Die semantische Struktur natürlicher Sprache

Das Buch gibt eine umfassende Darstellung einer Methodik zur Interpretation und Bedeutungsrepräsentation natürlichsprachlicher Ausdrücke. Diese Methodik der "Mehrschichtigen Erweiterten Semantischen Netze", das sogenannte MultiNet-Paradigma, ist sowohl für theoretische Untersuchungen als auch für die automatische Verarbeitung natürlicher Sprache auf dem Rechner geeignet. Im ersten Teil des zweiteiligen Buches werden grundlegende Probleme der semantischen Repräsentation von Wissen bzw. der semantischen Interpretation natürlichsprachlicher Phänomene behandelt. Der zweite Teil enthält eine systematische Zusammenstellung des gesamten Repertoires von Darstellungsmitteln, die jeweils nach einem einheitlichen Schema beschrieben werden. Er dient als Kompendium der im Buch verwendeten formalen Beschreibungsmittel von MultiNet. Die vorgestellten Ergebnisse sind eingebettet in ein System von Software-Werkzeugen, die eine praktische Nutzung der MultiNet-Darstellungsmittel als Formalismus zur Bedeutungsrepräsentation im Rahmen der automatischen Sprachverarbeitung sichern. Hierzu gehören: eine Werkbank für den Wissensingenieur, ein Übersetzungssystem zur automatischen Gewinnung von Bedeutungsdarstellungen natürlichsprachlicher Sätze und eine Werkbank für den Computerlexikographen. Der Inhalt des Buches beruht auf jahrzehntelanger Forschung auf dem Gebiet der automatischen Sprachverarbeitung und wurde mit Vorlesungen zur Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung an der TU Dresden und der FernUniversität Hagen wiederholt in der Hochschullehre eingesetzt. Als Vorkenntnisse werden beim Leser lediglich Grundlagen der traditionellen Grammatik und elementare Kenntnisse der Prädikatenlogik vorausgesetzt.

I. Wissensrepräsentation mit MultiNet.- 1. Einführung.- 2. Historische Wurzeln.- 3. Grundlagen.- 4. Charakterisierung von Objektbegriffen.- 5. Semantische Charakterisierung von Situationen.- 6. Vergleiche von Entitäten.- 7. Raum-zeitliche Charakterisierung von Entitäten.- 8. Modalität und Negation.- 9. Quantifizierung und Gesamtheiten.- 10. Die Rolle der Layer-Informationen für die semantische Repräsentation.- 11. Beziehungen zwischen Situationen.- 12. Lexikon und Wissensrepräsentation.- 13. Fragebeantwortung und Inferenzen.- 14. Werkzeuge für den Wissensingenieur, Anwendungsbeispiele.- 15. Vergleich zwischen MultiNet und anderen Wissensrepräsentationsmodellen.- II. Die Darstellungsmittel von MultiNet.- 16. Überblick und Darstellungsprinzipien.- 17. Klassifikatorische und stratifikatorische Darstellungsmittel.- 18. Relationale und funktionale Darstellungsmittel.- A. Abkürzungsverzeichnis.- B. Überblick über die Darstellungsmittel.- C. Semantische Muster (Templates) zur Mnemonik der Relationen.- D. Kantencharakteristik bezüglich des Wissenstyps.- E. Zusammenstellung typischer Axiome.- E.1 R-Axiome (kategorisches Wissen).- E.2 R-Axiome (Default-Wissen).- E.3 R-Axiome (Relationsdefinitionen).- E.4 Axiome mit Einbeziehung der präextensionalen Ebene.- E.5 B-Axiome (kategorisches Wissen).- E.6 R-Axiome bzw. B-Axiome (Raum-zeitliche Beziehungen).- E.7 Axiomenschemata (B-Axiome).- E.8 Axiomenschemata (R-Axiome).- Abbildungsverzeichnis.