Proceedings of the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2018 : 10-12 December 2018, Torino

On behalf of the Program Committee, a very warm welcome to the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-­‐it 2018). This edition of the conference is held in Torino. The conference is locally organised by the University of Torino and hosted into its prestigious main lecture hall “Cavallerizza Reale”. The CLiC-­‐it conference series is an initiative of the Italian Association for Computational Linguistics (AILC) which, after five years of activity, has clearly established itself as the premier national forum for research and development in the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, where leading researchers and practitioners from academia and industry meet to share their research results, experiences, and challenges

Proceedings of the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2018

On behalf of the Program Committee, a very warm welcome to the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-­‐it 2018). This edition of the conference is held in Torino. The conference is locally organised by the University of Torino and hosted into its prestigious main lecture hall “Cavallerizza Reale”. The CLiC-­‐it conference series is an initiative of the Italian Association for Computational Linguistics (AILC) which, after five years of activity, has clearly established itself as the premier national forum for research and development in the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, where leading researchers and practitioners from academia and industry meet to share their research results, experiences, and challenges

Proceedings of the Eighth Italian Conference on Computational Linguistics CliC-it 2021

The eighth edition of the Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-it 2021) was held at Università degli Studi di Milano-Bicocca from 26th to 28th January 2022. After the edition of 2020, which was held in fully virtual mode due to the health emergency related to Covid-19, CLiC-it 2021 represented the first moment for the Italian research community of Computational Linguistics to meet in person after more than one year of full/partial lockdown

Novel Event Detection and Classification for Historical Texts

Event processing is an active area of research in the Natural Language Processing community but resources and automatic systems developed so far have mainly addressed contemporary texts. However, the recognition and elaboration of events is a crucial step when dealing with historical texts particularly in the current era of massive digitization of historical sources: research in this domain can lead to the development of methodologies and tools that can assist historians in enhancing their work, while having an impact also on the field of Natural Language Processing. Our work aims at shedding light on the complex concept of events when dealing with historical texts. More specifically, we introduce new annotation guidelines for event mentions and types, categorised into 22 classes. Then, we annotate a historical corpus accordingly, and compare two approaches for automatic event detection and classification following this novel scheme. We believe that this work can foster research in a field of inquiry so far underestimated in the area of Temporal Information Processing. To this end, we release new annotation guidelines, a corpus and new models for automatic annotation

Word Knowledge and Word Usage

Word storage and processing define a multi-factorial domain of scientific inquiry whose thorough investigation goes well beyond the boundaries of traditional disciplinary taxonomies, to require synergic integration of a wide range of methods, techniques and empirical and experimental findings. The present book intends to approach a few central issues concerning the organization, structure and functioning of the Mental Lexicon, by asking domain experts to look at common, central topics from complementary standpoints, and discuss the advantages of developing converging perspectives. The book will explore the connections between computational and algorithmic models of the mental lexicon, word frequency distributions and information theoretical measures of word families, statistical correlations across psycho-linguistic and cognitive evidence, principles of machine learning and integrative brain models of word storage and processing. Main goal of the book will be to map out the landscape of future research in this area, to foster the development of interdisciplinary curricula and help single-domain specialists understand and address issues and questions as they are raised in other disciplines

Implicit indefinite objects at the syntax-semantics-pragmatics interface: a probabilistic model of acceptability judgments

