- AutorIn
- Dr. Maciej Janicki
- Titel
- Statistical and Computational Models for Whole Word Morphology
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-352693
- Datum der Einreichung
- 05.02.2019
- Datum der Verteidigung
- 13.08.2019
- Abstract (DE)
- Das Ziel dieser Arbeit ist die Formulierung eines Ansatzes zum maschinellen Lernen von Sprachmorphologie, in dem letztere als Zeichenkettentransformationen auf ganzen Wörtern, und nicht als Zerlegung von Wörtern in kleinere stukturelle Einheiten, modelliert wird. Der Beitrag besteht aus zwei wesentlichen Teilen: zum einen wird ein Rechenmodell formuliert, in dem morphologische Regeln als Funktionen auf Zeichenketten definiert sind. Solche Funktionen lassen sich leicht zu endlichen Transduktoren übersetzen, was eine solide algorithmische Grundlage für den Ansatz liefert. Zum anderen wird ein statistisches Modell für Graphen von Wortab\-leitungen eingeführt. Die Inferenz in diesem Modell erfolgt mithilfe des Monte Carlo Expectation Maximization-Algorithmus und die Erwartungswerte über Graphen werden durch einen Metropolis-Hastings-Sampler approximiert. Das Modell wird auf einer Reihe von praktischen Aufgaben evaluiert: Clustering flektierter Formen, Lernen von Lemmatisierung, Vorhersage von Wortart für unbekannte Wörter, sowie Generierung neuer Wörter.
- Freie Schlagwörter (EN)
- unsupervised learning, statistical model, finite state transducer, morphology
- Klassifikation (DDC)
- 000
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-352693
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 09.09.2019
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Englisch