Linguistik
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Maschinelles Lernen wird häufig zur effzienten Annotation großer Datenmengen eingesetzt. Die Forschung zu maschinellen Lernverfahren beschränkt sich i.a. darauf unterschiedliche Lernverfahren zu vergelichen oder die optimale größe der Trainingsdaten zu bestimmen. Bisher wurde jedoch nicht untersucht, in wie weit sich linguistisches Wissen bei der Aufgabendefinition positiv auswirken kann. Dies soll hier anhand des Lernens von Base-Nominalphrasen mit drei unterschiedlichen Definitionen untersucht werden. Die Definitionen unterscheiden sich im Grad der linguistisch motivierten Erweiterungen, die zu einer eher praktisch motivierten ersten Definition hinzu kamen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Anzahl der falsch klasssifizierten Wörter um ein Drittel reduzieren lässt.
Der TUSNELDA-Standard : ein Korpusannotierungsstandard zur Unterstützung linguistischer Forschung
(2001)
Die Verwendung von Standards für die Annotierung größerer Sammlungen elektronischer Texte (Korpora) ist eine Voraussetzung für eine mögliche Wiederverwendung dieser Korpora. Dieser Artikel stellt einen Korpusannotierungsstandard vor, der die Anforderungen der Untersuchung unterschiedlichster linguistischer Phänomene berücksichtigt. Der Standard wurde im SFB 441 an der Universität Tübingen entwickelt. Er geht von bestehenden Standards, insbesondere CES und TEI, aus, die sich als teilweise zu ausführlich und zu wenig restriktiv,teilweise auch als nicht ausdrucksstark genug erweisen, um den Bedürfnissen korpusbasierter linguistischer Forschung gerecht zu werden.