Maschineller Spracherwerb - Verstärkungslernen minimalistischer Grammatiken

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Matthias Wolff
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Allgemeine und Vergleichende Sprachwissenschaft, Experimentelle Linguistik, Typologie, Außereuropäische Sprachen
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 432615119

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ein Algorithmus wurde entwickelt und implementiert, mit dem zu einem Datensatz von Zahlwort-Zahlenwert-Paaren eine Minimalistische Grammatik mit Semantik ausgegeben werden kann. Der Algorithmus wurde an Datensätzen aus 254 Sprachen getestet und hat in 244 Sprachen funktioniert. Eine Liste der getesteten Sprachen wurde erstellt. Er funktioniert nicht nur für Sprachen mit Dezimalsystem. Grundlage des Algorithmus ist ein Zahlwortzerleger, der basierend auf arithmetischen Eigenschaften Zahlwörter segmentiert. Basierend auf dem Zahlwortzerleger konnte ein Verstärkungslern-Algorithmus implementiert werden, der die Zahlwörter strukturiert lernt. Mithilfe eines neu entwickelten MG-Algorithmus kann das gelernte als MG dargestellt werden. Weiterhin entwickelten wir einen Parser und einen Generator für MGs: Wir erweiterten, als Proof-of-Concept, einen State-of-the-Art-Parser zur Verarbeitung logischer Bedeutung von Sätzen und wir implementierten einen Generator für die erstellten MG-Lexika.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• A Decomposition Algorithm for Numerals based on Arithmetics (Kurzvideo)
  Maier, I.
  
• A Decomposition Algorithm for Numerals based on Arithmetics. In REUNICE Scientific Poster Contest
  Maier, I. & Wolff, M.
  
• Minimalist-Grammars
  Maier, I.
  
• Numeral decomposer 1.0
  Maier, I.
  
• Numerosanojen koneoppiminen
  Maier, I.
  
• Word Class Based Language Modeling: A Case of Upper Sorbian. In Language Resources and Evaluation Conference 2022 (LREC 2022), Marseille (Poster)
  Maier, I., Kuhn, J., Duckhorn, F., Kraljevski, I., Sobe, D., Wolff, M. & Tschöpe, C.
  
• Algorithm to Automatically Generate Minimalist Numeral Grammars
  Maier, I.
  
• CFG-to-MG-algorithm
  Maier, I.
  
• Minimalist Grammar: Construction without Overgeneration
  Maier, I., Kuhn, J., Beisegel, J., Huber-Liebl, M. & Wolff, M.
  
• Minimalist Grammar: Construction without Overgeneration
  Maier, I., Kuhn, J., Beisegel, J., Huber-Liebl, M. & Wolff, M.
  
• Numeral Decomposer 1.1
  Maier, I.
  
• Numeral Reinforcement Learning
  Maier, I.
  
• Semantikgenerator
  Kuhn, J.
  
• Epsilon-Verarbeitung bei Minimalistischen Grammatiken für Zahlen. In Tagungsband Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2024, TUDpress, S. 78–85. ISBN: 978-3-95908-325-6-
  Kuhn, J., Wolff, M. & Borislavov, B.