Die automatische Disambiguierung von Wortbedeutungen, im folgenden WSD (Word Sense Disambiguierung) genannt, ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich mit der „Entmehrdeutung“ von Wörtern innerhalb eines Textes beschäftigt.
Anwendungsgebiete dieses Prozesses, der jedem Wort den entsprechenden Sinn zuordnen soll, sind mitunter die Übersetzung von Texten sowie das Verstehen einer Sprache. Innerhalb eines Dokumentes können homonyme Wörter, wie „Bank“, „Schloss“ oder „Stock“ und polyseme Wörter und Wortgruppen wie „das sagt mir nichts“ oder „er sagt mir etwas“ auftreten. Diese Wörter besitzen zwei oder mehr Bedeutungen und können sogar unterschiedlichen Wortarten angehören. So steht „Bank“ auf der einen Seite für die „Sitzgelegenheit“, auf der anderen Seite für die „Institution“.
Die Aufgabe der WSD ist es, die jeweils richt ige Bedeutung dem entsprechenden Wort zuzuweisen. Im Laufe der Entwicklung der WSD wurden verschiedene Verfahren entwickelt, um eine möglichst hohe Rate korrekter Bedeutungszuordnungen zu erzielen. Werkzeuge der Disambiguierung bilden die „Part-of-Speech Tagger“ und integrierte Wörterbücher.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Integrierte Wörterbücher und Homographen
- Word Sense Tagger
- Probleme der WSD
- Ein Lösungsansatz zur WSD
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit bietet eine Einführung in die automatische Disambiguierung von Wortbedeutungen (WSD). Sie beleuchtet die Prinzipien, Methoden und Herausforderungen dieses Forschungsgebiets, mit dem Ziel, die Zuordnung der korrekten Bedeutung zu Wörtern in Texten zu optimieren.
- Definition und Bedeutung der WSD
- Methoden und Verfahren der WSD
- Herausforderungen und Probleme der WSD
- Lösungsansätze und zukünftige Entwicklungen der WSD
- Anwendungen der WSD in verschiedenen Bereichen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung definiert die WSD und ihre Bedeutung für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Mehrdeutigkeit von Wörtern in Texten verbunden sind.
- Integrierte Wörterbücher und Homographen: Dieses Kapitel erläutert die Rolle integrierter Wörterbücher und Homographen in der WSD. Es stellt verschiedene Wörterbücher wie LDOCE, ULTRA und WordNet vor und beschreibt ihre Eigenschaften und Anwendungsmöglichkeiten.
- Word Sense Tagger: Das Kapitel diskutiert die Funktion von „Word Sense Taggern“ und ihre Rolle bei der Identifizierung und Kennzeichnung mehrdeutiger Wörter in Texten.
- Probleme der WSD: Dieses Kapitel identifiziert und analysiert wichtige Herausforderungen und Probleme der WSD, darunter die Wahl des Bedeutungswörterbuches, die Auswahl des Algorithmus und die Festlegung von Selektionskriterien.
Schlüsselwörter
Automatische Disambiguierung von Wortbedeutungen, Word Sense Disambiguierung (WSD), Homographen, Polysemie, Bedeutungswörterbuch, Word Sense Tagger, Algorithmen, Kontextbasierte Methoden, Wissensbasierte Methoden, Machinelles Lernen, Regelbasiertes Lernen, Lexikas.
Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet „Word Sense Disambiguierung“ (WSD)?
WSD ist der Prozess der automatischen „Entmehrdeutung“ von Wörtern, um in einem Text jedem Wort die im Kontext korrekte Bedeutung zuzuordnen.
Was ist der Unterschied zwischen Homonymie und Polysemie?
Homonyme sind Wörter mit gleicher Form aber unterschiedlicher Bedeutung (z.B. Bank). Polyseme sind Wörter mit mehreren verwandten Bedeutungen.
Welche Werkzeuge werden für die WSD genutzt?
Wichtige Werkzeuge sind integrierte Wörterbücher (wie WordNet), Part-of-Speech Tagger und spezielle Algorithmen des maschinellen Lernens.
Welche Probleme treten bei der automatischen Disambiguierung auf?
Herausforderungen liegen in der Wahl des passenden Bedeutungswörterbuchs, der Treffsicherheit der Algorithmen und der Berücksichtigung des Kontextes.
In welchen Bereichen wird WSD angewendet?
WSD ist essenziell für die maschinelle Übersetzung, die Informationssuche und das allgemeine Sprachverständnis in der Computerlinguistik.
- Arbeit zitieren
- Susanne Matthäs (Autor:in), 2003, Automatische Disambiguierung von Wortbedeutungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/20872
