Resolving Coreferent Bridging in German Newspaper Text

DSpace Repository


Dateien:
Aufrufstatistik

URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-57748
http://hdl.handle.net/10900/46912
Dokumentart: Dissertation
Date: 2010
Language: English
Faculty: 5 Philosophische Fakultät
Department: Allgemeine u. vergleichende Sprachwissenschaft
Advisor: Hinrichs, Erhard (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2010-07-19
DDC Classifikation: 400 - Language and Linguistics
Keywords: Computerlinguistik , Maschinelles Lernen , Texttechnologie , Referenzidentität , Syntaktische Analyse
Other Keywords:
Computational linguistics , Discourse , Definite descriptions , Coreference , German , Parsing
License: Publishing license including print on demand
Order a printed copy: Print-on-Demand
Show full item record

Inhaltszusammenfassung:

Diese Dissertation befasst sich mit Techniken, die geeignet sind, Koreferenzauflösung in deutschen Zeitungstexten - das Gruppieren von Nominalphrasen innerhalb eines Textes entsprechend deren intendierter Referenz - zu verbessen, genauer das bislang weniger untersuchte Teilgebiet der Nicht-Pronomen, nämlich der definiten Beschreibungen (Nominalphrasen, die ein Appelativum als lexikalischen Kopf und einen definiten Artikel aufweisen) und Eigennamen. Im Mittelpunkt stehen korpusbasierte Techniken, die plausible Koreferenzbeziehungen zwischen Nennungen mit verschiedenen lexikalischen Köpfen anhand von Indikatoren semantischer Ähnlichkeit etablieren, die für diese Indikatoren notwendigen Vorverarbeitungsschritte, und Methoden zur unterscheidung von anaphorischen und nicht-anaphorischen definiten Beschreibungen.

Abstract:

This thesis is concerned with techniques to improve coreference resolution for German newspaper text - grouping noun phrases of a text with respect to their intended reference, specifically the non-pronoun part of the problem including definite descriptions (common noun phrases with a definite article) and names. It is concerned especially with techniques to establish plausible coreference relations between mentions with different heads using indicators of semantic similarity, the preprocessing steps necessary for these indicators, and useful techniques for establishing the anaphoricity or non-anaphoricity of definite descriptions.

This item appears in the following Collection(s)