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Mehrsprachigkeit und die Bedeutung von Heritage Language Education an österreichischen Universitäten
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Der erstsprachliche Pluralerwerb im Deutschen und im Niederländischen
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The triggering learning algorithm and the problem of local maxima
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Abstract:
Aus der Spracherwerbstheorie gehen zahlreiche – nicht immer adäquate – formale Modelle für die Beschreibung des auf sprachlichem Input basierenden Erlernens von Grammatiken hervor, welche sich allerdings sowohl wegen ihrer jeweils zugrundeliegenden linguistischen Theorien als auch aufgrund verschiedener Herangehensweisen an den Erwerb natürlicher Sprache voneinander unterscheiden. Die vorliegende Diplomarbeit beschränkt sich auf parameters and principles (genauer: Government and Binding, GB) als zugrundeliegende Theorie und trigger, also Sätze, die nicht durch eine bestimmte hypothetische aber vom Erwerbsziel verschiedenen Grammatik analysierbar sind, als zugrundeliegendes Spracherwerbskonzept. Die hier behandelte und ursprünglich von Gibson und Wexler eingeführte Spracherwerbsmodellierung, der Triggering Learning Algorithm (TLA), ist formal algorithmisch. Dabei treten allerdings Probleme auf, selbst wenn man den Algorithmus auf wenige Parameter aus der GB-Theorie anwendet: Der Lernende gerät in problematische Grammatiken, welche als lokale Maxima bezeichnet werden, die er nicht mehr verlassen kann. Die Arbeit befasst sich sowohl mit Motivation und Formulierung des TLA als auch mit diversen Lösungsansätzen für das Problem der lokalen Maxima, sowie qualitativen Untersuchungen dieser Ansätze. Um eine gründliche Analyse zu ermöglichen, finden sich drei vorbereitende Abschnitte in der Arbeit: Erstens wird das zugrundeliegende Modell von Gold für den Erwerb formaler Sprachen beleuchtet, zweitens wird der grammatikalische Rahmen beschrieben, in welchem sich der Algorithmus bewegt – nämlich ein Teilsystem von GB bestehend aus drei Parametern. Drittens enthält die Arbeit einen Abschnitt, der die Theorie der Markoffketten zweckdienlich einführt. Ursprünglich wurde die Modellierung durch Markoffketten von Niyogi und Berwick für die statistische Analyse des TLA entwickelt. Es wird gezeigt, dass die bis jetzt vorgeschlagenen Lösungsansätze für das Problem der lokalen Maxima mangelhaft sind, da sie zu falschen Voraussagen führen, weshalb ein weiterer Ansatz erarbeitet und formal beschrieben wird, der negative Evidenz mit einbezieht. Damit sind Inputsätze gemeint, welche dem Lernenden zeigen, dass die hypothetische Grammatik nicht mit der zu erreichenden übereinstimmt. Der so modifizierte Algorithmus liefert Ergebnisse, die mit empirischen Untersuchung-en zum kindlichen Erstspracherwerb übereinstimmen. Obwohl kein zentrales Ziel der Arbeit, so wird, um in der Literatur häufig vorkommenden Verwirrungen vorzubeugen, auf das Verhältnis zwischen formalen Modellen und linguistischen Theorien ein besonderes Augenmerk gelegt. Neben der Spracherwerbsforschung ist die genaue Formulierung psycholinguistisch adäquater Spracherwerbsmodelle unter anderem auch für die Gebiete der KI-Forschung oder der Linguistischen Evolutionstheorie von großer Bedeutung. ; Language acquisition theory suggests a variety of formal models that provide a description of the search of a certain target grammar the learner is supposed to learn based on linguistic input given to the learner, which are adequate to a greater or lesser extent. These models vary in their underlying linguistic frameworks as well as in different underlying approaches to the problem of language acquisition as such. This thesis focusses on parameters and principles theory (more precisely, Government and Binding, GB) as linguistic framework and triggers, that is, input sentences that are ungrammatical in a learner's hypothetical grammar, as basic language acquisition concept. The modeling of the search for the target grammar was described by Gibson and Wexler in an algorithmic―and, in particular, formal―way, thus being referred to as Triggering Learning Algorithm (TLA). Once the TLA is confronted with language learning situations based on few elementary parameters of GB-theory, problems arise, as the learner can get stuck in certain grammars, denoted as local maxima. The thesis is concerned with the motivation for the TLA, its formulation, several solutions for the problem of local maxima, and qualitative analyses thereof. In order to properly analyze the algorithm, three preparative parts are worked out: First, for clarification the fundamental model of formal language learning proposed by Gold and its relation to natural language acquisition are examined. Second, the thesis comprises an outline of the grammatical framework, a three-parameter subsystem of GB, serving as field of application for the TLA. Third, the mathematical framework of Markov chains, originally proposed by Niyogi and Berwick, is introduced in order to provide a statistical analysis of the behavior of the algorithm. As the argumentation will show, the accounts for the problem of local maxima, which have been investigated so far, are deficient in that they lead to inadequate predictions. Therefore, an alternative approach is developed, namely the implementation of negative evidence, that is, sentences, which show the learner that the hypothesized grammar is faulty, together with a corresponding formal description. Investigations of the modified algorithm will reveal predictions that coincide with results of natural language acquisition research. Although not the main purpose of this thesis, the relation between formal modelings and linguistic theories is emphasized persistently. Psycholinguistically adequate computational language learning models are of significant importance not only for language acquisition but also for fields such as artificial intelligence or evolutionary linguistics.
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Keyword:
17.06 Sprachwissenschaft: Allgemeines; 17.31 Spracherwerb; 17.46 Mathematische Linguistik; 17.50 Allgemeine Grammatik; 31.80 Angewandte Mathematik; Erstspracherwerb / formale Spracherwerbsmodelle / Parameter und Prinzipien / Trigger / negative Evidenz; first language acquisition / formal language learning models / parameters and principles / triggers / negative evidence
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URL: http://othes.univie.ac.at/8052/
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