mArachna

Natho, Nicole

mArachna

dc.contributor.advisor	Seiler, Ruedi	en
dc.contributor.author	Natho, Nicole	en
dc.contributor.grantor	Technische Universität Berlin, Fakultät II - Mathematik und Naturwissenschaften	en
dc.date.accepted	2005-02-17
dc.date.accessioned	2015-11-20T16:11:51Z
dc.date.available	2005-03-10T12:00:00Z
dc.date.issued	2005-03-10
dc.date.submitted	2005-03-10
dc.description.abstract	Eine wichtige Komponente von eLearning-Plattformen ist ein Information Retrieval Mechanismus. Dazu müssen die vorhandenen Inhalte zunächst schematisiert und kategorisiert, und die dabei gewonnenen Informationen in ein Beziehungsnetzwerk eingeordnet werden. Benutzeranfragen können dann grundsätzlich anhand der in der Sprache manifestierten inhaltlichen Beziehungen beantwortet werden. Aufgrund der großen Menge der verfügbaren mathematischen Inhalte ist es wünschenswert, diesen Prozess weitestgehend zu automatisieren. In dieser Arbeit wird ein Verfahren für die grundsätzliche Erstellung eines solchen Beziehungsnetzwerks aus deutschsprachigen mathematischen Texten vorgestellt. Dabei liegt der Fokus auf der Analyse feingranularer mathematischer Textbausteine wie Definitionen und Theoremen. Die Inhalte in diesen sogenannten Entitäten sind der wesentliche Informationsträger in mathematischen Texten, weshalb die Entitäten auch die inhaltlichen Grundbausteine der mathematischen eLearning-Plattform Mumie bilden, als deren Teilprojekt diese Arbeit entstand. Es wird gezeigt, dass die Entitäten in mathematischen Texten linguistisch gut strukturiert und damit schematisierbar sind. Darauf aufbauend wird ein computerlinguistisches Verfahren entwickelt, um semantische Informationen aus den Entitäten zu gewinnen. Diese werden in eine Wissensbasis eingefügt, die auf einer eigens entworfenen Ontologie der mathematischen Fachsprache basiert. Dabei werden im Text vorkommende Begriffe als Knoten dargestellt, während die zwischen ihnen herrschenden sprachlichen Beziehungen als Kanten repräsentiert werden.Inhaltliche Beziehungen zwischen Begriffen werden dabei anhand der verwendeten Sprachkonstrukte erkannt (nicht aufgrund inhaltlicher mathematischer Abhängigkeiten). Auf der Grundlage der entwickelten Verfahren wurde ein experimenteller morphologischer, syntaktischer und semantischer Parser in Java implementiert, der in der Lage ist, einfache mathematische Definitionen und Theoreme computerlinguistisch zu analysieren. Aufbauend auf den Ergebnissen dieser Arbeit ließe sich beispielsweise ein Retrieval Interface entwickeln, in dem ein Benutzer eine Anfrage zu einem mathematischen Begriff stellt, und vom System Informationen zu diesem und damit zusammenhängigen Begriffen etwa in Form eines Wissensnetzes dargestellt bekommt.	de
dc.identifier.uri	urn:nbn:de:kobv:83-opus-9471
dc.identifier.uri	https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1344
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1047
dc.language	German	en
dc.language.iso	de	en
dc.rights.uri	http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/	en
dc.subject.ddc	510 Mathematik	en
dc.subject.other	Computerlinguistik	de
dc.subject.other	Information Retrieval	de
dc.subject.other	Mathematische Sprache	de
dc.subject.other	Ontologie	de
dc.subject.other	Semantik	de
dc.subject.other	Sprachanalyse	de
dc.subject.other	Wissensbasis	de
dc.title	mArachna	de
dc.title.subtitle	Eine semantische Analyse der mathematischen Sprache für ein computergestütztes Information Retrieval System	de
dc.type	Doctoral Thesis	en
dc.type.version	publishedVersion	en
tub.accessrights.dnb	free	*
tub.affiliation	Fak. 2 Mathematik und Naturwissenschaften	de
tub.affiliation.faculty	Fak. 2 Mathematik und Naturwissenschaften	de
tub.identifier.opus3	947
tub.identifier.opus4	954
tub.publisher.universityorinstitution	Technische Universität Berlin	en

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