Verstehen natürlicher Sprache

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Verstehen natürlicher Sprache

Das Verstehen natürlicher Sprache befasst sich mit dem Interpretieren und Modellieren der Semantik und Pragmatik von natürlicher Sprache. Dafür werden verschiedenste Techniken angewendet. Da menschliches Schließen oftmals auf der Basis natürlicher Sprache geschieht, ist das Verständnis natürlicher Sprache wichtig für intelligente Systeme, die Menschen beim Schlussfolgern unterstützen sollen. Die für uns relevanten Teilgebiete beinhalten die Repräsentation von und das Schlussfolgern mit Konzepten, wie sie in natürlichen Sprachen vorkomment, z.B. unvollständige Information, unsichere, mehrdeutige oder ungenaue Aussagen, und mit pragmatischer oder nicht-expliziter Information (implizit angenommenem Hintergrundwissen). Die Methoden unserer Ansätze in diesen Gebieten basieren typischerweise (aber nicht ausschließlich) auf der logikbasierten Wissensrepräsentation.

Wissenschaftliche Mitarbeiter


Artikel in Fachzeitschriften

Shima Asaadi, Eugenie Giesbrecht, Sebastian Rudolph
Compositional matrix-space models of language: Definitions, properties, and learning methods
Natural Language Engineering, 1-49, August 2021
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Artikel in Tagungsbänden

Shima Asaadi, Saif M. Mohammad, Svetlana Kiritchenko
Big BiRD: A Large, Fine-Grained, Bigram Relatedness Dataset for Examining Semantic Composition
Proceedings of the Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL), June 2019
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Shima Asaadi, Sebastian Rudolph
Gradual Learning of Matrix-Space Models of Language for Sentiment Analysis
In Phil Blunsom, Antoine Bordes, Kyunghyun Cho, Shay B. Cohen, Chris Dyer, Edward Grefenstette, Karl Moritz Hermann, Laura Rimell, Jason Weston, Scott Yih, eds., Proceedings of the 2nd Workshop on Representation Learning for NLP, ACL2017, 178-185, August 2017. Association for Computational Linguistics
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Shima Asaadi, Sebastian Rudolph
On the Correspondence between Compositional Matrix-Space Models of Language and Weighted Automata
Proceedings of the ACL Workshop on Statistical Natural Language Processing and Weighted Automata (StatFSM 2016), August 2016
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Vorträge und Sonstiges

SECAI-SQUARE-SHORT.pdf

SECAI
School of Embedded Composite Artificial Intelligence