UIMA als Plattform für die nachhaltige Software-Entwicklung in den Digital Humanities

Texte und ihre automatische Analyse stehen im Zentrum vieler Untersuchungen in den Digital Humanities, etwa zur Erforschung sprachlicher und kultureller Wandlungsprozesse (siehe etwa Michel u.a. (2011)) oder im Bereich der Stilometrie (siehe etwa Jannidis (2014)). Die automatische Analyse von Texten beinhaltet typischerweise eine Reihe zunehmend komplexer werdender Schritte, angefangen bei der Segmentierung von Sätzen und Wörtern (Leerzeichen sind kein hinreichendes Kriterium, vgl.
„New York“) über die syntaktische und semantische Analyse bis hin zu diskursstrukturellen und pragmatischen Analysen. Die für diese einzelnen Schritte nötigen sprachtechnologischen Komponenten sind oft, zumindest innerhalb einer Anwendungsdomäne, wiederverwendbar. Folglich gibt es mittlerweile eine Fülle von Software-Repositorien, die entsprechende computerlinguistische Komponenten sammeln, und Frameworks, die ihre Integration in sogenannte Pipelines, also funktionsbezogene sequenzielle Kombinationen von einzelnen Komponenten, erleichtern. Die dadurch ermöglichte Wiederverwendung von Komponenten ist im Sinne nachhaltiger Forschung, da diese so nicht mehrfach entwickelt werden müssen und der Software-Austausch zwischen Gruppen unterstützt wird.

Uima
(Unstructured Information Management Architecture)

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ist ein solches Framework, das sowohl im akademischen Kontext (in Deutschland u.a. DKPro

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(de Castilho & Gurevych, 2014) und
JCoRe

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(Hahn u.a., 2016)) als auch in industriellen Anwendungen (etwa bei IBMs
Jeopardy Champion
Watson (Ferrucci u.a., 2010)) breite Verwendung findet (einen Vergleich unterschiedlicher Frameworks stellen Bank und Schierle (2012) an).
Uima ist
open source unter der
Apache-Lizenz verfügbar und unterstützt mehrere Programmiersprachen, wobei
Java in der Praxis eine dominierende Rolle zukommt.

Wir nutzen mit
JCoRe seit fast einem Jahrzehnt
Uima für computerlinguistische Problemstellungen in verschiedenen Domänen bzw. Sprachen und stellen die dabei entwickelten Komponenten öffentlich zur Verfügung. Aktuell arbeiten wir daran, unser ursprünglich für bio-medizinische Fragestellungen und englischsprachige Fachtexte entwickeltes Repositorium auf den DH-Bereich, primär für das Deutsche, zu erweitern.
JCoRe stellt nicht nur sprachtechnologische Komponenten zur Verfügung, sondern auch die dafür nötigen Modelle für verschiedene Domänen — denn vor allem die Erstellung dieser Modelle ist ein enorm zeit- und rechenintensiver Prozess, der zudem ein hohes Maß an computerlinguistischer Expertise verlangt. Um die Einstiegshürden für die Benutzung solcher Ressourcen zu senken, bieten wir Anleitungen und Beispiele zur deklarativen Erstellung von Textanalyse-Pipelines mit
Uima und haben zudem eine interaktive Anwendung entwickelt (Hahn u.a., 2016).

Eine Vielzahl von existierenden Sprachanalyse-Komponenten und Repositorien kann über
Uima eingebunden werden, darunter auch einige, die nicht originär für das Framework entwickelt wurden, wie etwa das über
DKPro verfügbare Stanford
CoreNLP

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(Manning u.a., 2014) oder
OpenNLP

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. Während
Uima für den produktiven Einsatz entwickelt wurde, steht beim alternativen
Natural Language Toolkit (NLTK)

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der Einsatz in der Lehre im Zentrum (Bird u.a., 2009).
Uima ist eher mit dem
General Architecture for Text Engineering (GATE) Framework (Cunningham u.a., 2011) vergleichbar, das aber ein „geschlossenes“ NLP-System repräsentiert, das exklusiv von den Entwicklern von
Gate verwaltet wird. Generell sind integrierte Frameworks vorteilhaft gegenüber Pipelines aus einzelnen Werkzeugen, die mittels Textdateien/-strömen kommunizieren, da nicht bei jedem Schritt zwischen verschiedenen Formaten konvertiert werden muss. Insbesondere werden die bei selbstständigen Werkzeugen verbreiteten
in-line-Annotationen (wie etwa
„das_Artikel Haus_Nomen“) vermieden, die sich oft als unübersichtlich und fehleranfällig erweisen.

