Campus Stipendiatin gewinnt SIGMORPHON Shared Task

Katharina Kann hat den SIGMORPHON 2016 Shared Task Wettbewerb gewonnen. Sie setzte sich dabei unter anderem gegen Kontrahenten des MIT, des NYT und der University of Colorado durch.
Die Aufgabe bestand darin, Beugeformen (morphological inflection) in 10 verschiedenen Sprachen zu generieren. Ein Beispiel dafür wäre, die Vergangenheitsform „rannte“ in das Partizip „rennend“ zu überführen. Ihr System verwendet Methoden der neuronalen Maschinenübersetzung und gewann alle neun Sub-Evaluationen für alle zehn Sprachen des Wettbewerbs.
Katharina ist eine Doktorandin des Data Science Labs an der LMU München. Sie ist auch Teil des Teams des Campus AD Projektes Analyse Hochfrequenter Datenströme.