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Saarbrücken

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Stochastische Grammatiken stehen zur Zeit im Brennpunkt der
computerlinguistischen Forschung. Gründe dafür sind, unter anderen, dass
sie Desambiguierung ermöglichen, dass sie das Parsen beschleunigen können,
und dass sie das Integrieren vom Parsen und der Spracherkennung
ermöglichen. Stochastische reguläre und kontextfreie Grammatiken sind weit
verbreitet, und Parsverfahren und Methoden, um Parameter der Grammatiken
von Training-Corpora zu schätzen, sind gut bekannt. Reguläre und
kontextfreie Grammatiken werden aber für linguistisch unzureichend
gehalten, und Ansätze, Attribute-Value (AV) Grammatiken mit
Wahrscheinlichkeiten zu versehen (z.B. Brew 1995, Eisele 1994) sind bisher
gescheitert.

In diesem Vortrag wird eine Definition von stochastischen AV Grammatiken
mit korrekten Methoden des Parsens und der Parameterschätzung formuliert.
Die Definition beruht auf einem Random-Field-Model. Parameterschätzung
erfolgt mittels der Algorithmen von Della Pietra, Della Pietra, und
Lafferty (1996). Der Clou bei der Anwendung auf AV Grammatiken ist, dass
die Metropolis-Hastings Methode angewendet wird, um Erwartungen von
Funktionen über Zufallsfeldern zu schätzen.