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Von der Unscharfe eines sprachlichen Begriffs spricht man wenn es schwierig ist ihn eindeutig einer bestimmten lexikalischen oder grammatischen Kategorie zuzuordnen In der Linguistik werden dafur im Allgemeinen die Begriffe Vagheit oder auch ausserhalb des englischen Sprachraums Fuzziness gebraucht Wir sprechen von der V a g h e i t syn Unscharfe Verschwommenheit engl fuzziness vagueness eines naturlichsprachlichen Ausdrucks bzw eines Begriffs wenn es fur bestimmte Anwendungsbereiche und situationen keine eindeutigen Konventionen dafur gibt ob der Ausdruck zur Bezeichnung eines bestimmten Gegenstands Sachverhaltes oder Prozesses benutzt werden kann oder ob seine Verwendung ausgeschlossen ist oder wenn bestimmte potentiell relevante Aspekte der Aussage die durch den Ausdruck formuliert wird offen bleiben 1 Danach ist ein Begriff unscharf vage oder fuzzy wenn der Begriffsumfang die Extension ungenau ist wenn es Objekte gibt von denen nicht mit Bestimmtheit gesagt werden kann ob sie zu der Menge von Objekten gehoren die mit diesem Begriff bezeichnet werden oder die mit dessen Pradikaten bezeichneten Eigenschaften aufweisen Grenzfalle der Kategorisierung Daruber hinaus spricht man von Unscharfe Vagheit oder Fuzziness oft auch wenn ein Begriff oder ein Pradikat ein Phanomen bezeichnet auf das die Sorites Paradoxie zutrifft Inhaltsverzeichnis 1 Zum Begriff Begriff 2 Unscharfer Umfang Extension von Begriffen 3 Unscharfe Abgrenzung von Begriffen 4 Die Sorites Paradoxie Die Unscharfe des Haufens 5 Sprachliche Unscharfe in der Linguistik 5 1 Prototypensemantik 5 2 Die Theorie der unscharfen Mengen fuzzy sets 6 Siehe auch 7 Literaturverzeichnis 8 Weiterfuhrende online verfugbare Literatur 9 QuellenZum Begriff Begriff BearbeitenIn der Linguistik Psycholinguistik sowie in der Psychologie versteht man unter einem Begriff oder Konzept engl concept eine gedankliche Zusammenfassung einzelner Entitaten Objekte Sachverhalte Ereignisse oder Relationen die gemeinsame Merkmale aufweisen Klassifizierung vgl auch Kategorisierung Mit anderen Worten Durch Klassifizierung auch Klassifikation werden gegebene Objekte hinsichtlich bestimmter Merkmale und Strukturen identifiziert und einer bestimmten Klasse oder Unterklasse zugeordnet 2 So definiert auch Hadumod Bussmann einen Begriff als ein d urch Abstraktion vielfaltigster Erfahrungen gewonnenes gedankliches Konzept durch das Gegenstande oder Sachverhalte aufgrund bestimmter Eigenschaften und oder Beziehungen klassifiziert werden 3 Ein Begriff oder Konzept ist demnach eine kognitive Einheit die aus der Verarbeitung von Informationen resultiert 4 Unscharfer Umfang Extension von Begriffen BearbeitenEin Begriff kann zunachst durch seinen Umfang seine Extension definiert werden d h die Gesamtheit aller Objekte die samtliche Merkmale dieses Begriffs haben Diese Gesamtheit ist in vielen Fallen jedoch nicht eindeutig bestimmbar So werden viele Begriffe wie Mittelklassewagen gross blau oder grob fahrlassig unscharf gebraucht So mag etwa ein Auto eines bestimmten Typs gemeinhin als ein Element der Klasse Kompaktwagen gelten wahrend es fur viele Betrachter bereits ein Wagen der