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).
[Abbildung in der Downloadversion enthalten]
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.
[Abbildung in der Downloadversion enthalten]
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.)
[...]
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Die Mikrokosmos Ontology
- Aufbau der Mikrokosmos
- Lexikon und Ontologie
- Struktur der Ontologie
- Struktur eines Konzepts
- Wozu wird die Ontologie
- Auflösung von Ambiguität, Metapher und Metonymie
- Ambiguität
- Folgerungen aus Lücken schließen
- Metonymie
- Auflösung von Ambiguität, Metapher und Metonymie
- Fazit
- Literatur- und Quellenverzeichnis
- ANHANG
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Mikrokosmos Ontology und untersucht ihre Funktionsweise im Kontext der maschinellen Übersetzung und des "natural language processing" (NLP). Die Arbeit analysiert die Struktur der Ontologie, ihre Konzepte und Relationen, sowie ihre Rolle bei der Auflösung von Ambiguitäten und der Interpretation von Metaphern und Metonymien.
- Die Mikrokosmos Ontology als Werkzeug für maschinelle Übersetzung und NLP
- Die Struktur und Organisation der Ontologie
- Die Rolle der Ontologie bei der Auflösung von Ambiguitäten
- Die Anwendung der Ontologie bei der Interpretation von Metaphern und Metonymien
- Die Verbindung zwischen Lexikon und Ontologie im Übersetzungsprozess
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Problematik der Informationsgewinnung aus dem Internet dar und führt in die Thematik der Ontologie als Lösungsmöglichkeit ein. Das zweite Kapitel beschreibt die Mikrokosmos Ontology als ein "Set von Symbolen und möglichen Beziehungen zwischen ihnen", das zur Erstellung einer sprachneutralen Computerrepräsentation von Texten dient. Das dritte Kapitel analysiert den Aufbau der Mikrokosmos Ontology, bestehend aus Lexikon und Ontologie, sowie die Struktur der Ontologie mit ihren Konzepten und Relationen. Es wird auch die interne Struktur eines Konzepts anhand des Beispiels "DOLCH" erläutert. Das vierte Kapitel beschäftigt sich mit den Einsatzmöglichkeiten der Ontologie, insbesondere bei der Auflösung von Ambiguitäten, der Interpretation von Metaphern und Metonymien sowie dem Schließen von Lücken in Texten. Das Kapitel illustriert diese Funktionen anhand von Beispielen und diskutiert die Herausforderungen, die bei der Anwendung der Ontologie auftreten können.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Mikrokosmos Ontology, maschinelle Übersetzung, "natural language processing" (NLP), Semantik Web, Ambiguität, Metapher, Metonymie, Lexikon, Ontologie, Konzepte, Relationen, Struktur, Übersetzungsprozess, Wissensrepräsentation.
- Arbeit zitieren
- Ramon Schalleck (Autor:in), 2002, Mikrokosmos Ontology, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/7599
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