W v Hahn Uni HH 2002 1

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Aufgaben der semantischen Analyse © W. v. Hahn, Uni HH 2002 3 nach Menzel Zugrunde liegt das Kompositionalitätsprinzip G. Freges Semantikkonstruktion » Ermitteln des semantischen Potentials einer Äußerung » Grundlage nur sprachliche Information – Bedeutung der Wörter – Syntaktische Anordnung – keine Kontextinformation, keine zusätzlichen Wissensquellen Das Ergebnis kann mehrdeutig sein

Aufgaben der semantischen Analyse © W. v. Hahn, Uni HH 2002 4 nach Menzel Semantische Resolution » Ermitteln des aktuellen semantischen Werts im Äußerungskontext (oft auch “Kotext” genannt) » Disamibuierung » Identifikation der Referenzobjekte » Grundlage: Kontextwissen Semantische Auswertung » Ermitteln relevanter Äußerungsinformation » nutzerspezifische Schlußfolgerungen » Anwendung von Inferenzmechanismen auf dem semantischen Wert » Grundlage: Weltwissen und Alltagswissen

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 5 Designentscheidungen für die Semantik im Parser? Semantischer Parser / Kasusgrammatik Trennung von Konstruktion, Resolution und Auswertung? Mehrphasenverarbeitung vs Extraktion Frameorientierte Verarbeitung oder kompositionelle Verfahren Domänenwissen in der Semantik? Referenzsemantik Konzeptuelles Wissen und Faktenwissen trennen? Adressatenspezifische Interpretation? Partnermodell Zeitliche Abhängigkeit? Zeitlogik

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 6 Semantische Klassifizierung von LS: Logische Struktur Verben (R (a, b, c. . . )) VZ: Valenzzahl (obligatorisch/fakultativ) SMA: Semantische Analyse Beispiel: "lauf-" LS: a R c d e VZ: 2+(3) = 5 VM: Inhärente Valenz-Merkmale Funktoren: Merkmale, die Valenzmerkmale spezifizieren Modifikatoren: inhärente, valenirrelevante Merkmale SMA: Funktoren: /-Zustand/, /+Aktivität/, SBM: Selektionsbeschränkungen der Mitspieler /+bewegt/, /+Hilfsmittel/ Modifikatoren: /auf festem Untergrund/, /+schnell/, /+horizontal/ VM: a /+Agens/ b: /+(source) (path) (goal)/ c: /+(Instr)/ SBM: a: (+lebendig) b: (+fest), (+lokal) Gerling/Orthen, Deutsche Zustands- und Bewegungsverben. Tübingen 1979 c: (+organisch)

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 7 Sorten-Hierarchie: MORANs Welt Object Abstrct. Obj Place Phys. Obj Relation Animal Prep To Location Room Loc. B Loc. A On Toy Doll 1 Dog Furniture Ball 1 Human From Fido Male Figaro Female Ristin Chair 1

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 8 Script einer Flugreise nach Bruce (982) Semantisches Netz von HWIM Budget Item for DB/Trips the 1976 Woods ettoal Nov. 3. Nov 97 instance of covered by time ASA Meeting 12273 ASA Meeting in San Francisco account 6570 trip # to attend 1172 cost Estimated costs cost Actual costs legs 1 From Boston to SF traveler legs 2 From SF to Boston Jerry Wolf

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 9 Conceptual Dependency -1 Entwickelt von R. C. Schank 1973 ff Typen: PP ACT LOC "picture producer", handelnde oder behandelte (belebte) Objekte aus den 11 primitiven Aktionen Ort, Raumkoordinaten T "time", absolute oder relative Angabe auf einer Zeitachse AA "action aider", Modifikationen von ACTs PA -Paare als charakteristische Merkmale von PPs

Conceptual Dependency -2 - "Syntax" der Typen: © W. v. Hahn, Uni HH 2002 10 Schank S. 38/39

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 14 Conceptual Dependency - 6 tenses and modes: Primitive Actions: PROPEL MOVE INGEST EXPEL PTRANS (Phys. Transfer) ATRANS (Abstr. Transfer) ATTEND(Wahrnehm. ) SPEAK MTRANS (Inform. Transfer) MBUILD (Gedanken fassen) MEMORY: CP Conceptual Processor IM Intermediate Memory LTM Long Term Memory GRASP p f / ts tf past c k ? ∞ nil conditional future negation start of transition end of transition continuous interrogative timeless present