Optionally transitive verbs, whose Patient participant is semantically obligatory but syntactically optional (e.g., to eat, to drink, to write), deviate from the transitive prototype defined by Hopper and Thompson (1980). Following Fillmore (1986), unexpressed objects may be either indefinite (referring to prototypical Patients of a verb, whose actual entity is unknown or irrelevant) or definite (with a referent available in the immediate intra- or extra-linguistic context). This thesis centered on indefinite null objects, which the literature argues to be a gradient, non-categorical phenomenon possible with virtually any transitive verb (in different degrees depending on the verb semantics), favored or hindered by several semantic, aspectual, pragmatic, and discourse factors. In particular, the probabilistic model of the grammaticality of indefinite null objects hereby discussed takes into account a continuous factor (semantic selectivity, as a proxy to object recoverability) and four binary factors (telicity, perfectivity, iterativity, and manner specification). This work was inspired by Medina (2007), who modeled the effect of three predictors (semantic selectivity, telicity, and perfectivity) on the grammaticality of indefinite null objects (as gauged via Likert-scale acceptability judgments elicited from native speakers of English) within the framework of Stochastic Optimality Theory. In her variant of the framework, the constraints get floating rankings based on the input verb’s semantic selectivity, which she modeled via the Selectional Preference Strength measure by Resnik (1993, 1996). I expanded Medina’s model by modeling implicit indefinite objects in two languages (English and Italian), by using three different measures of semantic selectivity (Resnik’s SPS; Behavioral PISA, inspired by Medina’s Object Similarity measure; and Computational PISA, a novel similarity-based measure by Cappelli and Lenci (2020) based on distributional semantics), and by adding iterativity and manner specification as new predictors in the model. Both the English and the Italian five-predictor models based on Behavioral PISA explain almost half of the variance in the data, improving on the Medina-like three-predictor models based on Resnik’s SPS. Moreover, they have a comparable range of predicted object-dropping probabilities (30-100% in English, 30-90% in Italian), and the predictors perform consistently with theoretical literature on object drop. Indeed, in both models, atelic imperfective iterative manner-specified inputs are the most likely to drop their object (between 80% and 90%), while telic perfective non-iterative manner-unspecified inputs are the least likely (between 30% and 40%). The constraint re-ranking probabilities are always directly proportional to semantic selectivity, with the exception of Telic End in Italian. Both models show a main effect of telicity, but the second most relevant factor in the model is perfectivity in English and manner specification in Italian

Adjusting Sense Representations for Word Sense Disambiguation and Automatic Pun Interpretation

Word sense disambiguation (WSD)—the task of determining which meaning a word carries in a particular context—is a core research problem in computational linguistics. Though it has long been recognized that supervised (machine learning–based) approaches to WSD can yield impressive results, they require an amount of manually annotated training data that is often too expensive or impractical to obtain. This is a particular problem for under-resourced languages and domains, and is also a hurdle in well-resourced languages when processing the sort of lexical-semantic anomalies employed for deliberate effect in humour and wordplay. In contrast to supervised systems are knowledge-based techniques, which rely only on pre-existing lexical-semantic resources (LSRs). These techniques are of more general applicability but tend to suffer from lower performance due to the informational gap between the target word's context and the sense descriptions provided by the LSR. This dissertation is concerned with extending the efficacy and applicability of knowledge-based word sense disambiguation. First, we investigate two approaches for bridging the information gap and thereby improving the performance of knowledge-based WSD. In the first approach we supplement the word's context and the LSR's sense descriptions with entries from a distributional thesaurus. The second approach enriches an LSR's sense information by aligning it to other, complementary LSRs. Our next main contribution is to adapt techniques from word sense disambiguation to a novel task: the interpretation of puns. Traditional NLP applications, including WSD, usually treat the source text as carrying a single meaning, and therefore cannot cope with the intentionally ambiguous constructions found in humour and wordplay. We describe how algorithms and evaluation methodologies from traditional word sense disambiguation can be adapted for the "disambiguation" of puns, or rather for the identification of their double meanings. Finally, we cover the design and construction of technological and linguistic resources aimed at supporting the research and application of word sense disambiguation. Development and comparison of WSD systems has long been hampered by a lack of standardized data formats, language resources, software components, and workflows. To address this issue, we designed and implemented a modular, extensible framework for WSD. It implements, encapsulates, and aggregates reusable, interoperable components using UIMA, an industry-standard information processing architecture. We have also produced two large sense-annotated data sets for under-resourced languages or domains: one of these targets German-language text, and the other English-language puns

