Termextraktion auf Basis von Wörterbuchdaten
tekom Jahrestagung 2014
TERM6 – Fachvortrag
Franz Kaufmann
Wer spricht da?
Seite 2
> Tätigkeit:
Consultant für Technische Kommunikation / Marketing
bei der Acolada Gm...
You
are
here
Worum geht es gleich?
Seite 3
> Was ist Terminologie? / Warum ist sie wichtig?
> Vergleich von Terminologieso...
TERMEXTRAKTION…
Seite 4
…ist die Basis aller Terminologie.
Seite 5
Termextraktion
in der Ausgangs-
sprache
Terminologie
der Fremd-
sprachen
Überse...
ÜBLICHE TECHNIKEN (1/2):
MANUELLE TERMEXTRAKTION
Seite 6
Manuelle Termextraktion
Seite 7
Testprinzip:
Was ein Terminus ist, entscheidet ein Mensch.
Testergebnis:
Ein subjektiver E...
ÜBLICHE TECHNIKEN (2/2):
AUTOMATISIERTE TERMEXTRAKTION
Seite 8
Automatisierte Termextraktion
Seite 9
Testprinzip:
> Wörter eines Texts werden in einer
Vergleichsliste nachgeschlagen.
> ...
Wortlistenvergleich…
Seite 10
1. …liefert keine Warnungen bei Fehlern
oder Mängeln in der Ausgangssprache:
a. Obsoleszenz
...
Zusatztechniken…
Seite 11
…lösen zwar ein Problem…
> Häufigkeitsanalyse findet übertragen
verwendete Benennungen als Termi...
WÖRTERBUCHDATEN ZUR
TERMEXTRAKTION NUTZEN
Seite 12
Wörterbücher als Wissensquellen (1/2)
Seite 13
Professionelle Wörterbücher
> …sind umfangreich
(mehrere zehn- bis hundertt...
Aufbau eines Wörterbuch-Datensatzes
Seite 14
Technisch (2 Beispiele aus einem Rechtswörterbuch)Konzeptionelle Struktur
Beg...
Testprinzipien
Seite 15
1. Nachschlagen in zwei „Listen“:
bisherige Wortliste des Wortlistenvergleichs
+ 1 fachsprachliche...
Semantische Bewertung (1/2)
(im Beispiel: technisches Fachwörterbuch)
Seite 16
herkömmliche
Wortliste
Fachwörterbuch Inter...
Fachlich-sprachliche Bewertung (2/2)
Seite 17
Fachliche Bewertung
> fachlich obsolet?
> falsches Fachgebiet?
Sprachliche B...
Synonyme und Abkürzungen
Seite 18
Fachliche Bewertung
> Welche der möglichen Synonyme
potenzieller Termini kommen vor?
> F...
Fazit: Wörterbuchvergleich…
Seite 19
1. …liefert schon im ersten Schritt
qualifizierte Information:
> Eindeutiger oder mut...
FRAGEN?
Seite 20
Ihre Meinung ist uns wichtig!
Sagen Sie uns bitte, wie Ihnen der Vortrag gefallen hat.
Wir freuen uns auf Ihr Feedback per...
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Verbesserte Termextraktion auf Basis von Wörterbuchdaten

370 Aufrufe

Veröffentlicht am

Termextraktion in der Ausgangsprache ist die Basis aller Terminologiearbeit. Gängige Methoden der Termextraktion sind die manuelle Termextraktion und die Termextraktion auf Basis einer Vergleichsliste aus allgemeinsprachlichen Wörtern. Beide Methoden haben zwei Nachteile: Zum einen werden potenzielle Termini nicht bewertet. Obsolete oder polyseme Benennungen werden daher als potenzielle Termini interpretiert statt zu einer Fehlermeldung zu führen. Zum anderen ist es nicht möglich, in der Ergebnisliste der potenziellen Termini Benennungen einander zuzuordnen, die Synonyme voneinander sind.

