In der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik [der Universität Paderborn] ist am Lehrstuhl für Intelligente Systeme zum nächstmöglichen Termin eine Doktorandenstelle (Entgeltgruppe 13 TV-L) im Umfang von 50% der regelmäßigen Arbeitszeit zu besetzen.
Projektbeschreibung:
Im Projekt "InterGramm" zur interaktiven Grammatikanalyse historischer Texte sollen adaptive Annotationsverfahren zur Erschließung des Sprachausbaus im Mittelniederdeutschen entwickelt werden. Auf diese Weise soll ein zentrales Problem bestehender Annotationsverfahren für historische Texte gelöst werden. Existierende Parsing- und Tagging-Verfahren setzen vorab definierte Grammatiken bzw. grammatische Kategorien voraus, was der historischen Dynamik der Grammatik nicht gerecht wird. Zentrales Ziel des Projektes ist es, eine sich diachron entwickelnde Grammatik mittels regelbasierter Textanalyseverfahren und Methoden des maschinellen Lernens im Korpus zu "entdecken", und auf diese Weise den Sprachwandel evidenzbasiert zu rekonstruieren. Hierzu werden Linguisten, Informatiker und Computerlinguisten interdisziplinär zusammenarbeiten.
Die zentrale Aufgabe im Rahmen des Projektes ist die Entwicklung und Implementierung von Data Mining Methoden und maschinellen Lernverfahren zur Entdeckung grammatikalischer Muster und deren Veränderung im Laufe der Zeit.
Einstellungsvoraussetzungen:
-- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich der Informatik, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung.
-- Fundierte Kenntnisse in den Gebieten Data Mining und Maschinelles Lernen
-- Erfahrungen/Kenntnisse in der Computerlinguistik oder der Verarbeitung natürlicher Sprache
-- sehr gute Programmierkenntnisse
-- sehr gute Englischkenntnisse
-- Fähigkeit zum selbständigen Arbeiten
-- Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen werden unter der Kennziffer 2760 bis zum 15.11.2016 erbeten an:
Prof. Dr. Eyke Hüllermeier
Institut für Informatik
Universität Paderborn
Warburger Str. 100
33098 Paderborn
Halbe Doktorandenstelle im Bereich Maschinelles Lernen und Textanalyse
von Michael Siebers -
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