An ontology for human-like interaction systems

This report proposes and describes the development of a Ph.D. Thesis aimed at building an ontological knowledge model supporting Human-Like Interaction systems. The main function of such knowledge model in a human-like interaction system is to unify the representation of each concept, relating it to the appropriate terms, as well as to other concepts with which it shares semantic relations. When developing human-like interactive systems, the inclusion of an ontological module can be valuable for both supporting interaction between participants and enabling accurate cooperation of the diverse components of such an interaction system. On one hand, during human communication, the relation between cognition and messages relies in formalization of concepts, linked to terms (or words) in a language that will enable its utterance (at the expressive layer). Moreover, each participant has a unique conceptualization (ontology), different from other individual’s. Through interaction, is the intersection of both part’s conceptualization what enables communication. Therefore, for human-like interaction is crucial to have a strong conceptualization, backed by a vast net of terms linked to its concepts, and the ability of mapping it with any interlocutor’s ontology to support denotation. On the other hand, the diverse knowledge models comprising a human-like interaction system (situation model, user model, dialogue model, etc.) and its interface components (natural language processor, voice recognizer, gesture processor, etc.) will be continuously exchanging information during their operation. It is also required for them to share a solid base of references to concepts, providing consistency, completeness and quality to their processing. Besides, humans usually handle a certain range of similar concepts they can use when building messages. The subject of similarity has been and continues to be widely studied in the fields and literature of computer science, psychology and sociolinguistics. Good similarity measures are necessary for several techniques from these fields such as information retrieval, clustering, data-mining, sense disambiguation, ontology translation and automatic schema matching. Furthermore, the ontological component should also be able to perform certain inferential processes, such as the calculation of semantic similarity between concepts. The principal benefit gained from this procedure is the ability to substitute one concept for another based on a calculation of the similarity of the two, given specific circumstances. From the human’s perspective, the procedure enables referring to a given concept in cases where the interlocutor either does not know the term(s) initially applied to refer that concept, or does not know the concept itself. In the first case, the use of synonyms can do, while in the second one it will be necessary to refer the concept from some other similar (semantically-related) concepts...Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaSecretario: Inés María Galván León.- Secretario: José María Cavero Barca.- Vocal: Yolanda García Rui

Coherence relations in discourse and cognition : comparing approaches, annotations and interpretations

