Projekt B06
in Phase 2
Die Vorhersage der Grenzen der Variabilität in Diskurs-Kohärenz mit Hilfe Neuronaler Modelle
PI(s): Prof. Dr. David Schlangen & Prof. Dr. Manfred Stede
Wir untersuchen den Begriff der Akzeptabilität von Äußerungen im Diskurskontext, verstanden als Grenzen der Variabilität in möglichen Diskursfortsetzungen. Wir erstellen eine Test-Suite von Beispielen solcher Fortsetzungen, zusammen mit Akzeptabilitätsurteilen von Versuchspersonen. Anhand dessen untersuchen wir, welche Aspekte von Diskurskohärenz neuronale Sprachmodelle bereits erfassen können, und weiterhin, wie durch die Bereitstellung induktiver Tendenzen, diese Erfassung erweitert werden kann. Damit bietet das Programm einen Beitrag sowohl zur Analyse des Begriffs und der Lernbarkeit durch positive Daten wie zur möglichen Verbesserung praktischer Modelle.
Papers
| Autoren | Titel | Jahr | Erschienen in | Links |
|---|---|---|---|---|
| Loáiciga, S., Beyer, A., & Schlangen, D. | New or Old? Exploring How Pre-Trained Language Models Represent Discourse Entities. | 2022 | In N. Calzolari, C.-R. Huang, H. Kim, J. Pustejovski, L. Wanner, K.-S. Choi, et al. (Eds.), 29th International Conference on Computational Linguistics (pp. 875–886). International Committee on Computational Linguistics. * | |
| Hamburger, L., Schlangen, D., & Boll-Avetisyan, N. | The role of social cues in infants’ word segmentation when interacting with a Furhat Robot. | 2025 | Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL) | DOI: 10.1109/ICDL63968.2025.11204451 |