Konnektionistische Modelle gehören zu den künstlichen neuronalen Netzen, deren Ziel es ist, Lern- und Verarbeitungsprozesse zu modellieren oder simulieren. Ihre Entwicklung ist eng mit sprachwissenschaftlichen Fragenstellungen verknüpft, geht aber heute weit über sie hinaus, weil diese Modelle die konzeptuelle Grundlage für «big data» Analysen grosser Textmengen bilden.

In diesem Seminar wollen wir aufzeigen, wie Fragen der Sprachverarbeitung und der mentalen Repräsentation von Sprache durch Netzwerke modelliert wird, indem die Entwicklung der Modelle und die linguistischen Domänen, auf die sie angewendet wurden diskutiert werden. Erste «single recurrent networks» haben z.B. analysiert, wie unregelmässige Verben oder Pluralformen gelernt werden können, insbesondere dahingehend, auf welcher Basis kleinere Subregularitäten identifiziert werden (Rumelhart & McClelland 1987). Weitergehende Forschung beschäftigt sich mit der Satzverarbeitung oder auch der Erfassung von semantischen Netzen zum Erschliessen der Bedeutung.

Im empirischen Teil des Seminars lernen die Studierenden den Umgang mit solchen Modellen innerhalb des «R-Studios» (https://www.r-project.org), das uns die Anwendung existierender Programme auf geeignete Datensätze erlaubt.

Die Veranstaltung findet vom 16. Oktober bis 27. November 2019 statt:

Mittwoch, 16.10.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 23.10.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 30.10.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 06.11.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 13.11.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 20.11.2019 14:00-18:00 Uhr
Mittwoch, 27.11.2019 14:00-18:00 Uhr