MUDCAT
- Laufzeit
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seit März 2022
- PI
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Apl. Prof. Dr. Sabine Schulte im Walde
- Kurzbeschreibung
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Die Unterscheidung zwischen abstrakten und konkreten Wörtern (z.B. Traum und Banane) stellt eine semantische Kategorisierung dar, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache von höchster Relevanz ist. In diesem Sinne rekonditioniert unser Projekt MUDCAT den Begriff der Abstraktheit aus einer datengetriebenen und anwendungsorientierten Perspektive. MUDCAT nimmt dabei als Ausgangspunkt die langjährigen tiefgehenden Diskussionen und Studien zu Abstraktheit, die vor allem im Bereich der kognitiven Forschung stattgefunden haben, um kritische Punkte in den existierenden Definitionen, Datensammlungen und Charakterisierungen von Abstraktheit anzusteuern, zu verbessern und dadurch eine Erweiterung und Optimierung der Perspektiven für eine effektive Anwendung in der natürlichen Sprachverarbeitung zu erzielen.
- Geldgeber
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Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Prisca Piccirilli
Doctoral Researcher
Tarun Tater
Doktorand
Sabine Schulte im Walde
Prof. Dr.Akademische Rätin