Judith Eckle-Kohler studierte Informatik mit Schwerpunkt Computerlinguistik an der Universität Stuttgart. Anschließend war sie drei Jahre lang wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung der Universität Stuttgart. Nach einem Forschungsaufenthalt als DAAD-Stipendiatin an der Stanford University (USA) schloss sie ihre Promotion in Computerlinguistik 1999 ab. Seit der Geburt ihrer beiden Kinder in den Jahren 1999 und 2001 ist sie freiberuflich als Unternehmensberaterin tätig. Von 2005 bis 2007 arbeitete sie an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken in der Arbeitsgruppe ihres Mannes Michael Kohler und forschte im Bereich statistischer Methoden in der Computerlinguistik.
Das Buch führt umfassend in die Prinzipien der Statistik und die ihnen zugrundeliegende mathematische Theorie des Zufalls ein. Die Autoren machen den Nutzen der Theorie für Anwendungen deutlich und führen mathematisch exakt in wichtige Konzepte ein, ohne Leser mit Details unnötig zu belasten. Damit machen sie den Stoff auch für Leser ohne Vorkenntnisse schnell begreifbar. An der TU Darmstadt ist der Band Grundlage für Vorlesungen für Mathematik-Studierende, aber auch für Veranstaltungen in den Fächern Biologie, Psychologie, Pädagogik und Soziologie.
Automatischen Verfahren zur Lexikon-Akquisition gilt schon seit einigen Jahren ein besonderes Forschungsinteresse, da lexikalische Ressourcen bei einer Vielzahl von Systemen zur maschinellen Sprachverarbeitung eine wichtige Rolle spielen und der Aufwand für den manuellen Aufbau solcher Ressourcen sehr hoch ist.Systeme, die beispielsweise für die maschinelle Übersetzung eingesetzt werden, sollten idealerweise den Inhalt eines gegebenen Textes erfassen können. Voraussetzung für die automatische Erfassung des Inhalts eines Textes ist jedoch dessen vollständige syntaktische Analyse, die nur dann durchgeführt werden kann, wenn ein maschinenlesbares syntaktisches Lexikon mit detaillierten Angaben zu Subkategorisierungseigenschaften zur Verfügung steht.Die vorliegende Arbeit beschreibt linguistisches Wissen und darauf aufbauende Verfahren zur automatischen Akquisition von Subkategorisierungsrahmen deutscher Verben aus Textcorpora, die für den halbautomatischen Aufbau eines Subkategorisierungslexikons mit Angaben zu 6305 Verblemmata und 244 Subkategorisierungsrahmen eingesetzt worden sind.Für Verben mit satzförmigen Komplementen wird gezeigt, wie fehlende Subkategorisierungsrahmen in einem Subkategorisierungslexikon mit Hilfe automatisch anwendbarer, auf Subkategorisierungsalternationen basierender, linguistischer Regeln ergänzt werden können.