Die Informationen, die man bräuchte, um Benennungen zu bewerten oder Synonyme zu finden, sind in professionellen Wörterbüchern enthalten. Über eine automatisierte Abfrage auf Basis der Daten professioneller Wörterbücher könnte man nicht nur einfacher potenzielle Termini extrahieren, sondern diese auch bewerten und einander als Synonyme zuordnen. Der Foliensatz zeigt Beispiele, was die herkömmlichen Methoden der Termextraktion übersehen und was mit einer neuen Vorgehensweise möglich wäre.

Veröffentlicht in: Technologie
0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
370
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
3
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
1
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

Verbesserte Termextraktion auf Basis von Wörterbuchdaten

  1. 1. Termextraktion auf Basis von Wörterbuchdaten tekom Jahrestagung 2014 TERM6 – Fachvortrag
  2. 2. Franz Kaufmann Wer spricht da? Seite 2 > Tätigkeit: Consultant für Technische Kommunikation / Marketing bei der Acolada GmbH > Geschäftsfelder der Acolada GmbH: Software, Consulting und IT-Dienstleistungen u.a. aus den Bereichen Terminologie und Content Management für XML > Persönlicher Fokus: Herausarbeiten der Anforderungen, Features und Arbeitsweisen, die man wirklich braucht.
  3. 3. You are here Worum geht es gleich? Seite 3 > Was ist Terminologie? / Warum ist sie wichtig? > Vergleich von Terminologiesoftware > Die Bedeutung der Termextraktion > Übliche Techniken der Termextraktion (Prinzip / Vorteile / Nachteile) > Nutzung von Wörterbuchdaten zur Termextraktion
  4. 4. TERMEXTRAKTION… Seite 4
  5. 5. …ist die Basis aller Terminologie. Seite 5 Termextraktion in der Ausgangs- sprache Terminologie der Fremd- sprachen Übersetzungs- projekte ohne ständige Nachfragen Terminologie der Ausgangs- sprache
  6. 6. ÜBLICHE TECHNIKEN (1/2): MANUELLE TERMEXTRAKTION Seite 6
  7. 7. Manuelle Termextraktion Seite 7 Testprinzip: Was ein Terminus ist, entscheidet ein Mensch. Testergebnis: Ein subjektiver Eindruck des Prüfers Vorteile: > Flexibilität > Rückgriff auf Fachwissen Nachteile: > Fehleranfälligkeit > Subjektiv statt objektiv > Oft fehlt mindestens eine Voraussetzung. > Ohne genug Zeit zum Scheitern verurteilt. Manuelle Termextraktion Zeit Übung Stilgefühl Fach- wissen Terminologisches Grundwissen
  8. 8. ÜBLICHE TECHNIKEN (2/2): AUTOMATISIERTE TERMEXTRAKTION Seite 8
  9. 9. Automatisierte Termextraktion Seite 9 Testprinzip: > Wörter eines Texts werden in einer Vergleichsliste nachgeschlagen. > Unbekannte Wörter sind potenzielle Termini. Testergebnis: Eine Liste potenzieller Termini Vorteile: > Hoher Durchsatz / hohe Geschwindigkeit Nachteile: > Die Ergebnisliste hat einen minimalen Informationsgehalt. > Etablierte Zusatztechniken haben eigene Nachteile. Automatisierte Termextraktion Wortlistenvergleich Stemming Häufigkeitsanalyse Lemmatisierung