When readers comprehend a discourse, they do not merely interpret each clause or sentence separately; rather, they assign meaning to the text by creating semantic links between the clauses and sentences. These links are known as coherence relations (cf. Hobbs, 1979; Sanders, Spooren & Noordman, 1992). If readers are not able to construct such relations between the clauses and sentences of a text, they will fail to fully understand that text. Discourse coherence is therefore crucial to natural language comprehension in general. Most frameworks that propose inventories of coherence relation types agree on the existence of certain coarse-grained relation types, such as causal relations (relations types belonging to the causal class include Cause or Result relations), and additive relations (e.g., Conjunctions or Specifications). However, researchers often disagree on which finer-grained relation types hold and, as a result, there is no uniform set of relations that the community has agreed on (Hovy & Maier, 1995). Using a combination of corpus-based studies and off-line and on-line experimental methods, the studies reported in this dissertation examine distinctions between types of relations. The studies are based on the argument that coherence relations are cognitive entities, and distinctions of coherence relation types should therefore be validated using observations that speak to both the descriptive adequacy and the cognitive plausibility of the distinctions. Various distinctions between relation types are investigated on several levels, corresponding to the central challenges of the thesis. First, the distinctions that are made in approaches to coherence relations are analysed by comparing the relational classes and assessing the theoretical correspondences between the proposals. An interlingua is developed that can be used to map relational labels from one approach to another, therefore improving the interoperability between the different approaches. Second, practical correspondences between different approaches are studied by evaluating datasets containing coherence relation annotations from multiple approaches. A comparison of the annotations from different approaches on the same data corroborate the interlingua, but also reveal systematic patterns of discrepancies between the frameworks that are caused by different operationalizations. Finally, in the experimental part of the dissertation, readers’ interpretations are investigated to determine whether readers are able to distinguish between specific types of relations that cause the discrepancies between approaches. Results from off-line and online studies provide insight into readers’ interpretations of multi-interpretable relations, individual differences in interpretations, anticipation of discourse structure, and distributional differences between languages on readers’ processing of discourse. In sum, the studies reported in this dissertation contribute to a more detailed understanding of which types of relations comprehenders construct and how these relations are inferred and processed.Wenn Leser einen Diskurs verstehen, interpretieren sie nicht nur jeden Satz einzeln, sondern sie geben dem Text eine Bedeutung, indem sie semantische Verbindungen zwischen den Sätzen bzw. Teilsätzen herstellen. Diese Verbindungen sind bekannt als Kohärenzrelationen (vgl. Hobbs, 1979; Sanders, Spooren & Noordman, 1992). Wenn es einem Leser nicht gelingt, solche Relationen zwischen den Teilsätzen eines Textes herzustellen, wird er den Text nicht vollständig verstehen. Das Erkennen und Verstehen von Diskurskohärenz ist daher entscheidend für das natürliche Sprachverständnis. Kohärenzrelationen bestehen zwischen mindestens zwei Textabschnitten, die als Segmente oder Argumente bezeichnet werden. Es wird allgemein angenommen, dass die Relationen zwischen den Argumente in eine feste, begrenzte Anzahl von Typen unterteilt werden können. Vorschläge, die bestimmte Typen von Kohärenzrelationen unterscheiden, werden als "Frameworks" bezeichnet. Die meisten Frameworks stimmen darin