Christian Pietsch

SVO triple based Latent Semantic Analysis for recognising textual entailment

Latent Semantic Analysis has only recently been applied to textual entailment recognition. However, these efforts have suffered from inadequate bag of words vector representations. Our prototype implementation for the Third Recognising Textual Entailment Challenge (RTE-3) improves the approach by applying it to vector representations that contain semi-structured representations of words. It uses variable size n-grams of word stems to model independently verbs, subjects and objects displayed in textual statements. The system performance shows positive results and provides insights about how to improve them further.

BASE - Bielefeld Academic Search Engine

ZusammenfassungWissenschaftliche Publikationen und ihre beschreibenden Metadaten stehen in stetig zunehmender Anzahl über Plattformen für elektronische Zeitschriften oder digitale Repositorien frei über das Internet zur Verfügung und lassen sich nachnutzen. Die Metadaten können über OAI-PMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) abgerufen werden (Harvesting). Durch Weiterverarbeitung und Indexierung der Metadaten lassen sich Services wie die „Bielefeld Academic Search Engine“ (BASE) entwickeln.Dieser Artikel beschreibt die praktischen Erfahrungen, die seit über 10 Jahren im Rahmen des Betriebs von BASE an der Universitätsbibliothek Bielefeld gewonnen wurden. BASE sammelt Millionen von Metadatensätzen aus Tausenden von Quellen weltweit. Die Metadaten werden während des Indexierungsprozesses teilweise korrigiert, normalisiert und um weitere Informationen angereichert. BASE sammelt zudem Metadaten zu den indexierten Quellen, die ebenfalls für Retrieval und Anzeige verwendet werden.Eine Übersicht der Services vergleichbarer Suchdienste zeigt auf, welche Unterschiede und Gemeinsamkeiten es zwischen BASE und anderen wissenschaftlichen Suchdiensten gibt.BASE wird auf vielfältige Weise verwendet, und die enthaltenen Daten werden über Schnittstellen nachgenutzt. Neue Herausforderungen ergeben sich insbesondere aus der Erweiterung des Umfangs der Metadaten und ihrer Bereitstellung mithilfe detaillierterer Datenformate jenseits von Dublin Core. Durch die Anreicherung der Metadaten um Informationen wie Personenattribute (IDs, Affiliationen), Förderorganisationen und verknüpfte Forschungsdaten entsteht die Notwendigkeit, das Datenschema für die Indexierung in geeigneter Weise zu erweitern.

Visualising Discourse Structure in Interactive Documents

In this paper we introduce a method for generating interactive documents which exploits the visual features of hypertext to represent discourse structure. We explore the consistent and principled use of graphics and animation to support navigation and comprehension of non-linear text, where textual discourse markers do not always work effectively.