einzelnen Fallstudien gegeneinander kontrastiert und es konnten drei Typen individueller Algebracurricula entwickelt werden. Die Ergebnisse zeigten beispielsweise, dass ein Hauptproblem für die Lehrkräfte darin besteht, dass sie in ihrem Algebraunterricht die syntaktischen und semantischen Elemente der Algebra eher voneinander trennen und dabei für sie die Frage auftaucht, in welchem Verhältnis diese unterrichtet werden sollten. Ein Vergleich der vorliegenden Untersuchung mit bestehenden Untersuchungen in den Bereichen Stochastik, Geometrie und der Analysis untermauert den Verdacht der Domänenspezifität individueller Curricula.

This thesis tackles the problem of modeling the semantics of natural language. Neural Network models are reviewed and a new Bayesian approach is developed and evaluated. As the performance of standard Monte Carlo algorithms proofed to be unsatisfactory for the developed models, the main focus lies on a new adaptive algorithm from the Sequential Monte Carlo (SMC) family. The Gradient Importance Sampling (GRIS) algorithm developed in the thesis is shown to give very good performance as compared to many adaptive Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms on a range of complex target distributions. Another advantage as compared to MCMC is that GRIS provides a straight forward estimate of model evidence. Finally, Sample Inflation is introduced as a means to reduce variance and speed up mode finding in Importance Sampling and SMC algorithms. Sample Inflation provides provably consistent estimates and is empirically found to improve convergence of integral estimates. / Diese Dissertation befasst sich mit der Modellierung der Semantik natürlicher Sprache. Eine Übersicht von Neuronalen Netzwerkmodellen wird gegeben und ein eigener Bayesscher Ansatz wird entwickelt und evaluiert. Da die Leistungsfähigkeit von Standardalgorithmen aus der Monte-Carlo-Familie auf dem entwickelten Model unbefriedigend ist, liegt der Hauptfokus der Arbeit auf neuen adaptiven Algorithmen im Rahmen von Sequential Monte Carlo (SMC). Es wird gezeigt, dass der in der Dissertation entwickelte Gradient Importance Sampling (GRIS) Algorithmus sehr leistungsfähig ist im Vergleich zu vielen Algorithmen des adaptiven Markov Chain Monte Carlo (MCMC), wobei komplexe und hochdimensionale Integrationsprobleme herangezogen werden. Ein weiterer Vorteil im Vergleich mit MCMC ist, dass GRIS einen Schätzer der Modelevidenz liefert. Schließlich wird Sample Inflation eingeführt als Ansatz zur Reduktion von Varianz und schnellerem auffinden von Modi in einer Verteilung, wenn Importance Sampling oder SMC verwendet werden. Sample Inflation ist beweisbar konsistent und es wird empirisch gezeigt, dass seine Anwendung die Konvergenz von Integralschätzern verbessert.

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.

Die Bedeutung der in den relationalen Datenbankmanagementsystemen dargestellten Realwelt-Objekten wird weder explizit noch vollständig beschrieben. Demzufolge treffen häufig diese Systeme mit den Anfrageantworten nicht die Benutzerabsichten. Die vorliegende Dissertation präsentiert einen ontologie-basierten Ansatz für die semantische Anfrageverarbeitung. In diesem Ansatz sollen semantische Informationen aus einer gegebenen Ontologie abgeleitet und für die Umformulierung der Benutzeranfrage verwendet werden. Dies führt zu einer neuen Anfrage, die für den Benutzer sinnvollere Ergebnisse aus der Datenbank zurückliefern kann. Wir definieren und spezifizieren Einschränkungen und Abbildungen zwischen der Ontologie- und den Datenbank-Konzepten, um eine Ontologie mit einer Datenbank zu verknüpfen. Des Weiteren entwickeln wir eine Reihe von Algorithmen, die uns helfen, diese Abbildungen auf eine halbautomatische Weise zu finden. Au"serdem entwickeln wir eine Reihe von semantischen Regeln, die für die Umformulierung einer Anfrage benutzt werden. Die Haupteigenschaft einer Regel ist es, Begriffe einer Anfrage durch andere Begriffe zu ersetzen oder anzureichern, die von denselben ontologischen Konzepten dargestellt werden. Weiterhin benutzen wir die Theorie der Termersetzungssysteme, um den Transformationsprozess zu formalisieren und die wesentlichen Eigenschaften für das Anwenden der Regeln zu studieren. Aufbauend auf diesem Ansatz wurde ein Prototyp implementiert und wurde die Fähigkeit unseres Ansatzes durch einer real existierenden Anwendung ausgewertet. / Currently, database management systems solely rely on exact syntax of queries to retrieve data. As consequence query answers often do not meet the user''s intention. In this thesis we propose an ontology-based semantic query processing approach for database systems. We use ontologies to transform a user query into another query that may provide a more meaningful answer to the user. For this purpose, we define and specify different mappings that relate concepts of an ontology with those of an underlying database and develop a set of algorithms that allow us to find these mappings in a semi-automatic way. Moreover, we propose a set of semantic rules for transforming queries using terms derived from the ontology. We classify the rules and demonstrate their usefulness using practical examples. Furthermore, we make use of the theory of term rewriting systems to formalize the transformation process and to study the basic properties for applying these rules. Finally, we implement a prototype system using current technologies and evaluate its capability by using a real world application.