Multidimensional markup and heterogeneous linguistic resources
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- Jens Otto
- vor 8 Jahren
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Transkript
1 Text Technological Multidimensional markup and heterogeneous linguistic resources Maik Stührenberg Daniela Goecke, Dieter Metzing, Oliver Schonefeld, Andreas Witt Bielefeld University
2 Overview Text Technological Storing multidimensional markup Processing heterogeneous linguistic resources An alternative approach to store and query multidimensional markup The project
3 Storing multidimensional markup Text Technological We distinct between level and layer level conceptual (information modelling) layer technical realization (XML markup) We use multiple annotations for multidimensional markup each level is represented as a single layer Textual base serves as a link between different layers
4 Storing multidimensional markup Text Technological Using the textual base as a link between annotation layers Character position is used as absolute reference for markup: Phrase vs. POS: phrase: <analysis><np>the horse</np></analysis> pos: <pos><det>the</det> <n>horse</n></pos> #char t h e h o r s e <analysis><np>t h e h o r s e</np></analysis> <pos><token>t h e<token> <token>h o r s e</token></pos>
5 Storing multidimensional markup Text Technological An abstract representation format is available which is similar to standoff annotation allows analyses and inferences on markup is used for unification of annotation layers an XML export (milestones/fragments) is possible
6 Storing multidimensional markup Text Technological XML documents via Python PROLOG Fact base Inference/ Query Unification NITE QL NITE XML Format via Python XML documents External resources Rules Integration
7 New architecture (currently in development) Text Technological XML documents via Python new XML format Native XML database via XQuery Inference/ Query Unification via Transformation Unified XML document NITE XML XML documents
8 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Why do we need such an architecture?
9 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Huge amount of available resources Different linguistic views on texts (morphological, syntactical, etc.) Use of combined annotations can be necessary for solving linguistc problems Sustainability of already available resources
10 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Resource 1 Resource 2 Resource n XML document Text XML document
11 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological XML document
12 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological XML document Text
13 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Parser Text
14 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Parser Discourse Entity Detection Text
15 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Parser Discourse Entity Detection Unification Text
16 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Parser Discourse Entity Detection Unification GermaNet Text
17 Processing heterogeneous linguistic resources Text Technological Parser Discourse Entity Detection Unification GermaNet Text XML document
18 The project Text Technological Project Sekimo which is part of the joint research group Text Technological Modeling of Information (DFG-Forschergruppe 437) Phase 1 ranged from 2002 to 2005, Phase 2 from 2005 to 2008 Phase 2 project goals: Ease the use of heterogeneous linguistic resources Enable (semi-)automatic annotation Resolve anaphoric relations with the help of multidimensional markup
19 Text Technological Thank you very much for your attention!
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21 <text lang="de"> <para>arm, ärmer, Kind</para> <para>die Zahl der Kinder, die Not leiden, ist in Deutschland schneller gestiegen als in fast allen anderen Industriestaaten</para> <para skip="yes">von Philipp Krohn</para> <para>maik hat kein eigenes Fahrrad, und Marie* fährt nicht in denurlaub. Zwei Kinder, eine Gemeinsamkeit: Ihre Eltern haben nur halb soviel Geld im Monat wie ein deutscher Durchschnittsbürger. Damit gelten sie als arm - zwei von rund 1,5 Millionen Kindern in Deutschland, die gemeint sind, wenn von Kinderarmut gesprochen wird. Maik und Marie sind nicht obdachlos. Sie sehen nicht verlottert aus. Aber sie sind benachteiligt - ganz einfach deshalb, weil sie weniger haben als die meisten anderen Kinder in der Republik.</para> </text> back
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23 Arm, ärmer, Kind Die Zahl der Kinder, die Not leiden, ist in Deutschland schneller gestiegen als in fast allen anderen Industriestaaten Von Philipp Krohn Die Armut wohnt in Hamburg-Rahlstedt. Marie Rolfs* ist vier Jahre alt. Mit ihrer Zwillingsschwester Petra*, ihrem achtjährigen Bruder und ihrer Mutter Sabine* wohnt sie in einer Dreizimmerwohnung in Rahlstedt am östlichen Hamburger Stadtrand: etwas beengt, aber sicher nicht das, was man sich unter "Armut" vorstellt. Dies ist keine Sozialwohnung. Sabine Rolfs hat eine Teilzeitstelle als Betriebshelferin in einer Schule und verdient ihr eigenes Geld. Ihr Mann, mit dem sie sich zuvor einen Hausmeisterjob und das zugehörige Einzelhaus geteilt hat, kam vor eineinhalb Jahren einfach nicht mehr nach Hause und ließ sie mit den Kindern zurück. Wenn sie die Miete für die Wohnung abzieht, bleiben ihr und ihren drei Kindern 870 Euro zum Leben. Das bedeutet: kein Geld für den Zoo, kein Geld für Urlaub, wenig Geld für Kleidung. back
24 <text lang="de"> <para></para> <para></para> <para skip="yes"></para> <para></para> </text> back
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34 Drawing inferences on markup Text Technological Motivated by Sperberg-McQueen, Dubin, Huitfeldt and Renear 2002 Comparing layers provides a deeper insight into text We distinct between two kind of relations: relations between individual element instances/element tokens (relation) relations between element classes (all element instances meta-relation)
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