– mArachna –
Eine semantische Analyse der mathematischen Sprache
f¨
ur ein computergest¨
utztes Information Retrieval System
vorgelegt von:
Dipl.-Phys. Nicole Natho
Berlin
Fakult¨
at II – Mathematik und Naturwissenschaften
der Technischen Universit¨
at Berlin
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktor der Naturwissenschaften
– Dr. rer. nat. –
genehmigte Dissertation
Promotionsausschuss:
Vorsitzender: Prof. Dr. Christian Thomsen
Berichter/Gutachter: Prof. Dr. Ruedi Seiler
Berichter/Gutachter: Prof. Dr. Manfred Stede
zus¨
atzliche Gutachterin: Prof. Dr. Christiane Fellbaum
Tag der wissenschaftlichen Aussprache:
17. Februar 2005
Berlin 2005
D 83
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Danksagungen
An dieser Stelle m¨
ochte ich mich zu allererst bei meinen Doktorvater Ruedi Seiler
bedanken, der immer an meine Ideen glaubte und mir viel Freiraum verschaff-
te diese zu realisieren. Er unterst¨
utzte mich tatkr¨
aftig und hat keine M¨
uhen
gescheut mir weiter zu helfen.
Des Weiteren m¨
ochte ich mich bei Christiane Fellbaum bedanken, die mir durch
ihre Begeisterung viel Mut machte dieses Projekt zu bearbeiten und mir viele
wertvolle Ratschl¨
age gab. Bei Sabina Jeschke, die mir ebenfalls im Zuge des
Mumienprojektes Vertrauen, Zeit und wertvolle Tipps gab, meine Ideen zu ver-
wirklichen. Bei Sebastian Rittau, der viele Ideen mitverwirklichte und diese tech-
nisch umsetzte. Bei Sven Grottke, der zahlreiche Stunden mit mir ausharrte, um
dieses Werk zu vollenden. Bei Erhard Zorn, der all diese Seiten Korrektur lesen
musste und immer beruhigende Worte parat hatte. Und schließlich bei Thomas
Richter, der dieser Arbeit den letzten Schliff gab. Sowie an alle, die w¨
ahrend
dieser Zeit meine Launen tapfer ertragen mussten.
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 9
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2 Ziele und Hypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Disziplinen 15
2.1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2 Wissensmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.1 Daten, Informationen und Wissen . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.2 Wissensorganisation und Wissensrepr¨
asentation . . . . . . 22
2.2.3 Wissensbasierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3 Sprachverstehen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.3.1 Psychologische Modelle zum Textverstehen . . . . . . . . 42
2.4 Computerlinguistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.4.1 Morphologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.4.2 Syntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.4.3 Semantik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
2.4.4 Fachsprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
2.5 Information Retrieval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
2.5.1 Methoden des Information Retrieval . . . . . . . . . . . . 73
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