überein, dass es eine bestimmte Anzahl von groben Relationstypen gibt. Dazu gehören z.B. kausale Relationen (Beispiele von Relationstypen, die zur kausalen Klasse gehören, sind Cause oder Result Relationen), negative Relationen (z.B. Contrast oder Concession Relationen), additive Relationen (z.B. Conjunctions oder Lists), und zeitliche Relationen (z.B. Chronological oder Synchronous Relationen). Allerdings sind sich die Forscher oft nicht einig über die genaue Anzahl von feineren Relationstypen. Aufgrund dessen gibt es bis dato keine einheitliche Menge von Relationen, auf die sich die Gemeinschaft geeinigt hat (Hovy & Maier, 1995). Einige Vorschläge präsentieren mehr als 70 Typen von Relationen, wie von Carlson, Marcu & Okurowski (2003) entwickelt, andere präsentieren nur zwei Typen von Relationen (Grosz & Sidner, 1986). Die in dieser Dissertation präsentierten Studien beschäftigen sich alle mit Unterschieden zwischen Relationstypen. Diese Unterschiede werden auf mehreren Ebenen untersucht. Die Unterscheidungen, die die einzelnen Frameworks zu Kohärenzrelationen machen werden analysiert, indem die Relationsklassen verglichen und die Übereinstimmungen zwischen den Frameworks bewertet werden. Ähnlichkeitenn zwischen verschiedenen Ansätzen werden untersucht, indem Datensätze ausgewertet werden, die Annotationen von Kohärenzrelationen von mehreren Ansätzen enthalten. Im experimentellen Teil der Arbeit werden Leserinterpretationen untersucht, um festzustellen, ob die Leser in der Lage sind, zwischen bestimmten Typen von Relationen zu unterscheiden, die Diskrepanzen zwischen den Ansätzen verursachen. Insgesamt liefern die hier präsentierten Studien ein detaillierteres Verständnis dafür, welche Typen von Relationen Leser bei der Sprachverarbeitung konstruieren und wie diese Relationen inferiert und verarbeitet werden. Kapitel 3 gibt einen Überblick über verschiedene Frameworks, die Inventare von Relationsklassen vorgeschlagen haben. Insbesondere konzentriert sich diese Dissertation auf drei konkrete Frameworks: Penn Discourse Treebank (PDTB; Prasad et al., 2008), Rhetorical Structure Theory Discourse Treebank (RST-DT; Carlson & Marcu, 2001), und Cognitive approach to Coherence Relations (CCR; Sanders et al., 1992). Die PDTB- und RST-DT-Frameworks wurden verwendet, um den größten verfügbaren englischen Korpus zu annotieren, und Varianten dieser Frameworks wurden verwendet, um Korpora in anderen Sprachen zu annotieren. Oft bestehen große Unterschiede zwischen den relationalen Inventaren. Dies erschwert es den Forschern oftmals, Daten zu verwenden, die nach dem anderen Framework annotiert wurden. Aufbauend auf CCR wird eine neue Lösung – genannt Unifying Dimensions oder UniDim – vorgeschlagen, um die verschiedenen Ansätze miteinander in Beziehung zu setzen. Unifying Dimensions schlägt eine Interlingua vor, die die Relationslabels von einem Framework auf das andere abbilden kann und so die Übereinstimmung zwischen verschiedenen Ansätzen verbessert. Mit Hilfe der Unifying Dimensions sind Forscher in der Lage Daten zu verwenden die nach einem anderen Ansatz annotiert wurden. Das Mapping von UniDim basiert auf den Definitionen und Beispielen, die in den Annotationsrichtlinien enthalten sind. Im Idealfall entsprechen die theoretischen Erläuterungen in den Richtlinien den tatsächlichen Annotationen in den Korpora, und die theoretische Abbildung würde daher auch der Abbildung in der Praxis entsprechen. Um dies zu untersuchen und die theoretische Kartierung zu validieren, haben wir Annotationen verschiedener Frameworks anhand der gleichen Daten verglichen, um sicherzustellen, dass die bereitgestellten Annotationen einander entsprechen. Dieses Prozedere wurde für zwei Kombinationen von Frameworks durchgeführt: (i) wir haben einen Korpus von gesprochenen Daten sowohl mit PDTB als auch mit CCR annotiert (wie in Rehbein, Scholman & Demberg, 2016, beschrieben), was einen Vergleich der beiden Annotationsschichten ermöglichte; und (ii) wir haben die Annotationen von 385 Zeitungsartikeln des Wall Street Journal verglichen, die sowohl im PDTB