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 15 Conceptual Dependency - 7 States: Health Fear Anger Mental State Physical State Consciousness Hunger Disgust Surprise Intelligence Skales -10 -10 -10 +10 0 0 +10 +10 from - to dead - perfect health terrified - calm furious - calm catatonic - ecstatic dead - OK unconscious - awake starving - stuffed nauseated - bothered (-2) surprised(5) -astonded(9) moron - genious Nicht skalar: Length, Color, Light Intensity, Mass, Speed, Control Sonstige: Part, Poss, Ownership, Contain, Proximity, Location, Phys. Contents

Conceptual Dependency - Beispiel "Bill became aware of John´s poverty when he saw the state of his house" © W. v. Hahn, Uni HH 2002 16 Schank Conceptual mod. S. 64

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 19 KL-ONE Semantisches Netzwerk (Brachman) Concept: Formales Objekt zur Darstellung von intensionalen Objekten in der Domäne, ihren Eigenschaften und Beziehungen. Es gibt zwei Typen von Concepts, generische, d. h. Klassen von Individuen und individuelle Role: Beziehungen zwischen den Concepts Role-Value-Maps (RVM) Gleichheit oder Teilmengenbeziehung zwischen Rollenfüllern Structural Description (SD) Beliebige Beziehungen zwischen Rollenfüllern

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 20 KL-ONE: Beispiel THING Send. Date (1, 1) v/r DATE Sender (1, NIL) v/r MESSAGE v/r Received. Date (1, 1) v/r Recipient (1, NIL) v/r PERSON TEXT Body (1, 1) "A MESSAGE is, among other things, a THING with at least one Sender, all of which are PERSONs, at least one Recipient, all of which are PERSONs, a Body, which is a TEXT, a Send. Date, which is a DATE, and a Received. Date, which is a DATE. "

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 21 Conceptual Graphs (Sowa 84): Ein Wissensrepräsentationsformalismus für natürlichsprachliche Semantik Wissensbasen Datenbanken “Graphische Form” Konzeptuelle Modellierung Theorembeweisen Beispiel: "A monkey eating a walnut with a spoon made out of the walnut's shell" [EAT] (AGNT)->[MONKEY] “Lineare Form” (OBJ) ->[WALNUT: *x] (INST)->[SPOON]->(MATR)->[SHELL]<-(PART)<-[WALNUT: *x]. • Konzepte und Relationen ("semantisches Netz") • logisches Kalkül mit Sorten (Verband) Nach Schröder

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 22 Sowa´s Conceptual Graphs INSTITUTION: Prix Goncourt STAT YEAR: " PTIM COMPRISE PANEL PTNT JUDGE{*} MEMB SITUATION: MONEY MATR PRIZE AUTHOR PAST T PTNT AGNT PUBLISH PTNT LITERAR. WORK Graph für "Prix Goncourt" AWARD AGNT T RCPT ATTR OUTSTANDING

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 23 Conceptual Graphs und natürliche Sprache Ziel der CGs: Den propositionalen Gehalt natürlicher Sprache so einfach und direkt wie möglich auszudrücken. Gewöhnliche Nomen, Verben, Adjektive: lady => [LADY], dance => [DANCE], happy => [HAPPY] Eigennamen: Yojo => [CAT: Yojo] Kontextuell definierte Referenten: the cat => [CAT: #], this => [T: #this] Plurale: ladies => [LADY: {*}] Anzahl: nine ladies => [LADY: {*}@9] Tempora: Tom went (PAST)->[SITUATION: [PERSON: Tom]<-(AGNT)<-[GO]]. Nach Schröder

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 24 Phänomene natürlicher Sprache Tempora: Tom went (PAST)->[SITUATION: [PERSON: Tom]<-(AGNT)<-[GO]]. Koreferenzvariablen: Mary is a teacher [PERSON: Mary*x] [TEACHER: #*x]. Kasusrahmen: I sent a book to Fred by mail (PAST)->[SITUATION: [SEND](AGNT)->[PERSON: #I] (PTNT)->[BOOK] (RCPT)->[PERSON: Fred] (INST)->[MAIL]]. Konjunktionen: Relationen zwischen Kontexten Restriktive Relativsätze: Lambda-Ausdrücke

