Collect4Nlp

Dieses interdisziplinäre Promotionsprojekt ist an der Schnittstelle von Natural Language Processing (NLP), Computer-Assisted Language Learning (CALL) und Crowdsourcing angesiedelt. Es zielt darauf ab, zwei Probleme der NLP- und CALL-Domänen mittels Crowdsourcing anzugehen: den Mangel an linguistischen Ressourcen (LRs) für NLP und den Mangel an Übungsinhalten für CALL. Um diesem Mangel an Ressourcen effektiv zu begegnen, erforscht diese Doktorarbeit ein aktuelles Thema mit hohem Wirkungspotenzial: die Kombination von implizitem Crowdsourcing und Sprachenlernen. Insbesondere werden Mechanismen erforscht, die Sprachlernübungen aus LRs generieren und die Antworten der Lernenden zu diesen Übungen über Crowdsourcing sammeln und dazu verwenden die LRs, aus denen die Übungen anfangs generiert wurden, zu korrigieren und zu erweitern.  Hinsichtlich der betrachteten  Sprachen konzentriert sich diese Promotion auf zwei für den italienischen Kontext relevante Sprachen: Italienisch und Südtiroler Deutsch.

Diese Promotion zielt darauf ab, Crowdsourcing als Ansatz zu nutzen, um die beiden oben genannten Hauptprobleme von NLP und CALL in Kombination zu behandeln. Es konzentriert sich auf eine Art von Crowdsourcing, die implizites Crowdsourcing genannt wird. Bei dieser Form des Crowdsourcing, produziert eine Crowd durch die Verwendung eines Tools, welches für einen anderen Zweck als den der Datensammlung erstellt wurde, relevante DatenDieser Ansatz wurde im Rahmen der European Network for Combining Language Learning with Crowdsourcing Techniques (EnetCollect) COST Action aktiv beforscht. Während die bisher erzielten Ergebnisse und Einsichten zu diesem Thema vielversprechend sind, sind noch viele Aspekte offen, die einer näheren Prüfung und Bewertung bedürfen., um die Machbarkeit und das Potenzial dieses Ansatzes vollständig einschätzen zu können. Diese Doktorarbeit wird diese Fragen untersuchen, indem der beschriebene Ansatz auf Italienisch und Südtiroler Deutsch  sowie auf neue Kombinationen von Sprachlernübungen und LRs angewendet wird.