als auch im RST-DT enthalten sind (wie in Demberg, Asr & Scholman, submitted, beschrieben). Kapitel 4 präsentiert beide Studien und ihre Ergebnisse. Die wichtigsten Ergebnisse dieser Studien können wie folgt zusammengefasst werden: (i) die Unifying Dimensions konnten erfolgreich Übereinstimmungen zwischen den Frameworks vorhersagen, und (ii) es gab inhärente Muster von Meinungsverschiedenheiten in den Annotationen, die durch die Operationalisierungen der Frameworks verursacht wurden. Diese Cluster werden experimentell in den Studien untersucht, die in späteren Kapiteln vorgestellt werden. Kapitel 5 bietet eine Reflexion darüber, wie relationale Unterschiede in Ansätze begründet werden können. Konkret werden zwei allgemeine Rechtfertigungsmaße diskutiert, die für linguistische Theorien verwendet wurden: beschreibende Angemessenheit (i.e., descriptive adequacy) und kognitive Plausibilität (i.e., cognitive plausibility). Viele Kohärenzrelationsansätze konzentrieren sich hauptsächlich auf die deskriptive Angemessenheit ihrer Inventare, d.h. das Inventar wird entwickelt, um alle Relationen in Texten zu beschreiben. Wir argumentieren, dass, um eine allgemeinere Menge von Relationsstypen zu entwickeln, Unterscheidungen zwischen Kohärenzrelationen, dadurch gerechtfertigt werden können, dass nicht nur die Intuitionen von Experten (in Bezug auf die deskriptive Angemessenheit), sondern auch Erkenntnisse aus Akquisitions-, Produktions- und Verständnisstudien berücksichtigt werden. Mit anderen Worten, deskriptiv adäquate Ansätze können als Ausgangspunkt für die Entwicklung einer allgemeinen Theorie dienen: Sie können eine Bestandsaufnahme aller möglichen relationalen Konstrukte liefern, die dann anhand kognitiver Beweise validiert (verifiziert oder verfälscht) werden können. Theorien, die sich mit beiden Maßnahmen befassen, können unser Verständnis der mentalen Prozesse von Diskursdarstellungen, in der Sprachproduktion und im Sprachverständnis verbessern. Es gibt bisher keine Quelle dazu welche Kriterien herangezogen werden können um zu beurteilen ob eine bestimmte relationale Unterscheidung oder ein Kohärenzrahmen kognitiv plausibel ist. Die Literatur sagt im Allgemeinen, dass Theorien auf empirischen Ergebnissen der Kognitionsforschung basieren müssen. Die spezifischen Arten von empirischen Ergebnissen oder kognitiver Forschung werden jedoch nicht näher ausgeführt. Kapitel 5 macht daher das Kriterium der kognitiven Plausibilität greifbarer, indem es detailliert beschreibt, welche Beweisquellen die Unterschiede zwischen kohärenten relationalen Labels und Klassen verifizieren oder falsifizieren können. Der kognitive Status von Kohärenzrelationen kann mit diesem Ansatz systematisch und schlüssig untersucht werden. Das Kriterium der kognitiven Plausibilität bildet die Motivation für alle weiteren Studien im weiteren Verlauf dieser Arbeit: Spezifische Unterschiede, über die sich die Frameworks nicht einig sind, werden bewertet, indem untersucht wird, ob naïve Leser diese Unterschiede vornehmen können und ob sie ihre Interpretationsprozesse beeinflussen. Der zweite Teil dieser Dissertation beschreibt eine Reihe von experimentellen Studien, die auf Erkenntnissen aus vorherigen Kapiteln aufbauen. Die übergeordnete Frage für diese Kapitel lautet: Können Sprachbenutzer zwischen bestimmten Arten von Relationen unterscheiden, die Diskrepanzen zwischen den Ansätzen verursachen? Kapitel 6 präsentiert eine Untersuchung des Designs und der Zuverlässigkeit einer Methode, die für die Verwendung in den Kapiteln 7 und 8 entwickelt wurde. Traditionelle Aufgaben der Diskursannotation gelten als kostspielig und zeitaufwendig, und die Zuverlässigkeit und Gültigkeit dieser Aufgaben werden in Frage gestellt. Hier wird daher eine neue Crowdsourcing-Methode entwickelt und evaluiert, bei der die Teilnehmer aufgefordert werden, aus einer vordefinierten Liste ein Bindewort auszuwählen, das die Verbindung zwischen den Segmenten einer Relation ausdrücken kann. Diese Methode ermöglicht es, die Diskursinterpretationen der Leser zu elizitieren, aus denen dann