Diese Arbeit untersucht zwei komplementäre Ansätze zum Umgang mit Mehrdeutigkeiten bei der automatischen Verarbeitung natürlicher Sprache. Zunächst werden Methoden vorgestellt, die es erlauben, viele konkurrierende Interpretationen in einer gemeinsamen Datenstruktur kompakt zu repräsentieren. Dann werden Ansätze vorgeschlagen, die verschiedenen Interpretationen mit Hilfe von stochastischen Modellen zu bewerten. Für das dabei auftretende Problem, Wahrscheinlichkeiten von seltenen Ereignissen zu schätzen, die in den Trainingsdaten nicht auftraten, werden neuartige Methoden vorgeschlagen.This thesis investigates two complementary approches to cope with ambiguities in natural language processing. It first presents methods that allow to store many competing interpretations compactly in one shared datastructure. It then suggests approaches to score the different interpretations using stochastic models. This leads to the problem of estimation of probabilities of rare events that have not been observed in the training data, for which novel methods are proposed