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 26 Probleme der semantischen Analyse - 1 Skopus-Festlegung (1) Quantoren: "Jeder Abteilungsleiter liest einen Bericht" kann heißen: " m. TYPE (m, ABTEILUNGSLEITER) … ($ d. TYPE (d, BERICHT) & LIEST (m, d)) (Lesart: viele Berichte) oder: $ d. TYPE (d, BERICHT) & (" m. TYPE (m, ABTEILUNGSLEITER) …LIEST (m, d)) (Lesart: einziger Bericht) (2) Negation "Jeder Abteilungsleiter liest nicht einen Bericht" kann heißen: " m. TYPE (m, ABTEILUNGSLEITER) …¬ LIEST (m, BERICHT) (Lesart: keiner liest) oder ¬ (" m. TYPE (m, ABTEILUNGSLEITER) …LIEST (m, BERICHT)) (Lesart: nicht jeder liest)

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 27 Probleme der semantischen Analyse - 2 (3) Satzoperatoren und Satzadverbien "Ich glaube, daß …" "hoffentlich …", "vermutlich …" (4) Modifizierende Ausdrücke: (1) Hecken: "ziemlich", (2) Nonintersectives: "angeblich", "durchschnittlich", "Scherz-" (5) Genitiv-Interpretation: "Die Begründung der Projektgruppe ist mangelhaft" d. h. jemand begründet die Projektgruppe) vs (die Projektgruppe begründet) (6) Koordination: "XR 1 und XR 2 werden im Probebetrieb gefahren" (jeweils? ) "Philips und Siemens erhalten EG-Mittel" (einzeln oder zusammen? ) "Philips und Siemens kooperieren" (zusammen, nicht jeder mit einem anderen)

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 28 Vagheit (nach Pinkal) Semantische Unbestimmtheit Vagheit Mehrdeutigkeit Homonymie Porosität Polysemie syntaktische Ambiguität Randbereichsunschärfe Inexaktheit Relativität eindimensional mehrsimensional referentielle Vieldeutigkeit elliptische Vieldeutigkeit metaphorische Doppeldeutigkeit

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 29 Probleme der semantischen Analyse - 3 - Vagheit Semantische Unbestimmtheit (Einteilung nach Pinkal) 1. Mehrdeutigkeit 1. 1 Homonymie 1. 2 Polysemie 1. 3 syntaktische Ambiguität 1. 4 Referentielle Vieldeutigkeit 1. 5 Elliptische Vieldeutigkeit 1. 6 Metaphorik "Schloß" (abgetrennte Bedeutungen) "Möchtest Du Kaffe oder Tee? " "dort" "Fangen wir an!" "Kopf"

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 30 Probleme der semantischen Analyse - 4 2. Vagheit im engeren Sinne 2. 1 Porosität "Schwergutfrachter" (nicht für alle denkbaren Schiffe im voraus definiert) 2. 2 Relativität 2. 2. 1 eindimensional "groß", "langsam" etc. 2. 2. 2 mehrsimensional "schwierig" 2. 3 Inexaktheit "Otto ist 1, 80 m groß" (oder nahe an diesem Wert) 2. 4 Randbereichsunschärfe "rund", "hier" , "am Hals" (unklare Grenze des Wahrheitsbereichs) 3. Ontologische Vagheit "begabt"

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 31 Beispiele für vage fachsprachliche Aussagen "Komplexe Sachverhalte, speziell Prozeßabläufe, lassen sich durch einfache Graphen nicht mehr ohne weiteres darstellen, hier bieten z. B. Petri-Netze eine geeignete Methode" "Die Schicht zerfällt bei diesem Prozeß nahezu vollständig in fast exakt rechteckige Partikel" "Im späteren Stadium der Krankheit kommt es zu einer auffälligen Rötung am Hals" "In der fraglichen Zone leben noch 1500 Käfer dieser Gattung" "Der Umbau der Anlage kostet mehr als DM 7000, -" gegenüber: "Der Umbau der Anlage kostet etwas mehr als DM 7000, -" "Das sieht aber schlecht aus" gegenüber: "Die uns am 6. 10. von Fa Schulz vorgelegte Kalkulation über die Bauvorhaben im Los 7 ist gegenüber Konkurrenz- Angeboten was Preis und Ausführungstermine angeht, ungünstiger"