  10. 10. Wortlistenvergleich… Seite 10 1. …liefert keine Warnungen bei Fehlern oder Mängeln in der Ausgangssprache: a. Obsoleszenz b. falsches Fachgebiet c. falsche Sprachebene d. falscher Sprachraum e. Polysemie f. Übertragene Bedeutung 2. …liefert keine Zuordnung von Synonymen und Abkürzungen 3. …liefert weniger Information, als ein Terminologie-Eintrag braucht: Fehlende Information (Wortart, Synonyme usw.) ist manuell einzutragen. Beispiele: „Term“ ist im Fachgebiet „Linguistik“ obsolet, im Fachgebiet „Mathematik“ aber nicht (1a/1b). „kaputt“ (umgangssprachlich)/„defekt“ (1c) „abeisen“ ist österreichisch-deutsch für „abtauen“ oder „enteisen“ (1d) „Zug“ als „Eisenbahn“, obwohl „Rauchkanal“, „Zugbeanspruchung“ oder „Drahtzug“ gemeint ist. (1e) „Katze“ im Sinne von „Laufkatze“ „Arm“ im Sinne von „Kranarm“ (1f) „abrichten“ als Synonym von „justieren“ „abrichten“ als Synonym von „schärfen“ (2) „CMS“ / „Content Management System“ (2)
  11. 11. Zusatztechniken… Seite 11 …lösen zwar ein Problem… > Häufigkeitsanalyse findet übertragen verwendete Benennungen als Terminus. > Stemming ordnet Treffer einander zu und verkleinert die Trefferliste. …verursachen aber andere Probleme: > Übertragene Verwendung sollte nicht geben, und wenn, sollte es eine Warnung geben. > Man braucht einen Textkorpus (meist nur für Englisch frei erhältlich) oder ein Frequenzwörterbuch (gibt es nicht frei). > Stemming kann sich auch irren: Beispiel: „Schütze“, den Plural von „Schütz“, irrtümlich auf „Schutz“ oder „schützen“ reduzieren. > Orthografische Varianten und Komposita sollten in der Ergebnisliste enthalten sein: Beispiel: „Schutzmechanismen“/ „Schutz-Mechanismen“.
  12. 12. WÖRTERBUCHDATEN ZUR TERMEXTRAKTION NUTZEN Seite 12
  13. 13. Wörterbücher als Wissensquellen (1/2) Seite 13 Professionelle Wörterbücher > …sind umfangreich (mehrere zehn- bis hunderttausend Einträge) > …sind fachlich vertrauenswürdig (Verlage engagieren als Autoren Experten) > …sind terminologisch eindeutig (Fachwörterbücher sind begriffsorientiert) > …enthalten Wissen über Wörter (Angaben zu Fachgebieten, Sprachebene, Wortart usw.) > …enthalten Wissen über Beziehungen zwischen Wörtern (Synonyme und Abkürzungen) {
  14. 14. Aufbau eines Wörterbuch-Datensatzes Seite 14 Technisch (2 Beispiele aus einem Rechtswörterbuch)Konzeptionelle Struktur Begriff > Sprache > Benennungen des gleichen Begriffs (= Synonyme / Abkürzungen) pro Benennung (wenn relevant): > Fachgebiet > Sprachebene > obsolet ja/nein > Sprachraum > Wortart > Übersetzungen … <Basis> <LO lan="DE"> <ME>Mieter</ME> <Wortart>m</Wortart> </LO> <LO lan="DE"> <ME>Bestandnehmer</ME> <Wortart>m</Wortart> <Aequivalenz>ähnlich</Aequivalenz> <Sprachraum>A</Sprachraum> </LO> <LO lan="FR"> <ME>locataire</ME> <HomNr>1</HomNr> <Nest> <Stichwort>locataire</Stichwort> <WortartSW>m</WortartSW> </Nest> <Gebiet> <Rechtsgebiet>SchuldR</Rechtsgebiet> <Rechtskontext> preneur du bail </Rechtskontext> </Gebiet> </LO> </Basis> <Basis> <LO lan="DE"> <ME> Rauschgiftdezernat und Sittenpolizei </ME> </LO> <LO lan="DE"> <ME>die Sitte</ME> <Wortart>m</Wortart> <Sprachebene>umg</Sprachebene> </LO> <LO lan="FR"> <ME>brigade des stupéfiants et du proxénétisme</ME> <Abkuerzung>BSP</Abkuerzung> <Gebiet> <Rechtsgebiet> PolizeiR </Rechtsgebiet> </Gebiet> </LO> </Basis>
  15. 15. Testprinzipien Seite 15 1. Nachschlagen in zwei „Listen“: bisherige Wortliste des Wortlistenvergleichs + 1 fachsprachliches Wörterbuch 2. Potenzielle Termini werden bewertet: > semantisch > fachlich (Obsoleszenz / Fachgebiet) > sprachlich (Sprachraum / Sprachebene) 3. Die Menge der tatsächlichen Synonyme und Abkürzungen wird ermittelt 4. Das Ergebnis ist nicht nur eine Wortliste: > mindestens: Nicht nur Termini, sondern auch Infos oder Korrekturhinweise. > auch denkbar: Dialog zur Wahl zwischen mehreren Bedeutungen und zur Übernahme der Wörterbuchdaten der Ausgangs- und Fremdsprachen
