Forschung
Der Lehrstuhl für Angewandte Computerlinguistik (ACoLi) der Universität Augsburg beschäftigt sich mit der gesamten Bandbreite der Computerlinguistik und Sprachtechnologie in Anwendung auf das Deutsche, europäische und außereuropäische Sprachen.
Schwerpunktmäßig beschäftigt sich unsere Forschung mit folgenden Bereichen:
- Natural Language Understanding: sprachtechnologische Verarbeitung natürlichsprachlicher Semantik und Pragmatik,
- Wissensgraphen für Wissensrepräsentation und -verarbeitung,
- Linguistic Data Science: Nutzung von Webstandards und Graphtechnologien für Sprachtechnologie und Sprachwissenschaft,
- Digital Humanities: Anwendungen dieser Technologien in Kooperationen mit akademischen und außeruniversitären Partnern
Ausgewählte Aktivitäten
- Die Entwicklung von Webstandards und Best Practices im Rahmen der W3C Community Groups Ontology-Lexica (OntoLex) und Linked Data for Language Technology (LD4LT)
- Die Beteiligung an den Cost Actions NexusLinguarum - European Network for Web-Centred Linguistic Data Science (CA18209, 2019-2024) und UniDive - Universality, Diversity and Idiosyncrasy in Language Technology (CA21167, 2022-2026)
- Die sprachtechnologische Erschließung historischer Sprachen in Zusammenarbeit mit verschiedenen fachwissenschaftlichen Partnern, z.B. zum Altlitauischen, zum Mittelhochdeutschen, der mittelalterlichen Romania oder dem Sumerischen.
- Industriekooperationen, in früherer Forschung z.B. in den Bereichen Multilingualität und der automatischen Zusammenfassung und Generierung wissenschaftlicher Texte.
Publikationen
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2024 |
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Olga Kellert, Carlos Gómez-Rodríguez and Md Mahmud Uz Zaman. 2024. Unveiling factors influencing judgment variation in sentiment analysis with natural language processing and statistics. PLoS ONE 19, 5, e0304201. DOI: 10.1371/journal.pone.0304201 |
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2023 |
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Christian Chiarcos, Purificação Silvano, Mariana Damova, Giedre Valunaite Oleškeviciene, Chaya Liebeskind, Dimitar Trajanov, Ciprian-Octavian Truică, Elena-Simona Apostol and Anna Baczkowska. 2023. Building an Owl-ontology for representing, linking and querying SemAF discourse annotations. Rasprave Instituta za hrvatski jezik i jezikoslovlje 49, 1, 117-136. DOI: 10.31724/rihjj.49.1.6 |
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2022 |
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Anas Fahad Khan, Christian Chiarcos, Thierry Declerck, Daniela Gifu, Elena González-Blanco García, Jorge Gracia, Maxim Ionov, Penny Labropoulou, Francesco Mambrini, John P. McCrae, Émilie Pagé-Perron, Marco Passarotti, Salvador Ros Muñoz and Ciprian-Octavian Truică. 2022. When linguistics meets web technologies: recent advances in modelling linguistic linked data. Semantic Web 13, 6, 987-1050. DOI: 10.3233/sw-222859 |
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2020 |
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Jorge Gracia, Christian Fäth, Matthias Hartung, Max Ionov, Julia Bosque-Gil, Susana Veríssimo, Christian Chiarcos and Matthias Orlikowski. 2020. Leveraging linguistic linked data for cross-lingual model transfer in the pharmaceutical domain. Lecture Notes in Computer Science 12507, 499-514. DOI: 10.1007/978-3-030-62466-8_31 |
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Maxim Ionov, Florian Stein, Sagar Sehgal and Christian Chiarcos. 2020. cqp4rdf: towards a suite for RDF-based corpus linguistics. Lecture Notes in Computer Science 12124, 115-121. DOI: 10.1007/978-3-030-62327-2_20 |
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2018 |
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Christian Chiarcos, Ilya Khait, Émilie Pagé-Perron, Niko Schenk, Jayanth, Christian Fäth, Julius Steuer, William Mcgrath and Jinyan Wang. 2018. Annotating a low-resource language with LLOD technology: Sumerian morphology and syntax. Information 9, 11, 290. DOI: 10.3390/info9110290 |
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2017 |
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Christian Chiarcos and Christian Fäth. 2017. CoNLL-RDF: linked corpora done in an NLP-friendly way. Lecture Notes in Computer Science 10318, 74-88. DOI: 10.1007/978-3-319-59888-8_6 |
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Christian Chiarcos, Maxim Ionov, Monika Rind-Pawlowski, Christian Fäth, Jesse Wichers Schreur and Irina Nevskaya. 2017. LLODifying linguistic glosses. Lecture Notes in Computer Science 10318, 89-103. DOI: 10.1007/978-3-319-59888-8_7 |
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Bettina Klimek, John P. McCrae, Christian Lehmann, Christian Chiarcos and Sebastian Hellmann. 2017. OnLiT: an ontology for linguistic terminology. Lecture Notes in Computer Science 10318, 42-57. DOI: 10.1007/978-3-319-59888-8_4 |