Prof. Dr. Markus Egg
Themen
Zusammenfassung
Die Forschungsprofile umfassen Korpuslinguistik und Computerlinguistik mit Fokus auf Semantik, Diskursanalyse und die Annotation von Sprachphänomenen wie Metaphern und Registern. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der digitalen Archäologie, insbesondere der 3D-Rekonstruktion und Materialcharakterisierung von kulturellem Erbe mittels Bildverarbeitung. Die Arbeiten verbinden empirische Sprachforschung mit digitalen Methoden und tragen zur Mehrsprachigkeit und Textanalyse bei.
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Stammdaten
Identität, Organisation und Kontakt aus HU-FIS.Prof. Dr. Markus Egg
HU-FIS-Profil ↗Praxispartner
9Bestätigte Praxis-Partner aus HU-FIS.SKILLAB: Monitoring The Demand And Supply Of Skills In The European Labour Market
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Translation for Massive Open Online Courses
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QTLeap - Qualitätsübersetzung durch tiefe Sprachanalysemethoden
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Wissenschaftliche Kooperationspartner
17Wissenschaftliche Partner — zum Ausklappen.
SKILLAB: Monitoring The Demand And Supply Of Skills In The European Labour Market
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SKILLAB: Monitoring The Demand And Supply Of Skills In The European Labour Market
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SKILLAB: Monitoring The Demand And Supply Of Skills In The European Labour Market
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Forschungsprojekte
6SFB 632/3: Strukturierung sprachlicher Informationen durch Diskurspartikel (TP A 08)
Quelle ↗Förderer: DFG Sonderforschungsbereich Zeitraum: 07/2011 - 06/2015 Projektleitung: Prof. Dr. Markus Egg
QTLeap - Qualitätsübersetzung durch tiefe Sprachanalysemethoden
Quelle ↗Zeitraum: 11/2013 - 10/2016 Projektleitung: Prof. Dr. Markus Egg
Translation for Massive Open Online Courses
Quelle ↗Zeitraum: 02/2015 - 01/2018 Projektleitung: Prof. Dr. Markus Egg
Publikationen
25Auswahl der wichtigsten Publikationen — Quelle: OpenAlex.Natural Language Engineering · DOI
Abstract An increasing number of researchers and practitioners in Natural Language Engineering face the prospect of having to work with entire texts, rather than individual sentences. While it is clear that text must have useful structure, its nature may be less clear, making it more difficult to exploit in applications. This survey of work on discourse structure thus provides a primer on the bases of which discourse is structured along with some of their formal properties. It then lays out the current state-of-the-art with respect to algorithms for recognizing these different structures, and how these algorithms are currently being used in Language Technology applications. After identifying resources that should prove useful in improving algorithm performance across a range of languages, we conclude by speculating on future discourse structure-enabled technology.
Journal of Logic Language and Information · DOI