Mittelklasse ist In ahnlicher Weise kann ein Baby fur die Eltern schon gross sein dennoch ist es klein im Vergleich mit einem Schulkind auch kann eine Person eher gross fur einen Betrachter und eher nicht gross fur einen anderen Betrachter sein Dies ist unabhangig davon ob die Betrachter nur die ungefahre oder exakte Grosse einer Person kennen Kommunikative Konflikte die sich aus der Verwendung unscharfer Begriffe z B blau ergeben werden meist durch Aushandeln bzw nachtragliche begriffliche Klarstellung gelost oder als Grenzfalle akzeptiert A Das blaue Auto gefallt mir B Welches blaue Auto A Na das da hinten das dritte von rechts B Das ist doch grun A Na schon das blaugrune Auto da wurde ich jedenfalls gerne haben wenn ich es mir leisten konnte Ob ein bestimmtes Handeln grob fahrlassig war oder nicht kann dagegen oft nur durch ein gerichtliches Aushandeln zwischen Staatsanwalt Verteidiger und Gutachter geklart werden Es sind also nicht die Phanomene das Auto das Baby ein bestimmtes Handeln die unscharf oder vage sind sondern ihre Klassifizierung durch den Betrachter als Mittelklassewagen blau gross oder grob fahrlassig Uberspitzt ausgedruckt Vagheit ist keine Eigenschaft von Begriffen sondern eine falsche Interpretation von nicht vagen Phanomenen 5 Unscharfe Abgrenzung von Begriffen BearbeitenDer unscharfe Umfang eines Begriffs kann auch als unscharfe Abgrenzung dieses Begriffs von anderen Begriffen beschrieben werden Wahrend zum Beispiel manche Gegenstande eindeutig als Stuhl oder als Sessel wahrgenommen bzw bezeichnet werden 6 erscheinen andere z B ein Schaukel oder ein Schreibtischstuhl eher als ein Mittelding zwischen einem Stuhl und einem Sessel Die Kategorisierung eines solchen Gegenstandes ist nicht eindeutig crisp sondern unscharf oder verschwommen fuzzy In gleicher Weise sind auch grammatische Kategorien wie Vergangenheit abgeschlossene Handlung oder Bezug zur Gegenwart nicht eindeutig definiert also unscharf 7 Der Fachbegriff Fuzziness stammt ursprunglich aus der Mathematik bzw der Kybernetik Fuzzylogik Zadeh 1965 Wenn er nicht wie in der Definition am Beginn dieses Artikels gleichbedeutend mit Vagheit gebraucht wird bezeichnet er explizit die kontinuierliche oder graduelle Klassenzugehorigkeit von Entitaten zu sprachlichen Begriffen die mathematisch erfasst werden kann Ein Rotkehlchen gehort demnach eher zur Klasse der Vogel als ein Pinguin der zwar viele Merkmale eines Vogels aufweist nicht jedoch das Merkmal kann fliegen und dennoch biologisch ein Vogel ist Psychologisch stellen sich diese Sachverhalte folgendermassen dar Alle Phanomene der Welt Objekte die wir wahrnehmen also Gegenstande Vorgange Farben Laute usw werden nie als Objekte an sich wahrgenommen sondern immer als Realisationen bestimmter unserer Erfahrung entstammender Abstraktionen die als Klassen von Objekten beschrieben werden konnen Kategorisierung Damit ist auch die Bedeutung eines Ausdrucks wie Stuhl nicht eine individuelle Vorstellung sie ergibt sich aus der Ahnlichkeit der Einzelvorstellungen als soziales Phanomen 8 Ein konkretes Objekt als Stuhl wahrzunehmen heisst also es als Element der Klasse Stuhle zu erkennen Dabei werden unbewusst Fragen wie die folgenden