Inhalt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Lernverfahrens, das aus großen Textkorpora semantische Relationen automatisch extrahiert. Den Kern des Verfahrens bildet die Iteration von Suchschritt und Verifikationsschritt, in denen in gesuchter Relation stehende Wörter gefunden und überprüft werden. Auf diese Weise ist es möglich, mit wenigen bekannten Wörtern eine große Anzahl in derselben Relation stehende Wörter zu gewinnen. So können mit wenig Aufwand große Listen von Wörtern erstellt werden, die in einem semantischen Zusammenhang stehen. Nach der Skizzierung des Algorithmus werden theoretische Vorhersagen bezüglich der für das Verfahren geeigneten Relationen getroffen, sowie der Ablauf modelliert. Einige mit einer Implementierung des Verfahrens erzielten Ergebnisse werden für verschiedene semantische Relationen vorgestellt, evaluiert und diskutiert, desweiteren werden Ausblicke und Verbesserungsmöglichkeiten angegeben. Schließlich wird eine Anwendung des Verfahrens vorgestellt, die im Rahmen des Projekt Deutscher Wortschatz in Zeitungsartikeln Personnennamen mit zugehörigen Berufsbezeichnungen markiert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:16502 |
| Date | 20 October 2017 |
| Creators | Biemann, Christian |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-163403, qucosa:16340 |
Page generated in 0.0021 seconds