TU Berlin

Database Systems and Information Management GroupContent Relevance-Based Semantic Sentence Retrieval

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Candidate: Torsten Schmits

Advisor: Alan Akbik

Desired degree: Diploma

Abstract

Die Arbeit stellt eine Applikation vor, deren Ziel die Formalisierung und der Vergleich einzelner Sätze ist.Die Datensätze werden mit verschiedenen Arten von Metadaten versehen, die hauptsächlich aus zwei Komponenten bestehen: Semantische Rollen, welche Sätze als Menge von Nominalphrasen darstellen, die den Sinn eines Prädikats vervollständigen, und die lexikalischen Informationen, die aus der WordNet-Datenbank entnommen werden, welche Wörter anhand von Synonymität und verschiedenen semantischen Relationen als Graphen arrangiert. Mit diesen Daten wird ein Mechanismus verwirklicht, der das Sammeln von Sätzen mit relevantem Inhalt für einen Suchquery ermöglicht.

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