beantwortet Welche Eigenschaften muss der Stuhl aufweisen damit er als solcher erkannt und dementsprechend bezeichnet werden kann Welche Funktion en muss er erfullen Wie eben und wie waagrecht muss die Sitzflache sein Wie viele Beine muss bzw darf er haben und wie hoch mussen bzw durfen diese sein Die entsprechenden Voraussetzungen fur einen Stuhl bzw einen Nicht Stuhl sind offensichtlich konventionalisiert sie entsprechen intuitiven Vorstellungen Grenzfalle ordnen wir intuitiv entweder der einen oder der anderen Kategorie zu oder machen gerade diesen Grenzfall Charakter zum Thema Aushandeln von Bedeutungen wie in den obigen Beispielen des blauen Autos bzw der groben Fahrlassigkeit Muttersprachliche bzw sonst wie kompetente Sprecher einer Sprache verfugen jedenfalls uber sehr viel mehr und sehr viel detailliertere intuitive Kenntnisse des Wortschatzes oder der Grammatik der Regularitaten dieser Sprache als sich in einer linguistischen Sprachbeschreibung festlegen lassen In diesen Sprachkenntnissen verbinden sich ganz unbewusst die bisher gemachten Lebenserfahrungen mit den damit verknupften sprachlichen Erfahrungen vgl Sprachgefuhl Ubrigens treffen auch ausserhalb des Sprachgebrauchs Experten auf einem bestimmten Gebiet z B ein Handwerker oder eine Hausfrau die bei vielen ihrer Entscheidungen ihrer erfahrungsgestutzten Intuition folgen nicht immer scharfe Ja Nein Entscheidungen Oft entscheiden sie wie ein fuzzy logisches Computerprogramm zur Steuerung eines technischen Gerats auf der Grundlage von graduellen Auspragungen bestimmter Kriterien mehr Flussigkeit etwas Ol eine Handvoll Mehl handeln also intuitiv und sind damit in aller Regel auch erfolgreich Die Sorites Paradoxie Die Unscharfe des Haufens BearbeitenAn dieser Stelle sei noch ein Sonderfall von Unscharfe angefuhrt die Sorites Paradoxie Paradoxie des Haufens Sie zeigt sich beim Versuch etwas als Haufen zu bestimmen 9 Entfernt man z B von einem Sandhaufen ein einzelnes Sandkorn so bleibt immer noch ein Haufen ebenso wenn man ein weiteres Korn entfernt Da es keine Abbruchsbedingung bzw keinen Umschlagspunkt gibt fuhrt dies streng genommen dazu dass ein einziges Sandkorn ebenfalls einen Haufen bildet Gleiches gilt fur ein grosses Objekt das man Millimeter fur Millimeter verkleinert Die Ursache der Paradoxie des Haufens liegt darin dass die Gestalt eines Haufens nicht durch die Anzahl seiner Elemente bestimmt und prinzipiell auch nicht bestimmbar ist Andererseits sagt uns unsere Lebenserfahrung zu der auch der Sprachgebrauch unserer Mitmenschen gehort dass ein einziges Sandkorn und auch funf oder zehn Sandkorner keinen Sandhaufen bilden Irgendwo beginnt aber sicher eine Grauzone innerhalb derer wir von Grenzfallen sprechen konnen Logisch definitorisch und damit eindeutig lasst sich die Sorites Paradoxie jedenfalls nicht losen Sprachliche Unscharfe in der Linguistik BearbeitenFur die Erklarung und Beschreibung von sprachlicher Unscharfe gibt es eine Reihe von Ansatzen Die bisher einflussreichsten sind Prototypensemantik Bearbeiten Die Prototypensemantik als Theorie der Wortbedeutung lexikalische Semantik stellt einen inzwischen generell akzeptierten Erklarungsansatz fur bestimmte