1 EINLEITUNG
Die Suchmaschine Google zeigt in ihrem Startfenster immer die aktuelle Anzahl der Dokumente an, die in der Google Datenbank erfasst sind. Am 28.08.02 waren das etwa 2,5 Milliarden Web-Seiten (Abbildung 1-1).
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Abbildung 1-1
Diese Zahl stellt nicht den gesamten Inhalt des WWW dar und schon gar nicht die damit verknüpften Inhalte, die Firmen- und Universitätsnetze bieten. Die Vorstellung, aus diesem gigantischen Haufen eine brauchbare Information zu extrahieren, scheint absurd. Suchmaschinen bewältigen höchstens die Aufgabe, die gesuchten Wörter in Web-Seiten zu finden. Eine Frage wie: „Was kommt nach dem Graduale?“ gibt als Antwort alle Web-Seiten, in denen diese Abfolge von Wörtern vorkommt, aber nicht die eigentliche Antwort auf diese Frage: “Nach dem Graduale kommt das Alleluia.“ Durch das Lesen der Ergebnisdokumente würde diese Antwort wahrscheinlich auch irgendwann zustande kommen. Jedoch ist schon der Begriff „Graduale“ so mehrdeutig, dass es nicht nur eine Antwort auf diese Frage gibt.
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Abbildung 1-2[1]
Das Graduale Romanum oder auch Graduale Triplex bezeichnet z.B. ein Buch, das die Gesänge der Messe enthält, während das Graduale ein in der Messe vorkommender Gesang ist, auf den das Alleluia folgt (Abbildung 1- 2). Im Semantik Web von Tim Berners Lee[2] soll die Beantwortung solcher Fragen möglich sein. Lee geht davon aus, das sich im Web die Antworten schon befinden, nur eben noch nicht in der Form, die für die maschinelle Beantwortung nötig wäre. Deshalb müssten die Inhalte der Web-Seiten in relationale Datenbanken gespeichert werden. Eine einfache Vorstellung für eine relationale Datenbank wäre in diesem Fall eine zweispaltige Datenbank mit einer Zeitspalte und einer Namensspalte, in der die chronologische Reihenfolge der Messeteile steht. Die Beziehungen zwischen den Spalten wird Relation genannt und stellt damit die Semantik des Semantik Web dar. In dieser Datenbank sollen also alle Informationen so abgespeichert sein, dass der Computer mit ihnen selbstständig die Fragen beantworten kann. (Das maschinelle Erstellen von Antworten auf vom Menschen gestellte Fragen fällt übrigens in die Disziplin „natural language processing“ oder NLP. NLP ist eine der vielen Disziplinen, die sich um das Hauptthema „künstliche Intelligenz“ drehen. Machine Translation (MT) gehört ebenfalls dazu.)
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Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Die Mikrokosmos Ontology
- 3 Aufbau der Mikrokosmos Ontology
- 3.1 Lexikon und Ontologie
- 3.2 Struktur der Ontologie
- 3.3 Struktur eines Konzepts
- 4 Wozu wird die Ontologie gebraucht?
- 4.1 Auflösung von Ambiguität, Metapher und Metonymie
- 4.1.1 Ambiguität
- 4.1.2 Folgerungen aus Lücken schließen
- 4.1.3 Metonymie
- 4.1 Auflösung von Ambiguität, Metapher und Metonymie
- 5 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Mikrokosmos Ontology und ihre Anwendung in der maschinellen Übersetzung. Ziel ist es, den Aufbau und die Funktionalität der Ontologie zu beschreiben und ihre Bedeutung für die Auflösung von Mehrdeutigkeiten im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung zu erläutern.
- Aufbau und Struktur der Mikrokosmos Ontology
- Die Rolle von Ontologien in der maschinellen Übersetzung
- Auflösung von Ambiguitäten durch Ontologien
- Anwendung der Ontologie im Bereich des Semantik Web
- Beziehung zwischen Lexikon und Ontologie
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Problematik der Informationsbeschaffung im Internet ein und verdeutlicht die Grenzen herkömmlicher Suchmaschinen. Am Beispiel der Frage „Was kommt nach dem Graduale?“ wird die Mehrdeutigkeit von Begriffen und die Notwendigkeit einer semantischen Repräsentation von Wissen für eine präzise Informationsgewinnung aufgezeigt. Die Arbeit wird im Kontext des Semantik Web und der maschinellen Übersetzung positioniert, wobei die Mikrokosmos Ontology als ein Lösungsansatz vorgestellt wird.
2 Die Mikrokosmos Ontology: Dieses Kapitel definiert den Begriff der Ontologie als ein Set von Symbolen und deren Beziehungen. Es wird erklärt, wie Ontologien und Computerlexika zur Erstellung einer sprachneutralen Computerrepräsentation (interlingual meaning representation – TMR) beitragen. Die Ontologie wird als maschinell gespeichertes Weltwissen dargestellt, welches den Vergleich der Textrepräsentation mit der in der Ontologie beschriebenen Welt ermöglicht.