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 32 Weitere Repräsentationsprobleme Kontinua Ausgedehnte Objekte "Natürliche" Mengenangaben Defaults Common Sense Naive Physics Beliefs Wasser Bürgersteig einige, viele Klaviere: meist schwarz Reparatur macht Lärm Vakuum ist "in" einem Behälter Alle Studenten sind faul

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 33 Auswertung (Evaluation) Sammelbegriff für eine Vielzahl von Prozessen auf einer semantischen Repräsentation, die teilweise sequentiell, teilweise ineinander verschachtelt ablaufen Art, Anzahl und Anordnung von System zu System unterschiedlich keine einheitliche Theorie, stark auf Heuristiken beruhend Ausgangs- und Zielsprache von Auswertungsprozessen: i. a. die semantische Repräsentation (sprachunabhängig) Referenzanalyse (Anaphora, Kataphora) Quantorenauswertung Prüfung von Präsuppositionen Inferenzen unter Ausnutzung des Weltmodells nach Schröder

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 34 Auswertung (Evaluation) Abbildung der semantischen Repräsentation auf "Back-end" System (Datenbankschema) Konstruktion von DB-Anfrage und deren Aufruf Interpretation des Ergebnisses Konstruktion der semantischen Repräsentation einer Antwort Oft sehr komplexe Kontrollstruktur Oft mehrfaches Backtracking Mehrfach ineinander geschachtelte Prozesse: » Präsuppositionsüberprüfung » Quantorenauswertung » Mehrfachlösungen » Tippfehlerkorrektur » unbekannte DB-Namen

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 36 Referenzauflösung Einfachster Fall: Namen "Wieviel kostet das Gerät XPM-7 -89" eindeutige Objektkennzeichnung Syntaktischer Fall: Komplexe NP "Eine grüne Wanduhr mit Schlümpfen neben jeder Ziffer" Semantischer Fall: logische Beziehungen zwischen den Konstituenten (Anaphorik) "Der erste von den Genannten …" Pragmatischer Fall: Sprecher-Origo-Bezug (Deixis) "Der Herr, der vorhin dort stand …"

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 37 Grundideen der Kognitiven Linguistik 1. Denkvorgänge sind nicht abstrakt 2. Begriffe sind nicht abstrakt, sondern Metaphern von konkreten Objekten 3. Die Wahl von Metaphern und Bildern ist nicht zufällig 4. Die Körperlichkeit von Erfahrung und Wahrnehmung der Wirklichkeit beeinflußt die Begriffsbildung (Konzeptualisierung) stark 5. Denkvorgänge sind daher oft eine Art Verlängerung der fünf Sinne nach innen 6. Daher: Denken und Konzeptualisieren besteht oft hauptsächlich aus dem Aufbau und der Manipulation von Metaphern

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 38 Kognitionsforschung Diese Auffassung wird vertreten im Kontrast zu: • der Deklarativen Linguistik, für die Sprache ein System von linguistischen Objekten und Relationen ist • Sprache als selbständiges System, deren Bedeutungen autonom vereinbart sind • Trennung von Sprechen und Denken, wobei das Sprechen der konkrete und das Denken der abstrakte Teil ist • Trennung von Sprache und körperlicher Wahrnehmung • Referenzsemantik, die Sprache von Welt trennt • Pragmatik, die Sprechhandlungen als linguistische Objekte von der Wahrnehmung von Handlungen trennt

© W. v. Hahn, Uni HH 2002 39 Beispiele und Beobachtungen zur Kognitionsforschung • Begriffsbildung als fiktive Bewegung: "einer Straße folgen, "ein Gedanke führt zu" • Denken als Manipulation von Bildern (Bild-Schemata): z. B. Behälter zum hinzufügen oder wegnehmen • Raumkoordinaten als Qualitäten: oben = gut, unten = schlecht, links = früher, rechts = später • Gebrauch von Graphiken in der Wissenschaft und Populärwissenschaft • Wahrnehmungsmetaphern für Abstrakta (das "geistige Auge"): "einen Gegenstand behandeln" • Argumentationsführung als Bühne: einerseits - andererseits, Vordergrund - Hintergrund • Emotionen als Temperaturen oder Farben • "Die Karten in unseren Köpfen" • Raummetaphern für Gedächtnisprozesse