Computerlinguistische Semantik
Die Berechnung der Bedeutung von Wörtern, Sätzen und Diskursen: Darstellung lexikalischer und kompositioneller Bedeutung, Kennzeichnung, wer wem was angetan hat, und Auflösung von Referenz und Kohärenz in Texten.
Definition
Die computerlinguistische Semantik ist die Untersuchung, wie die Bedeutung sprachlicher Ausdrücke, von einzelnen Wortbedeutungen bis zur Interpretation zusammenhängender Diskurse, automatisch repräsentiert und berechnet werden kann.
Scope
Umfasst die maschinelle Verarbeitung von Bedeutung – lexikalische Semantik und Wortsinndisambiguierung, kompositioneller Aufbau von Satzbedeutung, Prädikat-Argument-Struktur mittels semantischer Rollenetikettierung sowie Diskurs- und pragmatische Phänomene wie Koreferenz und Kohärenz. Es umfasst sowohl logikbasierte als auch distributionelle Ansätze. Die syntaktische Struktur wird im Bereich Parsing und gelernte Repräsentationen in der statistischen und neuronalen NLP behandelt.
Sub-topics
Core questions
- Wie werden Wortbedeutungen im Kontext repräsentiert und disambiguiert?
- Wie setzt sich die Satzbedeutung aus den Bedeutungen ihrer Teile zusammen?
- Wie kann die Prädikat-Argument-Struktur automatisch wiederhergestellt werden?
- Wie werden Referenz und Kohärenz über einen Diskurs hinweg verfolgt?
Key concepts
- Wortsinn
- Kompositionalität
- logische Form
- Prädikat-Argument-Struktur
- semantische Rolle
- Koreferenz
- Diskurskohärenz
- distributionelle Bedeutung
Key theories
- Kompositionelle Bedeutungsrepräsentation
- Systematischer Aufbau der Bedeutung eines Satzes aus den Bedeutungen seiner Bestandteile und deren syntaktischer Kombination, oft in logische Formen.
- Distributionelle Semantik
- Ableitung von Bedeutung aus Mustern der Wortkookkurrenz in Korpora, die logikbasierte Ansätze mit empirisch fundierter Ähnlichkeit ergänzt.
History
Die computerlinguistische Semantik erbte die logikbasierte Bedeutungsrepräsentation aus Montagues formaler Semantik und den Inferenztraditionen, während die statistische Ära distributionelle und korpusbasierte Bedeutung hinzufügte. Die beiden Stränge konvergieren zunehmend, wobei neuronale Modelle Repräsentationen lernen, die sowohl kompositionelle als auch distributionelle Bedeutung annähern.
Debates
- Logische versus distributionelle Bedeutung
- Ob Bedeutung am besten durch explizite logische Formen, die Inferenz unterstützen, oder durch distributionelle Vektoren, die Ähnlichkeit erfassen, erfasst wird; hybride und neuronale Ansätze zielen nun darauf ab, ihre Stärken zu kombinieren.
Key figures
- Patrick Blackburn
- Johan Bos
- Christopher Manning
- Richard Montague
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Seminal works
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Frequently asked questions
- Was ist Kompositionalität?
- Kompositionalität ist das Prinzip, dass die Bedeutung eines komplexen Ausdrucks durch die Bedeutungen seiner Teile und die Art und Weise, wie sie kombiniert werden, bestimmt wird, wodurch Systeme Sätze interpretieren können, die sie noch nie zuvor gesehen haben.