Vagheitsphanomene bereit Begriffe oder begriffliche Kategorien werden nicht als Bedeutungsraume mit fest umrissenen Grenzen beschrieben sondern als eine Art topologischer Raum mit einem Kern z B dem Kuchenstuhl den wir als Prototypen eines Stuhls ansehen konnen und fliessenden Ubergangen zu einer Peripherie zu der z B Hochstuhl Drehstuhl oder Schaukelstuhl gehoren Nach Gyorgy Fuhrmann ist ein Prototyp das maximal reprasentative Element einer bestimmten Kategorie 10 So ist ein Kuchenstuhl sicher ein maximal reprasentativer Vertreter der Kategorie Stuhl wahrend ein Hochstuhl zwar ebenfalls ein peripherer Reprasentant der Kategorie Stuhl ist aber keiner der sehr viel kleineren Kategorie typischer Stuhl Ein Hocker ist demgegenuber eigentlich kein Stuhl aber irgendwie ist er doch naher am Stuhl als z B ein Fahrstuhl Dort an der Peripherie mag er fur manche immer noch ein Element der unscharfen Kategorie Stuhl sein wahrend ihn andere bereits ausserhalb dieser Kategorie und damit als Element eines anderen topologischen Raums sehen Als Grenzfall kann der Hocker jedenfalls Anlass zu Diskussionen uber seine Klassenzugehorigkeit geben Je ferner also unahnlicher ein Objekt dem Prototyp des Begriffs ist umso unklarer oder umstrittener ist die Zuordnung dieses Objekts zum Begriff Generell erscheint uns das Zentrum einer Kategorie als fest etabliert und eindeutig Die Grenzfalle von Kategorien sind nicht so eindeutig und klar an den Randern sind Kategorien tendenziell unscharf oder fuzzy und uberschneiden sich mit angrenzenden Kategorien 11 Die Vagheit von Wortbedeutungen wie gross unreif kuhl oder jung lasst sich allerdings nicht mithilfe der Prototypensemantik erklaren Hierfur konnen einerseits Formalismen der Fuzzylogik herangezogen werden wahrend man seit den 1990er Jahren zunehmend auch auf kontextuelle Faktoren d h die Kontextabhangigkeit von Begriffen zuruckgreift s unten Die Theorie der unscharfen Mengen fuzzy sets Bearbeiten Seit Mitte der 1970er Jahre 12 hat man fur die Erklarung der Unscharfe sprachlicher Begriffe und Regeln sowie auch des intuitiven Sprachgefuhls auf den Ansatz der Fuzzylogik mit deren Konzept der unscharfen Mengen auch Mengen mit unscharfen Grenzen zuruckgegriffen In der Sprache der stark vereinfachten Fuzzy Set Theorie hat ein eindeutig erkannter Stuhl z B ein Kuchen oder ein Esszimmerstuhl in Bezug auf die Kategorie oder Menge Stuhl eine Klassenzugehorigkeit von 1 und ein Gegenstand der eindeutig kein Stuhl ist z B ein Fahrstuhl den Wert 0 Zugehorigkeit 1 bzw Nicht Zugehorigkeit 0 sind die Kategorien der klassischen Mengenlehre Die unscharfe Mengenlehre findet demgegenuber auch fur Gegenstande die wie z B ein Drehstuhl oder ein Schaukelstuhl nicht eindeutig als Stuhl identifizierbar sind eine mathematische Moglichkeit der Beschreibung So hat ein Drehstuhl in Bezug auf die Kategorie Stuhl nur eine Klassenzugehorigkeit von vielleicht 0 7 oder weniger 13 Eine solche unscharfe Mengenlehre arbeitet also nicht nach dem sog Bivalenzprinzip das nur die Werte 0 oder 1 kennt 14 Jedem Element einer unscharfen Menge oder Teilmenge A kann also eine Zahl zwischen 0 und 1 im Intervall 0 1 zugeordnet werden die den Grad der Zugehorigkeit des Elements