Linguistik
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Der Übersetzungsprozess der Technischen Dokumentation wird zunehmend mit Maschineller Übersetzung (MÜ) unterstützt. Wir blicken zunächst auf die Ausgangstexte und erstellen automatisch prüfbare Regeln, mit denen diese Texte so editiert werden können, dass sie optimale Ergebnisse in der MÜ liefern. Diese Regeln basieren auf Forschungsergebnissen zur Übersetzbarkeit, auf Forschungsergebnissen zu Translation Mismatches in der MÜ und auf Experimenten.
Standardisierung ist der bedeutendste Ansatz zu Qualitätssteigerung und Kostensenkung in der Technischen Dokumentation. Es gibt eine Reihe von Standardisierungsansätzen: Modularisierung, Informationsstrukturen, Terminologie, Sprachstrukturen. Dennoch werden diese Ebenen meist getrennt voneinander beschrieben. Wir untersuchen, wie Standardisierungen im Informationsmodell, in der Terminologie und in den sprachlichen Strukturen verknüpft werden und miteinander interagieren.
Sprachtechnologie für übersetzungsgerechtes Schreiben am Beispiel Deutsch, Englisch, Japanisch
(2009)
Wir [...] haben uns zur Aufgabe gesetzt, Wege zu finden, wie linguistisch basierte Software den Prozess des Schreibens technischer Dokumentation unterstützen kann. Dabei haben wir einerseits die Schwierigkeiten im Blick, die japanische und deutsche Autoren (und andere Nicht-Muttersprachler des Englischen) beim Schreiben englischer Texte haben. Besonders japanische Autoren haben mit Schwierigkeiten zu kämpfen, weil sie hochkomplexe Ideen in einer Sprache ausdrücken müssen, die von Informationsstandpunkt her sehr unterschiedlich zu ihrer Muttersprache ist. Andererseits untersuchen wir technische Dokumentation, die von Autoren in ihrer Muttersprache geschrieben wird. Obwohl hier die fremdsprachliche Komponente entfällt, ist doch auch erhebliches Verbesserungspotential vorhanden. Das Ziel ist hier, Dokumente verständlich, konsistent und übersetzungsgerecht zu schreiben. Der fundamentale Ansatz in der Entwicklung linguistisch-basierter Software ist, dass gute linguistische Software auf Datenmaterial basiert und sich an den konkreten Zielen der besseren Dokumentation orientiert.
Die Entwicklung eines individuellen Standards „vom grünen Tisch“ führt selten zu zufriedenstellenden Ergebnissen. Bei der automatischen Prüfung stellt man schnell fest, dass die „ausgedachten“ Regeln einer systematischen Anwendung nicht standhalten. Bei der Implementierung solcher Richtlinien stellt man fest, dass sie oft zu wenig konkret formuliert sind, wie z.B. „formulieren Sie Handlungsanweisungen knapp und präzise“. Wie jedoch kann ein Standard entwickelt werden, der zu einem Unternehmen, seiner Branche und Zielgruppen passt und für die automatische Prüfung implementiert werden kann? Sprachtechnologie hilft effizient bei der Entwicklung individueller Richtlinien. Durch Datenanalyse, Satzcluster und Parametrisierung entsteht ein textspezifischer individueller Standard. Ist damit aber der Gegensatz von Kreativität und Standardisierung aufgehoben?
In this paper we describe SOBA, a sub-component of the SmartWeb multi-modal dialog system. SOBA is a component for ontologybased information extraction from soccer web pages for automatic population of a knowledge base that can be used for domainspecific question answering. SOBA realizes a tight connection between the ontology, knowledge base and the information extraction component. The originality of SOBA is in the fact that it extracts information from heterogeneous sources such as tabular structures, text and image captions in a semantically integrated way. In particular, it stores extracted information in a knowledge base, and in turn uses the knowledge base to interpret and link newly extracted information with respect to already existing entities.
This demo abstract describes the SmartWeb Ontology-based Information Extraction System (SOBIE). A key feature of SOBIE is that all information is extracted and stored with respect to the SmartWeb ontology. In this way, other components of the systems, which use the same ontology, can access this information in a straightforward way. We will show how information extracted by SOBIE is visualized within its original context, thus enhancing the browsing experience of the end user.
This paper proposes an annotating scheme that encodes honorifics (respectful words). Honorifics are used extensively in Japanese, reflecting the social relationship (e.g. social ranks and age) of the referents. This referential information is vital for resolving zero
pronouns and improving machine translation outputs. Annotating honorifics is a complex task that involves identifying a predicate with honorifics, assigning ranks to referents of the
predicate, calibrating the ranks, and connecting referents with their predicates.
The Deep Linguistic Processing with HPSG Initiative (DELH-IN) provides the infrastructure needed to produce open-source semantic transfer-based machine translation systems. We have made available a prototype Japanese-English machine translation system built from existing resources include parsers, generators, bidirectional grammars and a transfer engine.
Japanese is often taken to be strictly head-final in its syntax. In our work on a broad-coverage, precision implemented HPSG for Japanese, we have found that while this is generally true, there are nonetheless a few minor exceptions to the broad trend. In this paper, we describe the grammar engineering project, present the exceptions we have found, and conclude that this kind of phenomenon motivates on the one hand the HPSG type hierarchical approach which allows for the statement of both broad generalizations and exceptions to those generalizations and on the other hand the usefulness of grammar engineering as a means of testing linguistic hypotheses.