3 Aufbau der Mikrokosmos Ontology: Dieser Abschnitt beschreibt detailliert die Struktur der Mikrokosmos Ontology. Es werden die Beziehungen zwischen Lexikon und Ontologie, die Struktur der Ontologie selbst sowie die Struktur eines einzelnen Konzepts innerhalb der Ontologie beleuchtet. Die verschiedenen Ebenen der Organisation und die Art und Weise, wie Wissen in der Ontologie repräsentiert wird, werden umfassend dargestellt.
4 Wozu wird die Ontologie gebraucht?: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Anwendung der Mikrokosmos Ontology. Es wird insbesondere die Fähigkeit der Ontologie zur Auflösung von Ambiguität, Metaphern und Metonymien behandelt. Konkrete Beispiele erläutern, wie die Ontologie hilft, Mehrdeutigkeiten zu beseitigen und kontextuell korrekte Interpretationen zu ermöglichen. Der Fokus liegt auf der Verbesserung der maschinellen Übersetzung und des Informationszugriffs im Semantik Web.
Schlüsselwörter
Mikrokosmos Ontology, maschinelle Übersetzung, Semantik Web, natürliche Sprachverarbeitung, Ambiguität, Weltwissen, Computerlinguistik, interlinguale Bedeutung, Lexikon, Ontologieentwicklung.
Mikrokosmos Ontology: Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Gegenstand dieser Seminararbeit?
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Mikrokosmos Ontology und ihrer Anwendung in der maschinellen Übersetzung. Sie untersucht den Aufbau und die Funktionalität der Ontologie und erläutert ihre Bedeutung für die Auflösung von Mehrdeutigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung.
Was sind die zentralen Themen der Arbeit?
Die Arbeit behandelt folgende Schwerpunktthemen: den Aufbau und die Struktur der Mikrokosmos Ontology, die Rolle von Ontologien in der maschinellen Übersetzung, die Auflösung von Ambiguitäten durch Ontologien, die Anwendung der Ontologie im Semantik Web und die Beziehung zwischen Lexikon und Ontologie.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel: Eine Einleitung, die die Problematik der Informationsbeschaffung im Internet und die Notwendigkeit semantischer Wissensrepräsentationen beleuchtet; eine Kapitel über die Mikrokosmos Ontology selbst und deren Definition; ein Kapitel zum Aufbau der Ontologie mit Details zu Lexikon, Struktur und einzelnen Konzepten; ein Kapitel zur Anwendung der Ontologie bei der Auflösung von Ambiguitäten, Metaphern und Metonymien; und abschließend ein Fazit.
Was ist die Mikrokosmos Ontology?
Die Mikrokosmos Ontology wird als ein Set von Symbolen und deren Beziehungen definiert. Sie dient als maschinell gespeichertes Weltwissen und ermöglicht den Vergleich von Textrepräsentationen mit der in der Ontologie beschriebenen Welt. Sie trägt zusammen mit Computerlexika zur Erstellung einer sprachneutralen Computerrepräsentation (interlingual meaning representation – TMR) bei.
Wie wird die Ontologie in der maschinellen Übersetzung eingesetzt?
Die Ontologie hilft, Mehrdeutigkeiten (Ambiguität), Metaphern und Metonymien in Texten aufzulösen. Durch den Abgleich mit dem in der Ontologie gespeicherten Wissen werden kontextuell korrekte Interpretationen ermöglicht und somit die Genauigkeit der maschinellen Übersetzung verbessert. Sie spielt auch eine Rolle im Kontext des Semantik Web.
Welche Probleme löst die Mikrokosmos Ontology?
Die Ontologie adressiert die Herausforderungen der Mehrdeutigkeit von Begriffen und die Grenzen herkömmlicher Suchmaschinen. Sie ermöglicht präzisere Informationsgewinnung, indem sie eine semantische Repräsentation von Wissen bietet und somit eine kontextuell korrekte Interpretation von Informationen erlaubt.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Wichtige Schlüsselwörter sind: Mikrokosmos Ontology, maschinelle Übersetzung, Semantik Web, natürliche Sprachverarbeitung, Ambiguität, Weltwissen, Computerlinguistik, interlinguale Bedeutung, Lexikon, Ontologieentwicklung.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Das Ziel der Arbeit ist es, den Aufbau und die Funktionalität der Mikrokosmos Ontology zu beschreiben und ihre Bedeutung für die Auflösung von Mehrdeutigkeiten im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung zu erläutern.
Wie wird die Beziehung zwischen Lexikon und Ontologie dargestellt?
Die Arbeit beleuchtet detailliert die Beziehung zwischen Lexikon und Ontologie, die für die Erstellung einer sprachneutralen Computerrepräsentation (TMR) essentiell ist. Es wird gezeigt, wie beide Komponenten zusammenwirken, um eine präzise und kontextuell korrekte semantische Repräsentation zu ermöglichen.
Wo wird die Ontologie angewendet?
Die Anwendung der Ontologie wird im Bereich der maschinellen Übersetzung und im Kontext des Semantik Web beschrieben. Es wird gezeigt, wie sie zur Verbesserung des Informationszugriffs und der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung beiträgt.
- Quote paper
- Ramon Schalleck (Author), 2002, Mikrokosmos Ontology, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/7599