wiederum Diskursannotationen abgeleitet werden können. Wir haben auch den Einfluss des Kontextes auf die Zuverlässigkeit der Aufgabe untersucht, um mehr Einblick in die optimale Gestaltung einer solchen Aufgabe zu erhalten. Die Ergebnisse der “Crowdsourced Connective Insertion Task” zeigten, dass die Mehrheit der eingesetzten Bindewörter mit dem Original-Label konvergierte. Weiterhin zeigte die Verteilung der eingefügten Konnektive, dass oft mehrere Bedeutungen für eine einzelne Relation inferiert werden können. In Bezug auf die Anwesenheit von Kontext, zeigten die Ergebnisse keinen signifikanten Unterschied in der Verteilung der eingefügten Konnektive zwischen den Bedingungen insgesamt. Zusammenfassend deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die neu entwickelte Crowdsourcing-Methode das Potenzial hat, als zuverlässige Alternative zu herkömmlichen Annotationsmethoden zu fungieren. Darüber hinaus liefern die Verteilungen der eingefügten Konnektive den Beweis, dass Relationen mehrere Interpretationen haben können, was wichtige Auswirkungen auf zukünftige Diskursannotationstudien haben könnte. Kapitel 4 ergab, dass PDTB- und RST-DT-Annotatoren oft über die Annotation der beiden kohärenzrelationalen Typen Beispielen und Spezifikationen anderer Meinung sind; insbesondere gibt es Unterschiede bezüglich der Interpretation dieser beiden Typen als ideelle (additive) oder argumentative (pragmatische kausale) Kohärenzrelationen. Das Kapitel 7 untersuchte daher, wie naïve-Leser diese Relationen interpretieren, indem sie die in Kapitel 6 vorgestellte Crowdsourced-Methode verwendeten. Die Ergebnisse zeigten, dass diese Relationen tatsächlich zwei Funktionen haben können: Sie können sowohl zur Veranschaulichung / Spezifizierung einer Situation als auch als Argument für eine Behauptung verwendet werden. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Beispiele und Spezifikationen mehrere, gleichzeitige Interpretationen haben können. Das Kapitel 8 untersucht weiter, wie die Leser Relationen mit mehreren möglichen Interpretationen interpretieren. Konkret haben wir untersucht, ob die Leser Präferenzen für eine bestimmte Interpretation haben und ob es individuelle Unterschiede in diesen Präferenzen gibt. Die Crowdsourced-Methode wurde in einem Messwiederholungsdesign verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer konsistente Präferenzen bei der Interpretation von Kohärenzrelationenn hatten und dass sie sich in diesen Präferenzen voneinander unterschieden. Darüber hinaus schienen sich die Teilnehmer in ihrer "standardmäßigen" Verarbeitungstiefe zu unterscheiden, was einige der Unterschiede in der Interpretation erklärt. Doch selbst wenn die Leser eine Aufgabe erfüllten, die von ihnen eine tiefe Verarbeitung verlangte, blieben einige Unterschiede in der Interpretation bestehen. Die Ergebnisse einer verbalen Arbeitsgedächtnisaufgabe zeigten, dass die in der vorherigen Studie gefundenen individuellen Unterschiede nicht durch Unterschiede im Arbeitsgedächtnis erklärt werden konnten. Die Ergebnisse der aktuellen Studie zeigten daher, dass die Leser individuelle Variabilität in ihren Interpretationspräferenzen von ambigen Relationen aufweisen, in Abhängigkeit davon wie tief sie Text verarbeiten. Theorien und Experimente zur Diskursinterpretation sollten deswegen die Unterschiede in den Interpretationspräferenzen und der Verarbeitungstiefe berücksichtigen. In den letzten beiden Kapiteln konzentrieren wir uns auf die Interaktion zwischen Konnektiven und dem Inhalt von Segmenten. Konnektive sind wichtige Signale für Kohärenzrelationen: Die Forschung hat gezeigt, dass sie als Verarbeitungsanweisungen funktionieren, indem sie signalisieren, wie die Segmente miteinander verbunden werden sollen. Es wird davon ausgegangen, dass die Leser sowohl das Konnektiv als auch den Inhalt der Segmente verarbeiten, um eine Relation herzuleiten. Das PDTB– RST-DT-Mapping in Kapitel 4 zeigt jedoch, dass sich Leser mehr auf Konnektiven als auf den Inhalt der Argumente verlassen, um eine Relation abzuleiten: In Abwesenheit eines expliziten