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Proceedings of the 17th Nordic Conference of Computational Linguistics NODALIDA 2009. Editors: Kristiina Jokinen and Eckhard Bick. NEALT Proceedings Series, Vol. 4 (2009), 239-241. © 2009 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/9206

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Proceedings of the 17th Nordic Conference of Computational Linguistics NODALIDA 2009. Editors: Kristiina Jokinen and Eckhard Bick. NEALT Proceedings Series, Vol. 4 (2009), iii-vi. © 2009 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/9206

Conference Program

Proceedings of the 17th Nordic Conference of Computational Linguistics NODALIDA 2009. Editors: Kristiina Jokinen and Eckhard Bick. NEALT Proceedings Series, Vol. 4 (2009), xi-xiv. © 2009 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/9206

Statistical and Computational Models for Whole Word Morphology

Das Ziel dieser Arbeit ist die Formulierung eines Ansatzes zum maschinellen Lernen von Sprachmorphologie, in dem letztere als Zeichenkettentransformationen auf ganzen Wörtern, und nicht als Zerlegung von Wörtern in kleinere stukturelle Einheiten, modelliert wird. Der Beitrag besteht aus zwei wesentlichen Teilen: zum einen wird ein Rechenmodell formuliert, in dem morphologische Regeln als Funktionen auf Zeichenketten definiert sind. Solche Funktionen lassen sich leicht zu endlichen Transduktoren übersetzen, was eine solide algorithmische Grundlage für den Ansatz liefert. Zum anderen wird ein statistisches Modell für Graphen von Wortab\-leitungen eingeführt. Die Inferenz in diesem Modell erfolgt mithilfe des Monte Carlo Expectation Maximization-Algorithmus und die Erwartungswerte über Graphen werden durch einen Metropolis-Hastings-Sampler approximiert. Das Modell wird auf einer Reihe von praktischen Aufgaben evaluiert: Clustering flektierter Formen, Lernen von Lemmatisierung, Vorhersage von Wortart für unbekannte Wörter, sowie Generierung neuer Wörter