Paul Ricoeur argumentiert in seinem Werk, dass die „figure of speech“ (sprachliche Figur) eine zentrale Rolle im semantischen Status von Metaphern spielt. Er sieht Metaphern nicht nur als... [mehr]
Semantische Räume sind mathematische Modelle, die verwendet werden, um Bedeutungen von Wörtern, Sätzen oder Texten in einem mehrdimensionalen Raum darzustellen. Diese Modelle basieren auf der Idee, dass die Bedeutung von Wörtern durch ihre Verwendung in verschiedenen Kontexten bestimmt werden kann. In einem semantischen Raum wird jedes Wort durch einen Vektor repräsentiert, und die Ähnlichkeit zwischen Wörtern kann durch die Nähe ihrer Vektoren im Raum gemessen werden. Ein bekanntes Beispiel für ein Modell semantischer Räume ist das Word2Vec-Modell, das von Google entwickelt wurde. Es verwendet neuronale Netze, um Vektoren für Wörter zu lernen, die semantische Ähnlichkeiten erfassen. Ein weiteres Beispiel ist das GloVe-Modell (Global Vectors for Word Representation), das von der Stanford University entwickelt wurde. Diese Modelle sind nützlich für verschiedene Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), wie z.B. maschinelle Übersetzung, Textklassifikation und Informationsabruf.
Paul Ricoeur argumentiert in seinem Werk, dass die „figure of speech“ (sprachliche Figur) eine zentrale Rolle im semantischen Status von Metaphern spielt. Er sieht Metaphern nicht nur als... [mehr]
Der semantische Wandel bezieht sich auf die Veränderung der Bedeutung von Wörtern im Laufe der Zeit. Diese Veränderungen können verschiedene Formen annehmen, darunter: 1. **Bedeut... [mehr]
In der Semantik bezieht sich der Begriff "Verbindungsstellen" auf die Punkte oder Elemente innerhalb eines Satzes oder Textes, die verschiedene semantische Einheiten miteinander verknüp... [mehr]