x zu dieser Menge reprasentiert Genauer Eine unscharfe Teilmenge fuzzy subset A einer Menge X ist gekennzeichnet durch ihre Zugehorigkeitsfunktion membership function mA X 0 1 die jedem Element x aus X eine Zahl mA x im Intervall 0 1 zuordnet die den Grad der Zugehorigkeit von x in A reprasentiert 15 Damit kann eine kleine Teilmenge der unscharfen Menge Stuhl folgendermassen beschrieben werden A Stuhl Kuchenstuhl 1 Esszimmerstuhl 1 Drehstuhl 0 7 Schaukelstuhl 0 5 Fur unscharfe Relationen bei der Verknupfung zweier unscharfer Mengen also unscharfe Beziehungen zwischen zwei und mehreren Objekten Sachverhalten Grossen usw fuhrt Adolf Grauel den Begriff der Fuzzy Relation ein 16 Als Beispiel nennt er die Farbe Reifegrad Relation die er in Form einer Relationsmatrix zwischen Farbe x und Reifegrad y einer Frucht mit den moglichen Farben X grun gelb rot und Reifegrade Y unreif halbreif reif darstellt die er folgendermassen interpretiert WENN eine Frucht grun ist DANN ist sie unreif WENN eine Frucht gelb ist DANN ist sie halbreif oder WENN eine Frucht rot ist DANN ist sie reif 17 Soll aber uberdies noch formuliert werden dass zu einem gewissen Prozentsatz eine grune Frucht durchaus als halbreif angesehen werden kann beispielsweise mit graduellen Zugehorigkeiten dann kann sich folgende Darstellung ergeben mR grun unreif 1 0 mR grun halbreif 0 5 mR grun reif 0 0 mR gelb unreif 0 25 mR gelb halbreif 1 0 mR gelb reif 0 25 mR rot unreif 0 0 mR rot halbreif 0 5 und mR rot reif 1 0 18 Begriffe wie grun unreif halbreif sind sog linguistische Variablen nach Hans Jurgen Zimmermann wesentliche Elemente der Theorie der Fuzzy Sets Ihre Werte sind nicht wie bei den ublichen numerischen Variablen Zahlen sondern Worter und Ausdrucke Terme einer naturlichen Sprache Da Worter nicht so prazise wie Zahlen sind werden sie durch unscharfe Mengen reprasentiert Als Beispiel nennt er die Raumtemperatur deren Werte einer Menge von Termen wie kuhl angenehm oder warm entspricht Auch diese unscharf abgegrenzten Begriffe konnen mathematisch definiert werden In der klassischen Theorie konnte dieser Bereich jedoch nur als scharf abgegrenztes Intervall etwa von 19 bis 24 Grad Celsius angegeben werden Dann wurde jedoch beispielsweise eine Temperatur von 18 9 Grad als nicht angenehm eingestuft was dem menschlichen Empfinden in dieser Form nicht entspricht In unserem Beispiel wurde man 18 9 Grad als vielleicht nicht mehr so angenehm beurteilen womit dieser Wert etwa mit dem Zugehorigkeitsgrad 0 8 der unscharfen Menge der angenehmen Raumtemperaturen angehoren konnte 19 Als weitere Beispiele fur sprachliche lexikale Unscharfe von Bedeutungen nennt Zimmermann Ausdrucke wie grosser Mann heisser Tag oder stabile Wahrung Die Bedeutung dieser Worter ergibt sich erst aus dem Zusammenhang also aus der Person des Sprechers und dem Bezug in dem der jeweilige Ausdruck benutzt wird 19 nbsp Fuzzyfunktion fur das Alter eines MenschenAhnlich verhalt es sich mit dem Alter von Menschen In Jahren mag das Alter eines bestimmten Menschen zwar exakt angebbar sein ob jedoch eine Zweiunddreissigjahrige als jung oder ein Vierundsechzigjahriger als alt bezeichnet wird hangt von vielen Faktoren ab nicht zuletzt