Rechner-gestützte Modelle von Wortbedeutung bedürfen typischerweise umfangreiche Textdaten in der gewünschten Zielsprache.
Heutzutage sorgt die ständig wachsende Anzahl von frei verfügbaren Webseiten dafür, dass die Erstellung solcher distributionellen semantischen Modellen (DSMs), welche robust und von hoher lexikalischen Abdeckung sind, in immer mehr Sprachen möglich wird.
Zu den vielseitigsten DSMs gehören die strukturierten DSMs (SDSMs), welche den Kontextbegriff über einfache Nachbarworten auf syntaktische und andere Relationen ausdehnen.
Dadurch erlauben sie Ähnlichkeitsvorhersagen, die über die thematischen Bedeutungsaspekte eines Wortes, oder gar einer syntaktischen Verknüpfung von Wörtern, hinaus auch die relationaler Natur einbeziehen.
Textdaten alleine reichen jedoch nicht aus, um SDSMs zu konstruieren. Es werden zuverlässige und effiziente Parser in der Zielsprache benötigt, um die syntaktischen Analysen zu erhalten; was zur Folge hat, dass momentan leider nur wenige Sprachen von solchen Modellen profitieren können.
Diese Dissertation untersucht Verfahren, die es erlauben, für neue Sprachen strukturierte distributionelle semantische Modelle zu erzeugen und testet diese auf einer Reihe von semantischen Aufgaben.
Es wird zunächst ein monolinguales SDSM von einem zielsprachigen Textcorpus mittler Größe erzeugt; werden Methoden ermittelt, mit denen man ausschließlich mithilfe eines einfachen bilingualen Lexikons ein cross-linguales SDSM.
Weiter wird aufgezeigt, wie diese zwei SDSM-Typen verknüpft werden können, um ein multilinguales Modell zu erhalten, welches die Vorteile beider Eingabemodelle behält und somit hohe Abdeckungsraten mit genauen Vorhersagen aufweist
