@phdthesis{Wiegand2019,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Michael Wiegand},
  title     = {Event-Based Modelling in Question Answering},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mh39-86698},
  pages     = {113},
  year      = {2019},
  abstract  = {In der nat{\"u}rlichen Sprachverarbeitung haben Frage-Antwort-Systeme in der letzten Dekade stark an Bedeutung gewonnen. Vor allem durch robuste Werkzeuge wie statistische Syntax-Parser und Eigennamenerkenner ist es m{\"o}glich geworden, linguistisch strukturierte Informationen aus unannotierten Textkorpora zu gewinnen. Zus{\"a}tzlich werden durch die Text REtrieval Conference (TREC) j{\"a}hrlich Ma{\"s}st{\"a}be f{\"u}r allgemeine dom{\"a}nen-unabh{\"a}ngige Frage-Antwort-Szenarien definiert. In der Regel funktionieren Frage-Antwort-Systeme nur gut, wenn sie robuste Verfahren f{\"u}r die unterschiedlichen Fragetypen, die in einer Fragemenge vorkommen, implementieren. Ein charakteristischer Fragetyp sind die sogenannten Ereignisfragen. Obwohl Ereignisse schon seit Mitte des vorigen Jahrhunderts in der theoretischen Linguistik, vor allem in der Satzsemantik, Gegenstand intensive Forschung sind, so blieben sie bislang im Bezug auf Frage-Antwort-Systeme weitgehend unerforscht. Deshalb widmet sich diese Diplomarbeit diesem Problem. Ziel dieser Arbeit ist zum Einen eine Charakterisierung von Ereignisstruktur in Frage-Antwort Systemen, die unter Ber{\"u}cksichtigung der theoretischen Linguistik sowie einer Analyse der TREC 2005 Fragemenge entstehen soll. Zum Anderen soll ein Ereignis-basiertes Antwort-Extraktionsverfahren entworfen und implementiert werden, das sich auf den Ergebnissen dieser Analyse st{\"u}tzt. Informationen von diversen linguistischen Ebenen sollen daten-getrieben in einem uniformen Modell integriert werden. Spezielle linguistische Ressourcen, wie z.B. WordNet und Subkategorisierungslexika werden dabei eine zentrale Rolle einnehmen. Ferner soll eine Ereignisstruktur vorgestellt werden, die das Abpassen von Ereignissen unabh{\"a}ngig davon, ob sie von Vollverben oder Nominalisierungen evoziert werden, erlaubt. Mit der Implementierung eines Ereignis-basierten Antwort-Extraktionsmoduls soll letztendlich auch die Frage beantwortet werden, ob eine explizite Ereignismodellierung die Performanz eines Frage-Antwort-Systems verbessern kann.},
  language  = {en}
}