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Krause, Thomas. - : Humboldt-Universität zu Berlin, 2019 BASE Show details 87 Expanding the analysis of functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) data with multivariate techniques ... : application to a children’s literacy study ... Gemignani, Jessica. - : Technische Universität Berlin, 2019 BASE Show details 88 Times Are Changing: Investigating the Pace of Language Change in Diachronic Word Embeddings ... Brandl, Stephanie; Lassner, David. - : Technische Universität Berlin, 2019 BASE Show details 89 Generating Formal Representations of System Specification from Natural Language Requirements Irfan, Zeeshan. - 2019 BASE Show details 90 Katharsis – A Tool for Computational Drametrics ... Schmidt, Thomas; Burghardt, Manuel; Dennerlein, Katrin. - : Universität Regensburg, 2019 BASE Show details 91 Distant Reading Sentiments and Emotions in Historic German Plays ... Schmidt, Thomas. - : Universität Regensburg, 2019 BASE Show details 92 ANNIS: A graph-based query system for deeply annotated text corpora Krause, Thomas. - : Humboldt-Universität zu Berlin, 2019 BASE Show details 93 Acquiring Architecture Knowledge for Technology Design Decisions ; Erfassung von Architekturwissen für Technologieentwurfsentscheidungen Soliman, Mohamed Aboubakr Mohamed. - : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2019 BASE Show details 94 Adaptive Approaches to Natural Language Processing in Annotation and Application ; Adaptive Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Annotation und Anwendung Yimam, Seid Muhie. - : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2019 BASE Show details 95 Predictive Dependency Parsing ; Vorhersagendes Dependenzparsing Köhn, Arne. - : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2019 Abstract: This dissertation is concerned with analyzing the syntactic structure of dynamically evolving sentences before the sentences are complete. Human processing of both written and spoken language is inherently incremental, but most computational language processing happens under the assumption that all relevant data is available before processing begins. I discuss different approaches to build incremental processors and how to evaluate them. I introduce two different approaches to incremental parsing. One performs restart-incremental parsing, obtaining very high accuracies. The other uses a novel transition system combined with a discriminative component; while it parses with lower accuracy, it can be trained on arbitrary dependency treebanks without any pre-processing and parses sentences at speeds of 3ms per word. Both approaches can be trained on existing treebanks and are language independent. Also, both try to provide as much information as possible by also predicting structure containing stand-ins for words not yet seen. To show that these structural predictions do provide non-trivial information, I demonstrate that n-gram language models benefit from incorporating these predictions, which is only possible if the predictions encode long-spanning information about the sentence structure. ; Diese Dissertation befasst sich mit der Analyse syntaktischer Strukturen von noch unvollständigen Sätzen. Menschliche Sprachverarbeitung sowohl des geschriebenen als auch gesprochenen Wortes is inhärent inkrementell, während bei maschineller Verarbeitung meist davon ausgegangen wird, dass alle relevanten Informationen bereits zugreifbar sind bevor die Verarbeitung beginnt. Ich bespreche verschiedene Ansätze um inkrementelle Prozessoren zu bauen und diese zu evaluieren. Ich stelle zwei verschiedene Ansätze für inkrementelles Parsing vor, die beide versuchen so viel Information wie möglich zu generieren indem sie Struktur vorhersagen die Platzhalter for noch nicht gesehene Worte enthält. Beide können auf existierenden Baumbanken trainiert werden und sind sprachunabhängig. Ein Ansatz ist restart-inkrementell, wodurch er sehr hohe Genauigkeiten erzielt. Der andere nutzt ein neuartiges Transitionssystem kombiniert mit einer diskriminativen Komponente; er parst mit geringerer Genauigkeit, kann aber ohne Vorverarbeitung auf beliebigen Dependenzbaumbanken trainiert werden und kann Sätze mit einer Geschwindigkeit von 3ms pro Wort parsen. Um zu zeigen, dass die strukturellen Vorhersagen tatsächlich nicht-triviale Information enthalten, zeige ich, dass n-gram-Sprachmodelle von diesen Informationen profitieren; dies ist nur möglich, da die Vorhersagen Informationen über die Satzstruktur kodieren, die über den begrenzenten Horizont der n-gram-Sprachmodelle hinausgehen. Keyword: 004 Informatik; 54.75 Sprachverarbeitung; ddc:004; Dependenzgrammatik; incrementality; Inkrementalität; Syntaktische Analyse; Syntax URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:18-104554 https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/6273 BASE Hide details 96 Automatic generation of lexical recognition tests using natural language processing Hamed, Osama Amin. - 2019 BASE Show details 97 Annotator-Centered Design: Towards a Tool for Sentiment and Emotion Annotation Schmidt, Thomas; Jakob, Marco; Wolff, Christian. - : Gesellschaft für Informatik e.V., 2019 BASE Show details 98 Toward Multimodal Sentiment Analysis of Historic Plays: A Case Study with Text and Audio for Lessing’s Emilia Galotti Schmidt, Thomas; Burghardt, Manuel; Wolff, Christian. - 2019 BASE Show details 99 Distant Reading Sentiments and Emotions in Historic German Plays Schmidt, Thomas. - 2019 BASE Show details 100 Katharsis – A Tool for Computational Drametrics Schmidt, Thomas; Burghardt, Manuel; Dennerlein, Katrin. - 2019 BASE Show details Page: 1 2 3 4 5 6 7 8 9...23

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