Konnektives zeigten die Annotatoren wenig Übereinstimmung über die Art der Relation, die sie inferierten. Der letzte Teil der Arbeit untersucht, ob die Leser sowohl die Konnektive als auch den Inhalt der Segmente nutzen, um Kohärenzrelationen abzuleiten. Die Cue-Phrase “On the one hand” (Einerseits; OT1H) schafft die Erwartung einer kontrastiven Relation. Kapitel 9 testet ob diese Erwartung durch ein kontrastierendes Bindeglied nach OT1H erfüllt werden kann, oder ob die Leser in der Lage sind, den Inhalt der Segmente zu berücksichtigen und eine kontrastive Relation mit dem entsprechenden Segment herzustellen – auch wenn dies nicht das erste kontrastive Segment nach OT1H ist. Wir verwendeten kurze Passagen mit “On the one hand” und “On the other hand” (Andererseits; OTOH) sowie einen dazwischen liegenden kontrastierenden Satz mit but (aber). Es gab zwei Versionen dieses intervenierenden kontrastierenden Satzes: Ein lokal kontrastierender Satz stellte keinen angemessenen Kontrast zum OT1H-Satz her; ein global kontrastierender intervenierender Satz tat es. Wenn die Leser den Inhalt der Segmente berücksichtigen, sollten sie auf den Unterschied zwischen lokal und global kontrastierendem Satz achten. Drei Experimente mit Offline- und Online-Messungen zeigten, dass die Befragten mehr als nur eine passende Form erwarteten (d.h. On the other hand): Leser behielten ihre Erwartung an einen bevorstehenden Kontrast über das dazwischenliegende Material bei, auch wenn der eingebettete Bestandteil selbst Kontrast enthielt. Darüber hinaus führte ein nachfolgender Kontrast, der mit On the other hand markiert war, bei den Lesern zu Verarbeitungsschwierigkeiten, vor allem wenn zuvor ein anderer Textabschnitt Informationen enthielt, die einen angemessenen Kontrast zu On the one hand herstellten. Die Eye-Tracking-Studie in Kapitel 9 untersuchte auch, ob das Vorhandensein von OT1H die Verarbeitung von OTOH erleichtert. Die Ergebnisse zeigten aber keinen solchen Effekt. In diesem Kapitel wurden zwei zentrale Hypothesen getestet. Eine erste Hypothese war, dass ein möglicher facilitativer Effekt von OT1H reduziert wurde, weil die Erwartungen an OTOH insgesamt während der gesamten Studie gestiegen sind, was auf eine große Anzahl von OTOH-Items zurückzuführen ist. Deshalb wurde eine englische Eye-Tracking-Studie mit weniger OTOH-Items durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten eine unterstützende Wirkung von OT1H auf die Interpretation von OTOH, was darauf hindeutet, dass die Häufigkeit von OTOH in der früheren Studie tatsächlich einen möglichen Effekt verbarg. Eine zweite Hypothese war, dass OT1H im Englischen keine starke unterstützende Wirkung hat, da OTOH in natürlicher Sprache oft verarbeitet wird ohne dass vorher OT1H erschienen ist. Da OT1H mit OTOH im Niederländischen häufiger auftritt als im Englischen, wurde untersucht, ob die unterstützende Wirkung von OT1H im Niederländischen größer ist. Wieder führten wir eine Eye-Tracking-Studie durch, die tatsächlich eine stärkere unterstützende Wirkung von OT1H im Niederländischen im Vergleich zum Englischen ergab. Dies deutet darauf hin, dass die Verarbeitung von durch sprachspezifische Faktoren wie Verteilungsmerkmale beeinflusst wird, sodass sich daher sprachübergreifend unterschiedliche Präferenzmuster zeigen können. Insgesamt werden in dieser Dissertation verschiedene Studien vorgestellt die die Unterscheidung zwischen den Typen von Kohärenzrelationen untersuchen, indem Ansätze, Annotationen und Interpretationen miteinander verglichen werden. Diese Studien liefern Einblicke in die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Inventaren, die für Unterscheidungen zwischen den Kohärenzrelationen vorgeschlagen wurden„ sowie in die Operationalisierungen dieser Ansätze. Insgesamt wird gezeigt wie sich diese Faktoren auf die resultierenden Annotationen auswirken können. Durch die Untersuchung, wie verschiedene Arten von Relationen von naïve-Lesern interpretiert und verarbeitet werden, lieferte diese Dissertation neue Einblicke in die Prozesse des Diskursverständnisses