vom Alter des Beobachters Das Alter eines jungen oder alten Menschen ist also nicht eindeutig definierbar Begriffe wie jung oder alt sind unscharf Graphisch lassen sich auch diese Verhaltnisse als Fuzzy Funktion mit Werten zwischen 0 oder 1 darstellen Nach der nebenstehenden Abbildung 20 die allerdings nur fur sog Standardsituationen gelten kann also unabhangig von den spezifischen situativen und kontextuellen Gegebenheiten einer konkreten Situation fallt zum Beispiel eine Zweiunddreissigjahrige mit einem Zugehorigkeitsgrad von etwas unter 0 5 in die Kategorie jung ein Vierundsechzigjahriger mit einem Zugehorigkeitsgrad von etwa 0 6 in die Kategorie alt Uber solche Beschreibungen auf der Wortebene hinausgehend fordert Burghard Rieger 1998 generell die Entwicklung einer Fuzzy Linguistik weil die Analyse konkreter sprachlicher Performanzdaten adaquat nur empirisch mit Hilfe unscharfer Performanz Modellierungen erfolgen kann nicht mit Hilfe traditioneller d h kompetenztheoretischer scharfer Kategorien Die quantitative Beschreibung und numerische Analyse sprachlicher Elemente Einheiten und Strukturen mit aus Performanzdaten gewonnenen unscharfen Kategorien bietet sich an wenn es darum geht Eigenschaften ihrer Verwendung ihres Gebrauchs und der damit verbundenen Zusammenhange zu ermitteln die als nicht unmittelbar beobachtbare abgeleitete Funktionen ihres beobachtbaren Vorkommens beschrieben werden konnen In Verbindung mit den fuzzy theoretischen Moglichkeiten der Modellierung KGK93 Nov89 erlauben diese Verfahren die Definition von elastischen Einheiten Zad75 den soft constraints Smo89b in sub symbolischen Modellen entsprechend durch numerische Spezifizierungen und erhohtes Auflosungsvermogen von Zugehorigkeitsgraden verbunden mit grosseren Toleranzen der Kategorisierung und der Verarbeitung Zad94 Unscharfe fuzzy Kategorien heissen dabei solche abstrakten Zuordnungen deren leere Strukturen ebenso wie deren mogliche Fullungen als Resultate von Prozessen erscheinen die in Form von Prozeduren dargestellt werden konnen 21 So gesehen ist das Erkenntnisinteresse der Fuzzy Linguistik ein integratives das sich auf eine Theorie der Performanz richtet Dieser liegt aber nicht primar ein Vermogen zur Produktion korrekter Satze zugrunde sondern die kommunikative Kompetenz des sinnvollen Gebrauchs pragmatisch funktionaler d h bedeutsamer sprachlicher Ausserungen Den Untersuchungsgegenstand bilden verbale schriftliche Zeugnisse situierter sprachlicher Kommunikation wobei die Untersuchungsmethoden alle Techniken der unscharfen fuzzy Modellierung umfassen also auch solcher Verfahren die von der Neueren Linguistik Computerlinguistik und Quantitativen Linguistik eingesetzt werden 22 Diese Problematik der pragmatisch funktionalen Kontextabhangigkeit von Ausdrucken Begriffen Ausserungen hat seit den 1990er Jahren mehr und mehr zu einer Kritik an dem Erklarungs und Beschreibungsansatz der Fuzzy Set Theorie gefuhrt Weitergehende Uberlegungen traditioneller Ansatze 23 sprechen der Fuzzy Set Theorie sogar jegliche Erklarungsmoglichkeit fur das Phanomen der sprachlichen Unscharfe ab und fokussieren stattdessen auf die Kontextabhangigkeit von Ausdrucken Begriffen Ausserungen 