  16. 16. Semantische Bewertung (1/2) (im Beispiel: technisches Fachwörterbuch) Seite 16 herkömmliche Wortliste Fachwörterbuch Interpretation Beispiel potenz. Terminus? Ausgangssprache korrigieren? Treffer — rein allgemeinsprachliche Benennung — — — — — — Firmenspezifische Benennung (oder unübliche Verwendung) Supermaster, enteisen X (X) — ein Treffer Fachspezifische Benennung Hutschiene, entölen X — mehrere Treffer Fachspezifische, aber polyseme Benennung Oxid X X (weil mehrdeutig) Treffer Treffer Hinweis auf übertragene Bedeutung / Polysem / Generalisierung Arm, Zug, Katze (X) X (weil ungenau oder mehrdeutig)
  17. 17. Fachlich-sprachliche Bewertung (2/2) Seite 17 Fachliche Bewertung > fachlich obsolet? > falsches Fachgebiet? Sprachliche Bewertung > umgangssprachlich? > falscher Sprachraum? Bewertung anhand: Begriff > Sprache > Benennungen des gleichen Begriffs (= Synonyme / Abkürzungen) pro Benennung: > Fachgebiet > Sprachebene > obsolet ja/nein > Sprachraum …
  18. 18. Synonyme und Abkürzungen Seite 18 Fachliche Bewertung > Welche der möglichen Synonyme potenzieller Termini kommen vor? > Für welche potenziellen Termini kommen auch Abkürzungen vor? Suche der möglichen Synonyme und Abkürzungen anhand: Begriff > Sprache > Benennungen des gleichen Begriffs (= Synonyme / Abkürzungen) pro Benennung: > Fachgebiet > Sprachebene > obsolet ja/nein > Sprachraum …
  19. 19. Fazit: Wörterbuchvergleich… Seite 19 1. …liefert schon im ersten Schritt qualifizierte Information: > Eindeutiger oder mutmaßlicher Terminus? > Hinweise auf Fehler der Ausgangssprache Bsp.: Obsoleszenz, falsches Fachgebiet oder falsche Sprachebene > Hinweise auf ungenaue oder mehrdeutige Termini Bsp.: Erkennung von übertragener Bedeutung, Polysemie und Generalisierung. > Welche Synonyme und Abkürzungen werden tatsächlich verwendet? 2. …hilft dabei, Fehler und Mängel in der Ausgangssprache zu beseitigen. 3. …hilft beim Finden von Vorzugsbenennungen 4. Direkte Übernahme von Daten in die Terminologiedatenbank ist denkbar (auch für die Fremdsprache). 5. …kann mit Zusatztechniken kombiniert werden: > z. B. mit Lemmatisierung (Analyse grammatischer Varianten ohne Stemming) > z. B. mit Morphemanalyse (Suche nach mehrteiligen oder diskontinuierlichen Termini)
  20. 20. FRAGEN? Seite 20
  21. 21. Ihre Meinung ist uns wichtig! Sagen Sie uns bitte, wie Ihnen der Vortrag gefallen hat. Wir freuen uns auf Ihr Feedback per Smartphone oder Tablet unter http://TERM6.honestly.de oder scannen Sie den QR-Code Acolada GmbH Wallensteinstraße 61 - 63 90431 Nürnberg / Deutschland Telefon: +49 (0)911 / 37 66 75 - 0 Fax: +49 (0)911 / 37 66 75 - 29 E-Mail: info@acolada.de Sirius CMS XML/SGML- Content Management UniTerm Terminologie- Management UniLex Mehrsprachige Wörterbücher SIMQIN Editor Word-ähnlicher XML-Editor mit einfacher Bedienung myFabulous Agent Automatische XML-Verarbeitung in Adobe InDesign Das Bewertungstool steht Ihnen auch noch nach der Tagung zur Verfügung!

×