Eidetische Repräsentationen Natürlicher Sprache

Das Forschungsfeld des Natural Language Processing (NLP) entwickelt algorithmische Modelle menschlicher Sprache. Ziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, natürliche Sprache menschengleich zu verstehen und zu verwenden. Eine zentrale Rolle in der Forschung kommt gegenwärtig der Neuronalen Sprachmodellierung zu. Hierbei werden Modelle geschaffen, die sehr große Mengen von Textdateien “lesen”, daraus automatisiert Wissen extrahieren und in neuronalen Netzen ablegen. Dieses “Weltwissen” wird dann eingesetzt, um Sprachaufgaben automatisiert zu bewältigen.

In diesem Projekt führen wir grundlegende Forschung durch, um fundamentalen, konzeptionellen Einschränkungen neuronaler Sprachmodelle mit Methoden des Maschinellen Lernens zu begegnen, und so das maschinelle Verständnis menschlicher Sprache signifikant zu verbessern. Wir stellen unsere Forschung über das Flair Framework öffentlich zur Verfügung (https://github.com/flairNLP/flair), für den Einsatz in Industrie und Wissenschaft.