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Die Arbeit behandelt die alltägliche Kreativität des Menschen, seine Fähigkeit, etwas metaphorisch als etwas anderes zu sehen und so komplexen Zusammenhängen der sozialen und kulturellen Welt einen Sinn zu geben. Sie trägt bei zur theoretischen Grundlegung für die kontrastive Analyse von Metaphernsystemen unterschiedlicher Sprachen im DFG-Projekt "Interkulturelle Analyse der Struktur kollektiver Vorstellungswelten", das von 2000 - 2002 an der Universität Bielefeld angesiedelt war. Theoretische Überlegungen zur Einbeziehung soziokultureller Aspekte in die Kognitive Metapherntheorie bilden Teil I der Arbeit. Teil II bilden Beispielanalysen der kulturellen Imagination von Raum (Europa) und Zeit (Ende des Kommunismus).
Im Zentrum der Dissertation steht der Begriff Informationsmodellierung oder genauer der Begriff der "textuellen Informationsmodellierung", wobei auf einer bereits vorgeschlagenen Unterscheidung einer primären und einer sekundären Ebene der Informationsstrukturierung aufgebaut wird. Der Gegenstand der primären Ebene sind die textuellen Daten selbst sowie ihre Strukturierung, wohingegen die sekundäre Ebene beschreibt, wie die für die primären Ebenen verwendeten Regelwerke mit alternativen Regelwerken in Beziehung gesetzt werden können. Der Einteilung in eine primäre und eine sekundäre Informationsstrukturierung wird in der Dissertation das Konzept der multiplen Informationsstrukturierung nebengeordnet. Dieses Konzept ist so zu verstehen, dass die primäre Ebene bei Bedarf vervielfacht wird - jedoch bezieht sich jede dieser Ebenen auf dieselbe Datengrundlage. Hierbei ergeben sich auch Auswirkungen auf die sekundäre Informationsstrukturierung. Die Informationsmodellierung erfolgt mit Auszeichnungssprachen. Die Standard Generalized Markup Language (SGML) stellt hierfür einen Rahmen dar, jedoch wurde dieser Formalismus seit seiner 1986 erfolgten Standardisierung nicht nur weiterentwickelt, sondern es wurde mit der Extensible Markup Language (XML) im Jahr 1998 eine wesentlich einfachere Untermenge dieser Sprache definiert, die zudem das derzeitige Zentrum weiterer Entwicklungen auf dem Gebiet der Auszeichnungssprachen darstellt. Der entwickelte Ansatz zur Modellierung linguistischer Information basiert auf der Extensible Markup Language (XML), wobei die weitergehenden Möglichkeiten von SGML selbstverständlich ebenfalls dargestellt und diskutiert werden. Mittels XML können Informationen, die sich nicht in bestimmten Hierarchien (mittels mathematischer Bäume) strukturieren lassen, nicht in einer natürlichen Weise repräsentiert werden. Eine Lösung dieses Problems liegt in der Aufteilung der Strukturierung auf verschiedene Ebenen. Diese neue Lösung wird dargestellt, diskutiert und modelliert.
Sentiment Analysis is the task of extracting and classifying opinionated content in natural language texts. Common subtasks are the distinction between opinionated and factual texts, the classification of polarity in opinionated texts, and the extraction of the participating entities of an opinion(-event), i.e. the source from which an opinion emanates and the target towards which it is directed. With the emerging Web 2.0 which describes the shift towards a highly user-interactive communication medium, the amount of subjective content on the World Wide Web is steadily increasing. Thus, there is a growing need for automatically processing this type of content which is provided by sentiment analysis. Both natural language processing, which is the task of providing computational methods for the analysis and representation of natural language, and machine learning, which is the task of building task-specific classification models on the basis of empirical data, may be instrumental in mastering the challenges of the automatic sentiment analysis of written text. Many problems in sentiment analysis have been proposed to be solved with machine learning methods exclusively using a fairly low-level feature design, such as bag of words, containing little linguistic information. In this thesis, we examine the effectiveness of linguistic features in various subtasks of sentiment analysis. Thus, we heavily draw from the insights gained by natural language processing. The application of linguistic features can be applied on various classification methods, be it in rule-based classification, where the linguistic features are directly encoded as a classifier, in supervised machine learning, where these features complement basic low-level features, or in bootstrapping methods, where these features form a rule-based classifier generating a labeled training set from which a supervised classifier can be trained. In this thesis, we will in particular focus on scenarios where the combination of linguistic features and machine learning methods is effective. We will look at common text classification tasks, both coarse-grained and fine-grained, and extraction tasks.
This thesis deals with expressions consisting of two noun phrases connected by a comitative preposition, referred to as comitative constructions (CCs). It focuses on CCs in Polish, with some comparisons to other languages, and provides an analysis at the morphosyntax-semantics-pragmatics interface in the paradigm of Head-Driven Phrase Structure Grammar with the integrated model-theoretic semantic framework of Lexicalized Flexible Ty2. After postulating three different readings of Polish CCs: accompanitive, conjunctive and (open and closed) inclusive, a number of semantic phenomena are discussed which provide evidence for this classification. Further examination of the data shows that all CC types behave uniformly with regard to their syntactic properties but exhibit differences regarding agreement and person, number and gender resolution. These differences have previously been explained by syntactic stipulations. This thesis argues that a syntactic approach to CCs lacks real empirical motivation and it demonstrates that some of the existing analyses are problematic for a number of empirical and / or theoretical reasons. It further offers an alternative analysis based on the assumption that all CC types have a uniform, adjunctionbased syntactic structure, and that the crucial differences between them are semantic in nature, being triggered by the meaning of the comitative preposition. The core of the proposed semantic analysis are three different logical representations of the comitative preposition, whose truth conditions allow us to make the right predictions about the different behavior of the three CC types. All other lexical components of CCs, including plural pronouns, bear in each type of CC their customary forms and meanings. Implementing this idea in a constraint-based framework whose description language incorporates a formal semantic representation language, and modeling the morphosyntactic, semantic, pragmatic and referential properties of CCs within a single grammatical paradigm, we arrive at an analysis that accounts for these expressions in a very natural way.