Humboldt-Universität zu Berlin - Institut für Bibliotheks- und Informations­wissen­schaft

Rhetorische Stilmittel, werden seit jeher in Texten verwendet, um Bilder zu erzeugen, Leser zu fesseln und wichtige Punkte hervorzuheben. Unter diesen Stilmitteln ist die Vossianische Antonomasie besonders für den Einsatz von Eigennamen als rhetorische Elemente beliebt. Genauer definiert beinhaltet die Vossianische Antonomasie, dass einem Eigennamen eine bestimmte Menge von Eigenschaften oder Attributen zugeordnet wird, indem ein anderer Eigenname, der für die entsprechenden Eigenschaften allgemein bekannt ist, genannt wird. Modifizierende Phrasen, die typischerweise in Kombination mit dem letztgenannten Eigennamen auftreten, helfen, diese Attribute zu kontextualisieren. Trotz ihrer Allgegenwärtigkeit in modernen Medien ist die Forschung zu ihrer Identifizierung, Verwendung und Interpretation selten. Dies motiviert das Thema dieser Arbeit: die automatische Erkennung, Extraktion und Analyse der Vossianischen Antonomasie. Wir präsentieren mehrere Methoden zur automatisierten Erkennung des Phänomens und entwickeln einen annotierten Datensatz. Die Methoden basieren zumeist auf neuronalen Netzen. Zusätzlich stellen wir verschiedene Ansätze zur Extraktion jedes Teils des Stilmittels in einem Satz vor. Darüber hinaus führen wir sprachübergreifende Extraktionsmodelle ein und verfeinern Erkennungsmethoden für eine verbesserte Leistung bei bisher unbekannten syntaktischen Variationen des Phänomens, indem wir uns ausschließlich auf den Schlüsseleigennamen des Stilmittels konzentrieren. Außerdem befassen wir uns mit einer anderen, aber ergänzenden Aufgabe, nämlich der Extraktion des zu beschreibenden Eigennamens in einem ganzen Textabsatz. Für ein tieferes Verständnis der Vossianischen Antonomasie präsentieren wir eine explorative Analyse des entwickelten Datensatzes. Wir führen zwei interaktive Visualisierungen ein, die die einzelnen Teile des Phänomens und ihr Zusammenspiel hervorheben, um weitere Einblicke zu gewinnen. Stylistic devices, also known as figures of speech or rhetorical devices, have always been used in text to create imagery, engage readers, and emphasize key points. Among these devices, Vossian Antonomasia, which is closely related to metaphor and metonymy, is particularly popular for employing named entities as rhetorical elements. Defined more precisely, Vossian Antonomasia involves attributing a particular set of properties or attributes to an entity by naming another named entity that is generally well-known for the respective properties. Modifying phrases, which typically appear in combination with the latter entity, help contextualize these attributes. Despite its ubiquity in modern media, the research on its identification, usage, and interpretation is rare. This motivates the topic of this thesis: The automated detection, extraction and analysis of Vossian Antonomasia. We present several methods for the automated detection of the phenomenon and create an annotated dataset. Mostly, the methods are based on neural networks. Additionally, we introduce several approaches for extracting each chunk of the device in a sentence by modeling the problem as a sequence tagging task. Moreover, we introduce cross-lingual extraction models and refine detection methods for an improved performance on unseen syntactic variations of the phenomenon by focusing solely on the key entity of the device. Furthermore, we tackle a distinct but complementary task, namely, the extraction of the entity being described in an entire text paragraph. For a deeper understanding of Vossian Antonomasia, we present an exploratory analysis of the developed dataset. We introduce two interactive visualizations that highlight the chunks of the phenomenon and their interplay to gain more insights.

Im Zuge der fortschreitenden Ausbreitung des Webs in alle Aspekte des täglichen Lebens wird Bias in Form von Voreingenommenheit und versteckten Meinungen zu einem zunehmend herausfordernden Problem. Eine weitverbreitete Erscheinungsform ist Bias in Textdaten. Um dem entgegenzuwirken hat die Online-Enzyklopädie Wikipedia das Prinzip des neutralen Standpunkts (Englisch: Neutral Point of View, kurz: NPOV) eingeführt, welcher die Verwendung neutraler Sprache und die Vermeidung von einseitigen oder subjektiven Formulierungen vorschreibt. Während Studien gezeigt haben, dass die Qualität von Wikipedia-Artikel mit der Qualität von Artikeln in klassischen Enzyklopädien vergleichbar ist, zeigt die Forschung gleichzeitig auch, dass Wikipedia anfällig für verschiedene Typen von NPOV-Verletzungen ist. Bias zu identifizieren, kann eine herausfordernde Aufgabe sein, sogar für Menschen, und mit Millionen von Artikeln und einer zurückgehenden Anzahl von Mitwirkenden wird diese Aufgabe zunehmend schwieriger. Wenn Bias nicht eingedämmt wird, kann dies nicht nur zu Polarisierungen und Konflikten zwischen Meinungsgruppen führen, sondern Nutzer auch negativ in ihrer freien Meinungsbildung beeinflussen. Hinzu kommt, dass sich Bias in Texten und in Ground-Truth-Daten negativ auf Machine Learning Modelle, die auf diesen Daten trainiert werden, auswirken kann, was zu diskriminierendem Verhalten von Modellen führen kann. In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit Bias, indem wir uns auf drei zentrale Aspekte konzentrieren: Bias-Inhalte in Form von geschriebenen Aussagen, Bias von Crowdworkern während des Annotierens von Daten und Bias in Word Embeddings Repräsentationen. Wir stellen zwei Ansätze für die Identifizierung von Aussagen mit Bias in Textsammlungen wie Wikipedia vor. Unser auf Features basierender Ansatz verwendet Bag-of-Word Features inklusive einer Liste von Bias-Wörtern, die wir durch das Identifizieren von Clustern von Bias-Wörtern im Vektorraum von Word Embeddings zusammengestellt haben. Unser verbesserter, neuronaler Ansatz verwendet Gated Recurrent Neural Networks, um Kontext-Abhängigkeiten zu erfassen und die Performance des Modells weiter zu verbessern. Unsere Studie zum Thema Crowd Worker Bias deckt Bias-Verhalten von Crowdworkern mit extremen Meinungen zu einem bestimmten Thema auf und zeigt, dass dieses Verhalten die entstehenden Ground-Truth-Label beeinflusst, was wiederum Einfluss auf die Erstellung von Datensätzen für Aufgaben wie Bias Identifizierung oder Sentiment Analysis hat. Wir stellen Ansätze für die Abschwächung von Worker Bias vor, die Bewusstsein unter den Workern erzeugen und das Konzept der sozialen Projektion verwenden. Schließlich beschäftigen wir uns mit dem Problem von Bias in Word Embeddings, indem wir uns auf das Beispiel von variierenden Sentiment-Scores für Namen konzentrieren. Wir zeigen, dass Bias in den Trainingsdaten von den Embeddings erfasst und an nachgelagerte Modelle weitergegeben wird. In diesem Zusammenhang stellen wir einen Debiasing-Ansatz vor, der den Bias-Effekt reduziert und sich positiv auf die produzierten Label eines nachgeschalteten Sentiment Classifiers auswirkt.