NPGrammar NPGrammar. Abschlussvortrag.

NPGrammar Programmgerüst.

NPGrammar NPGrammar Klassenaufbau.

NPGrammar NPGrammarGUI.

NPGrammar Benutzeroberfläche. C:/Studienprojekt\eingabetext.txt C:\Studienprojekt\ausgabeordner\

NPGrammar NPGrammar Output.

NPGrammar Ausgabe. Je nach Struktur werden die Phrasen in folgende Dateien geschrieben: simpleNP.tab Auflistung aller einfachen Nominalphrasen, die lediglich aus einem Substantiv bestehen (key word) complexNP.tab Auflistung aller komplexeren und längeren Nominalphrasen, die aus einem o. mehreren Adjektiven und/oder Genitivattribut und/oder Präpositionalattribut bestehen. xmlExpressions.txt Auflistung aller Links, die im Text enthalten sind.

NPGrammar Relation zwischen Head-NP & Attributen Bisher folgende Relationsarten definiert: –GEN(für Genitivattribute) –Prep(Name der Präposition für Präpositionalattribute) –NAME(für Eigennamen) –Kon(Name der koordinierenden Konjunktion) Ausgabe in eine Datei mit folgenden Angaben zu einer komplexen Phrase: –Phrase als String. –Head der Phrase. –Relation zwischen Head und Attribut. –Differenzbegriff. –Baumstruktur zur Darstellung der Abhängigkeiten.

NPGrammar Ausgabebeispiele.

NPGrammar complex.tab Alle folgenden Beispiele sind der Kategoriedatei complex.tab entnommen.

NPGrammar Beispiel1. Relation GEN Erkannte Phrase: Demonstrationsmarsch zur Eröffnung des G8-Gipfels 1. Spalte (Genitiv zum ersten Attribut gehörend) PhraseDemonstrationsmarsch zur Eröffnung des G8-Gipfels HeadDemonstrationsmarsch RelationZUR Diff-b.Eröffnung des G8-Gipfels Tree'Demonstrationsmarsch'( 'ZUR'( 'Eröffnung'( 'GEN'( 'G8- Gipfels' )))) 2. Spalte (Genitiv zum Head gehörend) Phrasezur Eröffnung des G8-Gipfels HeadEröffnung RelationGEN Diff-b.des G8-Gipfels Tree'Eröffnung'( 'GEN'( 'G8-Gipfels' )) (text1.txt)

NPGrammar Beispiel2. Relation Prep Erkannte Phrase: in einem Duell zwischen Paris und London 1. Spalte (Präpositionalphrase zum Head gehörend) Phrasein einem Duell zwischen Paris und London HeadDuell Headattrin RelationZWISCHEN Diff-b.Paris und London Tree'Duell'( in 'ZWISCHEN'( 'UND'( 'Paris' 'London' ))) 2. Spalte (Präpositionalphrase als Head-Phrase) Phrasezwischen Paris und London HeadParis RelationUND Diff-b.London Tree'UND'( 'Paris' 'London' ) (text7.txt)

NPGrammar Beispiel3. Relation Prep Erkannte Phrase: Zusammenprall eines Reisebusses mit einem Langholz- Transporter 1. Spalte (Preposition zum Head gehörend, einem Genitivattribut folgend) PhraseZusammenprall eines Reisebusses mit einem Langholz-Transporter HeadZusammenprall RelationGEN Diff-b. eines Reisebusses mit einem Langholz-Transporter Tree'Zusammenprall'( 'GEN'( 'Reisebusses' ) 'MIT'( 'Langholz- Transporter' )) 2. Spalte (Präposition und Head in direkter Beziehung gezeigt) Phrasemit einem Langholz-Transporter HeadZusammenprall RelationMIT Diff-b.einem Langholz-Transporter Tree'Zusammenprall'( 'MIT'( 'Langholz-Transporter' )) (text10.txt)

NPGrammar Beispiel4. Relation KON Erkannte Phrase: im Auftrag von «Stern» und RTL 1. Spalte (Preposition zum Head gehörend, einem Genitivattribut folgend) Phraseim Auftrag von «Stern» und RTL HeadAuftrag RelationVON Diff-b. «Stern» und RTL Tree'Auftrag'( im 'VON'( 'UND'( '«Stern»' 'RTL' ))) 2. Spalte (Präposition und Head in direkter Beziehung gezeigt) Phrasevon «Stern» und RTL Head«Stern» RelationKON Diff-b.RTL Tree'UND'( '«Stern»' 'RTL' ) (text23.txt)

NPGrammar Beispiel5. Relation NAME Erkannte Phrase: die britische Königin Elizabeth II 1. Spalte Phrase die britische Königin Elizabeth II HeadKönigin HeadAttrbritische RelationNAME Diff-b.Elizabeth II Tree'Königin'( britische 'NAME'( 'Elizabeth' 'II' )) (text5)

NPGrammar Evaluierung.

NPGrammar Trainingskorpus. 50 (annotierte) dpa-Nachrichtentexte - zur Verbesserung der Methoden. - zur Evaluierung. Ergebnisse

NPGrammar Neuer Korpus. Problem: Die hohe Prozentzahl ist nicht sehr aussagekräftig. Parser auf Traininskorpus optimiert Neuer Korpus (20 dpa-Nachrichten) soll einen neuen Wert liefern Ergebnis