Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-23524
Titel: Linguistic-based computational treatment of textual entailment recognition
Sonstige Titel: Linguistik-basierter komputationeller Ansatz zur Erkennung textueller Inferenz
Verfasser: Amoia, Marilisa
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2009
SWD-Schlagwörter: Semasiologie
Sprachverarbeitung
Freie Schlagwörter: Lexikalische Semantik
Textuelle Inferenz
Entailment
lexical semantics
natural language processing
entailment
DDC-Sachgruppe: 400 Sprache, Linguistik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: In this thesis, I investigate how lexical resources based on the organisation of lexical knowledge in classes which share common (syntactic, semantic, etc.) features support natural language processing and in particular symbolic recognition of textual entailment. First, I present a robust and wide coverage approach to lexico-structural verb paraphrase recognition based on Levin's (1993) classification of English verbs. Then, I show that by extending Levin's framework to general inference patterns, a classification of English adjectives can be obtained that compared with previous approaches, provides a more fine grained semantic characterisation of their inferential properties. Further, I develop a compositional semantic framework to assign a semantic representation to adjectives based on an ontologically promiscuous approach (Hobbs, 1985) and thereby supporting first order inference for all types of adjectives including extensional ones. Finally, I present a test suite for adjectival inference I developed as a resource for the evaluation of computational systems handling natural language inference.
In der vorliegenden Dissertation habe ich untersucht, wie lexikalische Ressourcen, die auf der Gliederung lexikalischen Wissens in Klassen mit gemeinsamen Eigenschaften (lexikalische, semantische etc,) basieren, die computergestützte Verarbeitung natürlicher Sprache und insbesondere die symbolische Erkennung von Entailment unterstützen. Basierend auf Levins (1993) Klassifikation englischer Verben, wurde zuerst ein robuster, für die Verarbeitung beliebiger Texte geeigneter Ansatz zur Paraphrasenerkennung vorgestellt. Dann habe ich aufgezeigt, dass man durch eine Erweiterung von Levins Systematik zur Behandlung allgemeiner Inferenzmuster, eine Klassifikation von englischen Adjektiven erhält, die verglichen mit früheren Ansätzen, eine feinkörnige semantische Charakterisierung ihrer inferentiellen Eigenschaften gestattet und so die Basis für die computergestützte Behandlung von Inferenz bei Adjektiven bildet. Ein anderes beachtliches Ergebnis der vorliegenden Arbeit ist die Test Suite, die ich entwickelt habe und die als Ressource für NPL Anwendungen, die Inferenzen (insbesondere Inferenzen bei Adjektiven) behandeln, genutzt werden kann. Durch die Konstruktion dieser Test Suite beabsichtige ich, den Weg für die Schaffung von Ressourcen zu ebnen, die einen tieferen Einblick in die für Inferenz verantwortlichen Phänomene ermöglichen.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-20366
hdl:20.500.11880/23580
http://dx.doi.org/10.22028/D291-23524
Erstgutachter: Pinkal, Manfred
Tag der mündlichen Prüfung: 7-Nov-2008
SciDok-Publikation: 8-Jan-2009
Fakultät: Fakultät 4 - Philosophische Fakultät II
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Ehemalige Fachrichtung: bis SS 2016: Fachrichtung 4.7 - Allgemeine Linguistik
Fakultät / Institution:P - Philosophische Fakultät

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