Onderwijs Onderzoek Actueel Over de VU EN
Login als
Studiekiezer Student Medewerker
Bachelor Master VU for Professionals
HOVO Amsterdam VU-NT2 VU Amsterdam Summer School Honoursprogramma Universitaire lerarenopleiding
Promoveren aan de VU Uitgelicht onderzoek Prijzen en onderscheidingen
Onderzoeksinstituten Onze wetenschappers Research Impact Support Portal Impact maken
Nieuws Agenda Biodiversiteit aan de VU
Israël en Palestijnse gebieden Cultuur op de campus
Praktische informatie VU en innovatiedistrict Zuidas Missie en Kernwaarden
Organisatie Samenwerking Alumni Universiteitsbibliotheek Werken bij de VU
Sorry! The information you are looking for is only available in Dutch.
Deze opleiding is opgeslagen in Mijn Studiekeuze.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.

Morphological Parser for Inflectional Languages via Deep Learning

Het onderzoeksproject Morphological Parser for Inflectional Languages Using Deep Learning begon als een Open Small Scale Initiative (SSI)-project van het eScience Center, met als centrale vraag: Hoe kunnen we een op Machine Learning gebaseerde parser ontwikkelen voor de morfologie van flecterende talen?

Deze vraag wordt vaak verwaarloosd vanwege de dominantie van het Engels en andere analytische Indo-Europese talen binnen de computationele taalkunde.

Het project maakt gebruik van de morfologische codering die ontwikkeld is aan het Eep Talstra Centre for Bible and Computer (ETCBC). Deze codering resulteert in een beknopt gestructureerde string. Deze string bevat de letters van de Hebreeuwse uitdrukking in getranslitereerde vorm, waarbij de coderingen in-line worden toegevoegd, in plaats van als markeringen of voetnoten. Dit betekent dat het proces van taalkundige codering geconceptualiseerd kan worden als de transformatie van de ene string naar een andere, waardoor sequence-to-sequence (seq2seq) modellen geschikt zijn voor de morfologische ontleding van flecterende talen.

Na het oorspronkelijke project dat werd gefinancierd door het Netherlands eScience Center, zijn we verder gegaan met het verbeteren van de voorspellingen voor morfologische coderingen die door de AI-modellen worden gegenereerd. Onze huidige focus ligt op Syrische teksten. Dankzij aanvullende ondersteuning worden de AI-gegenereerde coderingen handmatig herzien door Gegham Bdoyan, Matthias Benabdellah en Logan Copley, met gebruikmaking van Qoroyo, een tool ontwikkeld door Yusuf Çelik.

Meer over dit onderzoeksproject

Start-/einddatum:
Dit project loopt sinds 1 mei 2024

Team
Projectleider: Willem Th. van Peursen
Ontwikkelteam: Yusuf Çelik, Mathias Coeckelbergs (2021–2022), Martijn Naaijer en Constantijn Sikkel

eScience Center ondersteuning (2021–2022): Jisk Attema en Dafne van Kuppevelt
Correctie van AI-gegenereerde coderingen (vanaf 2023): Gegham Bdoyan, Matthias Benabdellah, Logan Copley

Fonds:
Mogelijk gemaakt door het eScience Center, de Peshitta Foundation, Brill Publishers en de Charis Foundation

Websites

GitHub - ETCBC/ssi_morphology: Contains stuff for the Hebrew/Syriac morphology project of the Escience center/ETCBC

blogpost 1

blogpost 2

Publication: A Transformer-based parser for Syriac morphology - ACL Anthology

Direct naar

Homepage Cultuur op de campus Sportcentrum VU Dashboard

Studie

Academische jaarkalender Studiegids Rooster Canvas

Uitgelicht

Doneer aan het VUfonds VU Magazine Ad Valvas Digitale toegankelijkheid

Over de VU

Contact en route Werken bij de VU Faculteiten Diensten
Privacy Disclaimer Veiligheid Webcolofon Cookie instellingen Webarchief

Copyright © 2025 - Vrije Universiteit Amsterdam