24 Siehe auch BearbeitenAmbiguitatstoleranz MehrdeutigkeitsproblemLiteraturverzeichnis BearbeitenHadumod Bussmann Lexikon der Sprachwissenschaft Kroners Taschenausgabe Band 452 2 vollig neu bearbeitete Auflage Kroner Stuttgart 1990 ISBN 3 520 45202 2 Gyorgy Fuhrmann m Fuzziness in brain mind modelling In Zetenyi 1988 S 155 202 Adolf Grauel Fuzzy Tutorial Fuzzy Logik in Theorie und Praxis Online hier abgerufen am 15 Marz 2017 Hannelore Grimm und Johannes Engelkamp Sprachpsychologie Handbuch und Lexikon der Psycholinguistik Erich Schmidt Verlag Berlin 1981 Ingemund Gullvag und Arne Naess Vagueness and ambiguity In Marcelo Dascal Dietfried Gerhardus Kuno Lorenz und Georg Meggle Hrsg Sprachphilosophie Philosophy of Language La philosophie du langage Ein internationales Handbuch zeitgenossischer Forschung Zweiter Halbband Berlin New York de Gruyter 1996 S 1407 1417 Rosanna Keefe und Peter Smith Vagueness A Reader Cambridge MIT Press 1999 ISBN 0 262 61145 7 Geert Keil Vagheit In Markus Schrenk Hrsg Handbuch Metaphysik J B Metzler Stuttgart 2017 ISBN 978 3 476 05365 7 S 121 127 mit weiteren Nachweisen Theodor Lewandowski Linguistisches Worterbuch 3 Bde Heidelberg Wiesbaden Quelle amp Meyer 6 Aufl 1994 Martina Mangasser Wahl Prototypentheorie in der Linguistik Anwendungsbeispiele Methodenreflexion Perspektiven Tubingen Stauffenburg 2000 ISBN 3 86057 706 9 Klaus Mudersbach Begriffe in der Sicht des Sprachbenutzers In Rudolf Wille Hrsg Begriffliche Wissensverarbeitung Grundfragen und Aufgaben BI Wiss Verl Mannheim u a 1994 Ralf Porings und Ulrich Schmitz Hrsg Sprache und Sprachwissenschaft Eine kognitiv orientierte Einfuhrung Tubingen Narr 1999 ISBN 3 8233 4975 9 Online hier mit einem Link zum Download des Buches abgerufen am 15 Marz 2017 Burghard Rieger Theorie der unscharfen Mengen und empirische Textanalyse In Wolfgang Klein Hrsg Methoden der Textanalyse medium literatur 3 Heidelberg Quelle amp Meyer 1977 S 84 99 Online hier zuletzt abgerufen am 8 Juli 2017 Burghard Rieger Warum Fuzzy Linguistik Uberlegungen und Ansatze einer computerlinguistischen Neuorientierung In Dieter Krallmann H Walter Schmitz Hrsg Perspektiven einer Kommunikationswissenschaft Vortrage des Internationalen Gerold Ungeheuer Symposium Essen 1995 Bd 1 Munster Nodus 1998 ISBN 3 89323 651 1 S 153 183 Online hier zuletzt abgerufen am 15 April 2017 Eleanor Rosch und Barbara B Lloyd Hrsg Cognition and categorization Hillsdale N J u a Erlbaum 1978 ISBN 0 470 26377 6 Michael Smithson Possibility Theory Fuzzy Logic and Psychological Explanation In Zetenyi 1988 S 1 50 Philipp Stoellger Vagheit In Gert Ueding Hrsg Historisches Worterbuch der Rhetorik Darmstadt WBG 1992ff Bd 10 2011 Sp 1364 1377 Johannes Peter Timm Die Fuzziness der Sprache als Begrundung fur einen ganzheitlich funktionalen erfahrungsorientierten Grammatikunterricht In Johannes Peter Timm Hrsg Ganzheitlicher Fremdsprachenunterricht Deutscher Studien Verlag Weinheim 1995 S 120 148 Wolfgang Wahlster Die Reprasentation von vagem Wissen in naturlichsprachlichen Systemen der Kunstlichen Intelligenz Online hier abgerufen am 12 Marz 2017 Timothy Williamson Vagueness London Routledge 1994 Lotfi Zadeh Fuzzy Sets Information and Control 