Robustes Parsing und Disambiguierung mit gewichteten Transduktoren

In dieser Arbeit wird ein Verfahren für robustes Parsing von uneingeschränktem natürlichsprachlichen Text mit gewichteten Transduktoren erarbeitet. Es werden zwei linguistische Theorien, das Chunking und das syntaktische Tagging, vorgestellt, die sich besonders für die praktische Anwendung mit Finite-State Maschinen eignen. Über die formalen Grundlagen, die es möglich machen, Finite-State Maschinen zu modellieren, werden existierende Ansätze vorgestellt, die diese linguistischen Theorien mit Finite-State Maschinen realisieren. Jedoch sind diese Ansätze in vieler Hinsicht problematisch. Es wird gezeigt, dass sich Probleme lösen lassen, indem Disambiguierungsstrategien durch Constraints realisiert werden, die als Gewicht bzw. Semiring vorliegen. Durch die Bestimmung des besten Pfades ist dann eine Disambiguierung möglich. Das Verfahren bewegt sich zwischen einem Low- und High-Level Parsing und behandelt flache Dependenzstrukturen. Für die Analyse wird eine rudimentäre Grammatik für das Deutsche entwickelt. Durch eine Implementierung wird letztlich der Ansatz getestet.