Künstliche neuronale Netze und Computerlinguistik

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Die Arbeit untersucht das Verhältnis von Computerlinguistik und künstlichen neuronalen Netzwerken. Die Unzufriedenheit mit traditionellen symbol- und regelorientierten Modellen sowie sequentiellen Verarbeitungsmethoden lenkt den Fokus auf den neueren Konnektionismus. Dieser Begriff bezieht sich auf die Modellierung und Simulation von Informationsverarbeitungsprozessen mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke. Es wird die Frage aufgeworfen, ob das Scheitern traditioneller Ansätze in den Grundannahmen der zugrunde liegenden Grammatikmodelle zu finden ist, die als Missverständnis einer computerisierten Linguistik interpretiert werden könnten. Die Arbeit bietet eine allgemeine Darstellung und kritische Diskussion klassischer sowie neuerer konnektionistischer Ansätze und deren Modelle der Sprachverarbeitung. Ein eigener Beitrag zur Lösung bestehender Probleme wird durch den in LISP realisierten NEURON-S Simulator und das Verfahren der selektiven Propagierung geleistet. Diese selektive Propagierung stellt einen Algorithmus vor, der die Verarbeitungsschritte bei der Simulation künstlicher neuronaler Netze signifikant reduziert. Eine vollständige Programmbeschreibung des NEURON-S Simulators ist online verfügbar.