Uima und die anderen bisher genannten Frameworks sind primär für den Einsatz auf lokaler Rechner-Infrastruktur gedacht und somit nur bedingt mit Systemen wie
WebLicht

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(Hinrichs u.a., 2010) vergleichbar, die als Webservice verschiedene dezentral verteilte Komponenten zusammenführen. Dadurch wird zwar der Einstieg in die Nutzung sprachtechnologischer Systeme erleichtert, jedoch sind derartige Systeme nicht für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet und es entsteht eine eher intransparente Abhängigkeit von fremder Infrastruktur.
Uima ist somit kein Konkurrent für
WebLicht, sondern ermöglicht es vielmehr, Komponenten zu entwickeln, die bei Bedarf auch (durch in
DKPro enthaltene Konverter) in
WebLicht eingebunden werden können.

Im Kern ist
Uima für die sequentielle Anreicherung mit Metadaten ausgelegt. Die möglichen Annotationen werden frei über ein objektorientiertes Typensystem definiert (siehe etwa Hahn u.a., 2007). In
Uima wird zwischen Komponenten unterschieden, die Annotationen vornehmen
(Analysis Engines), und solchen, die Texte in das interne CAS
(Common Analysis System) Format konvertieren
(Collection Reader); letztere können dabei auch bereits im Ursprungstext kodierte Metadaten verarbeiten. Die ersten Komponenten, die im Rahmen der Erweiterung
JCoRes
um DH-Komponenten entstanden und öffentlich zugänglich gemacht wurden, sind ein solcher
Collection Reader, der die neuerdings vom
Deutschen Textarchiv

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(Geyken, 2013) zur Verfügung gestellten Dateien mit TCF-

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und
Dublin Core-Annotationen
10 verarbeiten kann, sowie eine entsprechende Erweiterung unseres Typensystems. In der unmittelbaren Zukunft geplante Erweiterungen betreffen
Analysis Engines für Text- bzw. Wortsegmentierung und Wortartenerkennung (POS-Tagging) in historischen (literarischen) Texten.

Wir möchten durch unseren Beitrag insbesondere diejenigen, die primär computerlinguistische
Anwendungen für Fragestellungen der Digital Humanities realisieren wollen (und damit meist keine computerlinguistischen
Entwicklungsinteressen verfolgen), anregen, sich aus dem breiten Fundus existierender Komponenten zu bedienen und diese durch den Einsatz des
Uima-Frameworks zu verbinden. Die dadurch implizit eingeführte Modularität erleichtert zudem die Durchführung von Funktionstests, die Anpassung an neue Domänen und darüber hinaus den Austausch mit anderen Forschenden
— allesamt Anforderungen an eine nachhaltige Software-Infrastruktur.

https://uima.apache.org

https://

DKPro

.github.io

http://julielab.github.io

http://stanfordnlp.github.io/Core

NLP

https://open

NLP

.apache.org

http://www.nltk.org

https://weblicht.sfs.uni-tuebingen.de

http://dublincore.org

Bibliographie

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„A survey of text mining architectures and the Uima standard“,
in:
Proceedings of LREC 2012 3479–3486.

Bird, Steven / Klein, Ewan / Loper, Edward (2009):
Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit.
Sebastopol, CA: O'Reilly.

de Castilho, Eckart R. / Gurevych, Iryna (2014):
„A broad-coverage collection of portable NLP components for building shareable analysis pipelines“,
in:
OIAF4HLT 2014 – Proceedings of the Workshop on Open Infrastructures and Analysis Frameworks for HLT @ COLING 2014 1–11.

Cunningham, Hamish / Maynard, Diana / Bontcheva, Kalina (2011):
Text Processing with GATE.
Murphys, CA: Gateway Press.

Ferrucci, David A. / Brown, Eric / Chu-Carroll, Jennifer / Fan, James / Gondek, David C. / Kalyanpur, Aditya A. / Lally, Adam / Murdock, J. William / Nyberg 3rd, Eric H. / Prager, John M. / Schlaefer, Nico / Welty, Christopher A. (2010):
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in:
AI Magazine 31 (3): 59–79.

Geyken, Alexander (2013):
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Hahn, Udo / Matthies, Franz / Faessler, Erik / Hellrich, Johannes (2016):
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in:
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Hinrichs, Erhard W. / Hinrichs, Marie / Zastrow, Thomas (2010):
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