Computational morphology and Bantu language learning: an implementation for Runyakitara

Computationele morfologie speelt een belangrijke rol in hedendaags computer ondersteund taalleren (CALL), in het bijzonder in het uitbreiden van de woordenschat, de verwerving van de morfologie, lexicale toegang en het verbeteren van de leesvaardigheid. Echter, tot nu toe zijn alleen talen onderzocht die goed gedocumenteerd en wijdverbreid zijn en die veelvuldig onderwezen worden, zoals het Engels, Frans, Duits, Spaans en Japans. Deze dissertatie richt zich op computationele morfologie, toegepast op taalverwerving, in het bijzonder in relatie tot de Runyakitara-tak van de Bantutalen. Zoals andere Batutalen bezit het Runyakitara een opvallend complexe morfologie: een uitdaging voor taalleerders. Traditionele wijzen van taaltraining, met goed opgeleide docenten, is onhaalbaar vanwege een gebrek aan hoogopgeleide docenten in het Runyakitara en de hoge kosten die dit met zich meebrengt. In dit proefschrift hebben een analysesysteem voor de Runyakitara talen ontworpen en geïmplementeerd. Vervolgens hebben we dit systeem op een nieuwe wijze in computerondersteund taalleren ingezet, via oefeningen met inflectie en syntaxis van het Runyakitara.