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Kurzfassung auf Deutsch:

Eliminative Verfahren zur Analyse natürlicher Sprache gehen von einer kompakten Repräsentation der Lösungsmenge aus. Mit maximaler Unsicherheit beginnend werden sukzessive unplausible Strukturen ausgeschlossen, bis schließlich die Lösungsmenge hinreichend eingeschränkt ist. Mit dieser Sichtweise läßt sich das Parsing-Problem als Constraint-Satisfaction-Problem auffassen, wobei grammatisches Wissen als Constraints formuliert wird. Es wurde eine Annotierung von Constraints mit Präferenzwerten vorgeschlagen (Menzel 1995), um Äußerungen, die Erwartungen auf einzelnen Ebenen z.B. bezüglich syntaktischer Wohlgeformtheit oder semantischer Angemessenheit nicht erfüllen, dennoch analysieren zu können und so ein robustes Systemverhalten hervorzurufen. Das Parsing durch Constraint-Satisfaction wird um die Möglichkeit der Constraint-Bewertung erweitert. Daraufhin werden nach einem Vergleich existierender statistischer Grammatikerweiterungen zwei Möglichkeiten untersucht, sprachliches Wissen als statistische Information aus annotierten Korpora zu extrahieren und für das eliminative Parsing nutzbar zu machen. Dabei wird zum einen der Ansatz verfolgt, Constraints mitsamt ihrer Bewertungen automatisch aus einem Korpus zu generieren. Zum anderen wird versucht, Bewertungen für manuell erstellte Constraints zu gewinnen.