Sprache und Semantik. Part-of-Speech-Tagging angewendet auf Web-Texte
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Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
13,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
29.05.2015
Verlag
GRINSeitenzahl
17 (Printausgabe)
Dateigröße
500 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783656969730
Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)), Veranstaltung: Seminar Sprache und Semantik: statistische und symbolische Verfahren, Sprache: Deutsch, Abstract: Viele Kinder lernen es wahrscheinlich schon in der Grundschule: Mit bunten Farben werden die verschiedenen Wortarten in einem Satz unterstrichen. Das klingt eigentlich ganz einfach, doch für den Computer ist es nicht so leicht, Texte zu lesen und zu verstehen wie für den Menschen.
Es bedarf zunächst einer syntaktischen Analyse, damit er wenigstens teilweise an diese Fähigkeit heranreicht und nach "Verstehen" der Grammatik mit bestimmten Methoden auch Inhalte verstehen kann, wie z.B. auch Inhalte aus dem Internet.
Das Internet nimmt einen immer größeren Raum in unserer Gesellschaft ein. Alle möglichen wichtigen und unwichtigen Informationen sind dort öffentlich zugänglich. Um diese Informationen maschinell herauszulesen und zu filtern, ist es oft ein grundlegender Vorverarbeitungsschritt, in einem Satz zu jedem Wort die richtige Wortkategorie zuzuordnen, was Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging) genannt wird. Mit den gewonnen Informationen aus den Annotationen können Maschinen leichter die Bedeutung eines Satzes erfassen oder in eine andere Sprache übersetzen.
Automatisches Part-of-Speech Tagging ermöglicht genau diese Zuordnung maschinell. Häufig wird Part-of-Speech-Tagging als "solved task" bezeichnet, da die Exaktheit bis zu 98% beträgt. Allerdings muss man dabei berücksichtigen, dass bei diesen hohen Treffgenauigkeiten ausschließlich Zeitungstexte oder in ähnlicher Sprache geschriebenen Texte betrachtet wurden, die in der Regel formgerecht und fehlerfrei sind.
Andere Textarten wie z.B. Texte in Umgangssprache erreichen deutlich geringere Genauigkeiten. Besonders im Internet finden sich viele unterschiedliche Textgattungen, dazu kommen u.a. eine Menge Rechtschreibfehler, grammatikalisch nicht korrekte Sätze, untypische Wortverwendungen oder Dialekte.
Es macht in der heutigen Zeit, die sich immer mehr um das Internet dreht, auf jeden Fall Sinn, das Taggen möglichst diesen Bedingungen anzupassen, um selbst bei umgangssprachlichen oder nicht ganz korrekten Sätzen eine möglichst hohe Fehlerfreiheit gewährleisten zu können.
In dieser Arbeit geht es um mögliche Ansätze zur Verbesserung des POS-Tagging in Web-Texten. Dafür wird in Abschnitt 2 zuerst POS-Tagging allgemein vorgestellt, in Abschnitt 3 die Probleme, die bei Web-Texten auftreten, aufgezeigt und in Abschnitt 4 mögliche Lösungsansätze vorgestellt. Im letzten Abschnitt wird dann noch das Ergebnis zusammengefasst und ein Ausblick auf das weitere Vorgehen gegeben.
Es bedarf zunächst einer syntaktischen Analyse, damit er wenigstens teilweise an diese Fähigkeit heranreicht und nach "Verstehen" der Grammatik mit bestimmten Methoden auch Inhalte verstehen kann, wie z.B. auch Inhalte aus dem Internet.
Das Internet nimmt einen immer größeren Raum in unserer Gesellschaft ein. Alle möglichen wichtigen und unwichtigen Informationen sind dort öffentlich zugänglich. Um diese Informationen maschinell herauszulesen und zu filtern, ist es oft ein grundlegender Vorverarbeitungsschritt, in einem Satz zu jedem Wort die richtige Wortkategorie zuzuordnen, was Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging) genannt wird. Mit den gewonnen Informationen aus den Annotationen können Maschinen leichter die Bedeutung eines Satzes erfassen oder in eine andere Sprache übersetzen.
Automatisches Part-of-Speech Tagging ermöglicht genau diese Zuordnung maschinell. Häufig wird Part-of-Speech-Tagging als "solved task" bezeichnet, da die Exaktheit bis zu 98% beträgt. Allerdings muss man dabei berücksichtigen, dass bei diesen hohen Treffgenauigkeiten ausschließlich Zeitungstexte oder in ähnlicher Sprache geschriebenen Texte betrachtet wurden, die in der Regel formgerecht und fehlerfrei sind.
Andere Textarten wie z.B. Texte in Umgangssprache erreichen deutlich geringere Genauigkeiten. Besonders im Internet finden sich viele unterschiedliche Textgattungen, dazu kommen u.a. eine Menge Rechtschreibfehler, grammatikalisch nicht korrekte Sätze, untypische Wortverwendungen oder Dialekte.
Es macht in der heutigen Zeit, die sich immer mehr um das Internet dreht, auf jeden Fall Sinn, das Taggen möglichst diesen Bedingungen anzupassen, um selbst bei umgangssprachlichen oder nicht ganz korrekten Sätzen eine möglichst hohe Fehlerfreiheit gewährleisten zu können.
In dieser Arbeit geht es um mögliche Ansätze zur Verbesserung des POS-Tagging in Web-Texten. Dafür wird in Abschnitt 2 zuerst POS-Tagging allgemein vorgestellt, in Abschnitt 3 die Probleme, die bei Web-Texten auftreten, aufgezeigt und in Abschnitt 4 mögliche Lösungsansätze vorgestellt. Im letzten Abschnitt wird dann noch das Ergebnis zusammengefasst und ein Ausblick auf das weitere Vorgehen gegeben.
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