8 1965 S 338 353 Tamas Zetenyi Hrsg Fuzzy sets in psychology Amsterdam North Holland 1988 Hans Jurgen Zimmermann Prinzipien der Fuzzy Logic Aus Spektrum de 1 Marz 1993 Online hier zuletzt abgerufen am 11 April 2017 Weiterfuhrende online verfugbare Literatur BearbeitenGeert Keil und Ralf Poscher Projektleiter Forschungsprojekt Vernunftiger Umgang mit unscharfen Grenzen Vagheits und Unbestimmtheitsphanomene als Herausforderung fur Philosophie und Recht Online hier dazu umfangreiche Bibliographie Online hier umfangreicher Index Online hier alle zuletzt abgerufen am 15 Dezember 2018 OTH Regensburg Fuzzy Systeme Online hier zuletzt abgerufen am 3 April 2017 am 15 Dezember 2018 nur noch fur angemeldete Benutzer verfugbar Burghard B Rieger Unscharfe fuzzy Modellierung naturlichsprachiger Bedeutung Zu einer computerlinguistischen Neuorientierung der Semantik 1998 Online hier zuletzt abgerufen am 3 April 2017 Roy Sorensen Lemma Vagueness In Edward N Zalta Hrsg Stanford Encyclopedia of Philosophy Online hier abgerufen am 3 April 2017 seit 5 April 2018 stark uberarbeitet Quellen Bearbeiten Wahlster Die Reprasentation von vagem Wissen S 18 Lewandowski Linguistisches Worterbuch 2 S 538 s v Klassifikation Bussmann Lexikon der Sprachwissenschaft S 128 Grimm und Engelkamp Sprachpsychologie S 190 Mudersbach Begriffe S 117 Wie die Wikipedia Eintrage Stuhl bzw Sessel zeigen kann die Extension dieser Begriffe in verschiedenen Landern Deutschland Osterreich Schweiz allerdings durchaus unterschiedlich sein Timm Die Fuzziness der Sprache S 123 f Lewandowski Linguistisches Worterbuch 1 S 137 s v Bedeutung Sorites Haufelschluss zu sōros Haufen Bezeichnung Ciceros fur die auf Zeno zuruckgehende Aporie Bei welchem Wieviel beginnt der Haufen nach Duden Das grosse Fremdworterbuch Herkunft und Bedeutung der Fremdworter 4 akt Auflage o J 2007 S 1263 Fuhrmann m Fuzziness S 167 ff Porings und Schmitz Sprache und Sprachwissenschaft S 19 Rieger Theorie der unscharfen Mengen und empirische Textanalyse S 84ff online Aufgrund der Willkur bei der Wahl dieser Funktion stellt die Fuzzy Mengentheorie eine sehr subjektive Methode dar die sich daher besonders zur Reprasentation von menschlichem Wissen eignet nach Informationsfusion Fuzzy Logik abgerufen am 19 April 2017 Solche Auspragungen zwischen 0 und 1 die von einem Sprecher des Deutschen zum andern variieren konnen bedurfen naturlich einer empirischen Uberprufung anhand einer grosseren Stichprobe Vgl auch Unscharfe Logik und Sprachtheorie Grauel Fuzzy Tutorial S 14 Grauel Fuzzy Tutorial S 60 Grauel Fuzzy Tutorial S 62 Grauel Fuzzy Tutorial S 63 a b Zimmermann Prinzipien der Fuzzy Logic online Abbildung ubernommen aus Beispiel fur eine nicht lineare Fuzzy Funktion abgerufen am 6 Mai 2017 Rieger Warum Fuzzy Linguistik S 14 Rieger Warum Fuzzy Linguistik S 24 Uli Sauerland Vagueness in Language The Case Against Fuzzy Logic Revisited In P Cintula C Fermuller L Godo P Hajek Hrsg Understanding Vagueness Logical Philosophical and Linguistic Perspectives Studies in Logic 36 College Publications London 2011 S 185 198 Vgl Fuzzylogik Fuzzy Set Theorie Abgerufen von https de wikipedia org w index php title Unscharfe Sprache amp oldid 235023509