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WordNet und FrameNet sind zwei umfangreiche lexikalische Ressourcen. Obwohl sie auf unterschiedlichen Theorien der lexikalischen Organisation basieren und die semantischen und syntaktischen Eigenschaften von Verben in beiden Ressourcen unterschiedlich dargestellt werden, wird mit beiden das Ziel verfolgt, die Regelmäßigkeit des Lexikons hervorzuheben. Seit Levin (1993) ist bekannt, dass die Selektion und Projektion von Argumenten eng mit den semantischen Eigenschaften von Verben zusammenhängt, und dass eine syntaktisch basierte Klassifikation des Verblexikons semantisch homogene Klassen ergibt. In diesem Beitrag werden die unterschiedlichen Ansätze von WordNet und FrameNet, das Verblexikon einheitlich zu klassifizieren, bewertet. Es wird ein laufender Versuch beschrieben, beide Ressourcen teilweise miteinander abzugleichen, indem ausgewählte Verben in einem großen Korpus zunächst manuell mit Bezug auf Einträge in WordNet und FrameNet annotiert werden. Anschließend werden verschiedene Ansätze zur automatischen Abgleichung, wie z.B. der des deutschen SALSA-Projekts, im Überblick dargestellt.
In this paper we investigate the coverage of the two knowledge sources WordNet and Wikipedia for the task of bridging resolution. We report on an annotation experiment which yielded pairs of bridging anaphors and their antecedents in spoken multi-party dialog. Manual inspection of the two knowledge sources showed that, with some interesting exceptions, Wikipedia is superior to WordNet when it comes to the coverage of information necessary to resolve the bridging anaphors in our data set. We further describe a simple procedure for the automatic extraction of the required knowledge from Wikipedia by means of an API, and discuss some of the implications of the procedure’s performance.
This paper reports on the restructuring of a bilingual (Greek Sign Language, GSL – Modern Greek) lexicographic database with the use of the WordNet semantic and lexical database. The relevant research was carried out by the Institute for Language and Speech Processing (ILSP) / Athena R.C. team within the framework of the European project Easier. The project will produce a framework for intelligent machine translation to bring down language barriers among several spoken/written and sign languages. This paper describes the experience of the ILSP team to contribute to a multilingual repository of signs and their corresponding translations and to organize and enhance a bilingual dictionary (GSL – Modern Greek) as a result of this mapping; this will be the main focus of this paper. The methodology followed relies on the use of WordNet and, more specifically, the Open Multilingual WordNet (OMW) tool to map content in GSL to WordNet synsets.