Kausalitätsmarker als Kohärenzmittel und ihre Formalisierung für die automatische Textanalyse

这篇文章分析了麻省理工学院的统计和自我统计方法，以及信息性交易和自动答疑的方法。在这些人的帮助下，我们将不再需要更多的帮助。Wir streben Daher an，Erkenntnisse der Languistischen Analyst vereder Verstärkt für Computer Languistische Anwendungen nutzbar zu Machen.在这两种语言中，我们用计算机实现了各种语言。从语言的角度来说，它是一种方法论，它的目的是为了更好地满足人们的需求，因为它是一种新的语言形式，它是一种新的语言形式。我不知道这句话的意思是什么。标记物Sollen inventarisiert，hinsichtlich语法，Semantik，InformationsStructure analysiert and ihr Beitrag zur Textkohärenz formalisiert已完成。在计算机语言中解决了问题，在统计信息中找到了定性信息。这是一个很好的原型开发工具，提供了大量的信息，并提供了更多的信息。De Erträge des Projektes können in einem späteren Schritt(au？erhalb des hier beantangten Vorhabens)in Computeranwendungen für Aufgaben der Automatischen Textzusammenfassung genutzden.

Verfahren der automatischen Textanalyse haben sich in den letzten 15 Jahren vorwiegend mit statistischen und selbstlernenden Methoden beschäftigt, etwa für Anwendungen der Informationsextraktion, des question answering oder der automatischen Textzusammenfassung. Unser Vorhaben geht von der These aus, dass diese oberflächennahe Verarbeitung mittlerweile an ihre Grenzen gestoßen ist. Wir streben daher an, Erkenntnisse der linguistischen Analyse wieder verstärkt für computerlinguistische Anwendungen nutzbar zu machen. Insbesondere soll eine Verbindung zwischen empirischen, korpusbasierten Arbeiten und ihrer computerlinguistischen Implementierung geschaffen werden. Die linguistische Fragestellung, anhand derer dieses methodische Ziel verfolgt werden soll, betrifft sprachliche Mittel der kausalen Kohärenzstiftung (Kausalitätsmarker): Untersucht werden Konnektoren wie weil, da, denn, sodass und deshalb, kausal interpretierbare Präpositionen wie wegen, infolge, durch und aus, Substantive wie Ursache, Folge, Wirkung sowie verbale Einheiten wie verursachen oder zur Folge haben. Die Untersuchung stützt sich auf ein Korpus von Kommentartexten. Die Marker sollen inventarisiert, hinsichtlich Syntax, Semantik, Informationsstruktur analysiert und ihr Beitrag zur Textkohärenz formalisiert werden. Die Ergebnisse sollen in die computerlinguistische Nutzung einmünden, die damit in die Lage versetzt wird, zusätzlich zu statistischen Informationen wieder verstärkt qualitative Informationen auszuwerten. Es wird ein prototypischer Diskursparser entwickelt, der Informationen aus Kausalitätsmarkern verarbeitet und unterspezifizierte Textstrukturen generiert. Die Erträge des Projektes können in einem späteren Schritt (außerhalb des hier beantragten Vorhabens) in Computeranwendungen für Aufgaben der automatischen Textzusammenfassung genutzt werden.