Gliederung. Das TIGER-Korpus: Annotation und Exploration. TIGER-Korpus. 1. TIGER-Korpus. entstanden im Projekt TIGER (1999 heute) beteiligte Institute

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1 Das TIGER-Korpus: Annotation und Exploration Stefanie Dipper Forschungskolloquium Korpuslinguistik, Gliederung 1. TIGER-Korpus 2. Annotation 3. Visualisierung 4. Suche, Retrieval 5. Demo 6. Repräsentation 1. TIGER-Korpus TIGER-Korpus entstanden im Projekt TIGER (1999 heute) beteiligte Institute CoLi Saarbrücken (Uszkoreit) IMS Stuttgart (Rohrer) Germanistik Potsdam (Eisenberg) URL: Zeitungstext (Frankfurter Rundschau) baut auf NEGRA-Korpus auf mehr Sätze detailliertere Annotation Version 1 veröffentlicht Juli Sätze ( Tokens)

2 TIGER-Korpus: Annotationsebenen TIGER-Korpus: Syntax-Annotation Wörter/Tokens annotiert mit Wortart (POS), nach STTS Morphologie, Lemma (in Arbeit) Syntax Kategorie (Knoten) Funktion (Kantenlabel) (möglichst) theorieunabhängig kreuzende Kanten für nicht-lokale Abhängigkeiten (keine Spuren) NPs: keine Kopfauszeichnung (D vs. N als Kopf) sekundäre Kanten für Ellipsen etc. platzsparend flache Strukturen (keine unären Knoten, flache PP) virtueller Wurzelknoten Bsp: NPs, flache Strukturen Bsp: kreuzende Kanten (Topikalisierung)

3 Bsp: kreuzende Kanten (Extraposition) Bsp: sekundäre Kanten (Subjektslücke) 2. Annotation semi-automatische Annotation mit 1. Tool annotate, statistisch (Saarbrücken) 2. LFG-Grammatik, symbolisch (IMS Stuttgart) Konsistenzsicherung 2-malige, voneinander unabhängige Annotation (ca. 2x 50 sec/satz; Satz mit Ø 17,8 Tokens) anschließend Vergleich (> 2 min/satz) Bsp: sekundäre Kanten (Ellipse+Gapping)

4 Annotation via annotate Annotation via LFG-Grammatik 1. POS-Tagging statistischer TnT-Tagger schlägt wahrscheinlichsten POS-Tag vor korrekte Tags: 84% 2. Phrasen/Konstituenten syntaktische Struktur wird sukzessive erstellt, statistischer Parser macht Vorschläge korrekte Phrasen: 71% 1. kurze LFG-Einführung 2. Abbildung LFG TIGER 3. Disambiguierung LFG-Einführung (Lexical Functional Grammar) LFG-Einführung: c-struktur 2 (hier relevante) Repräsentationsebenen: 1. Konstituentenstruktur (c-struktur) Baum erzeugt durch kontextfreie Regeln 2. Funktionale Struktur (f-struktur) Attribut-Werte-Matrix erzeugt durch Projektion von c-struktur-knoten S NP VP VP V NP Hans NP Hans V lacht S VP V lacht

5 LFG-Einführung: f-struktur Verbindung c-struktur -- f-struktur PRED lachen<subj> SUBJ PRED Hans S NP VP ( SUBJ) = = NP Hans ( PRED ) = Hans Verbindung c-struktur -- f-struktur LFG-Grammatik: Beispiel c-struktur S NP VP ( SUBJ ) = = ( SUBJ ) = NP S = VP V PRED lachen<subj> SUBJ PRED Hans Hans lacht

6 LFG-Grammatik: Beispiel f-struktur (Skelett) LFG-Grammatik: Beispiel f-struktur (volle Struktur) TIGER: nicht-lokale Abhängigkeit LFG-Grammatik: Beispiel nicht-lokale Abhängigkeit CP NP C V CP Ein Mann kommt, der lacht.

7 LFG-Grammatik: Beispiel nicht-lokale Abhängigkeit LFG c-struktur und f-struktur c-struktur: Information über Lemma + Morphologie Kategorie (NP, VP,...) Baumstruktur (lokale Abhängigkeiten) f-struktur: Information über Funktion (SUBJ, HEAD,...) Baumstruktur (nicht-lokale Abhängigkeiten) Abbildung LFG TIGER Unterschiede LFG TIGER: Tokenisierung Unterschiede LFG TIGER Tokenisierung Morphologie Lemmatisierung Analyse z.b. Multiwords in der Regel : 1 Token in LFG-Grammatik 3 Tokens in TIGER z.b. Satzzeichen zusätzliche Kommata in LFG-Grammatik

8 Unterschiede LFG TIGER: Morphologie Unterschiede LFG TIGER: Lemmatisierung Unterspezifikation ihm in Hans hilft ihm : Masc.Dat.Sg oder Neut.Dat.Sg in TIGER MN.Dat.Sg in LFG-Grammatik z.b. Komposita Bundestagsmandat : Bundestagsmandat in TIGER Bund+Tag+Mandat in LFG-Grammatik z.b. derivierte Nomen Angefallene in das dort Angefallene : Angefallene in TIGER anfallen in LFG-Grammatik Unterschiede LFG TIGER: Analyse TIGER Auxiliare z.b. Auxiliar-Analyse TIGER LFG Auxiliar hat wird Kopf temporales Feature Vollverb geholfen müssen Komplement von Aux Kopf

9 LFG Auxiliare LFG: Disambiguierung LFG-Analysen oft sehr ambig Ein Mann kommt, der lacht : > 4 Analysen Mann als common vs. proper noun 1 Hauptsatz + Relativsatz vs. 2 Hauptsätze... OT-Marks zur automat. Disambiguierung z.b. Eigennamen generell dispräferiert Rest manuell disambiguiert 3. Visualisierung: TIGERGraphViewer 4. Suche, Retrieval: TIGERSearch s. TIGER-Beispiele von vorne versch. Exportformate (jpg, pdf, svg,...) läuft unter Microsoft Windows UNIX (Linux, Solaris, Mac OS X) verschiedene Importformate NEGRA-Exportformat PennTreebank-Format (Klammerstruktur) TIGER-XML... -> TIGERSearch für eigene Korpora nutzbar

10 TIGERSearch graphische und textuelle Sucheingabe Visualisierung der Matches durch TIGERGraphViewer farbige Markierung des matchenden Teilbaums Export entweder als Bild via Viewer (jpg, pdf,svg,...) oder als Textdatei in TIGER-XML -> erlaubt weitere Verarbeitung der Matches (via XSLT etc.) 5. Demo Korpus-Information Sucheingabe graphisch textuell, an CQP orientiert (Templates, Typen) Output Baum Frequenz-Tabelle 6. Interne Repräsentation: TIGER-XML Interface-Format für Import und Export Header-Information Korpusname und -beschreibung Autor, Datum, Format,... Feature-Deklaration Body-Information Baumstrukturen (Knoten, Kanten, Labels) ggf. matchender Subgraph TIGER-XML: Export via XSLT-Stylesheets Export von Tokens (satzweise) mit *-Markierung der matchenden Tokens mit POS TIGERSearch-Variablen mit ihren Features (Kategorie, POS,...) mit ihren Tokens Sätze im PennTreebank-Klammerformat die entsprechenden kontextfreien Regeln

11 Zusammenfassung TIGER-Korpus Eigenschaften Annotation Tools aus dem TIGER-Projekt TIGERGraphViewer TIGERSearch Anwendungen Suche Export

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