Den här artikeln behandlar lemmatiseringen av mellanholländsk litteratur. Denna textsamling-som alla andra medeltida corpus- kännetecknas av en enorm stavning variation, vilket gör det svårt att utföra en beräkningsanalys av denna typ av data. Lemmatisering är därför ett viktigt förbearbetningssteg i många tillämpningar, eftersom det möjliggör abstraktion från ytliga textvariationer, till exempel i stavning. Uppgifterna vi kommer att arbeta med är Corpus-Gysseling, som innehåller alla bevarade litterära manuskript från Mellanholländska före 1300 e.Kr. I denna artikel kommer vi att presentera ett språkoberoende system som kan "lära" intra-lemma stavningsvariation. Vi beskriver en serie experiment med detta system, med hjälp av Memory-Based Machine Learning och föreslår två lösningar för lemmatisering av våra data: den första proceduren försöker generera nya stavningsvarianter, den andra försöker implementera en ny strängavståndet metrisk för att bättre upptäcka stavningsvarianter. Det senare systemet försöker reranka kandidater föreslås av en klassisk Levenshtein avstånd, vilket leder till en betydande vinst i lemmatisering noggrannhet. Detta forskningsresultat är uppmuntrande och innebär ett betydande steg framåt i den beräkningsmässiga studien av mellanholländsk litteratur. Våra tekniker kan vara av intresse även för andra forskningsområden på grund av deras språkoberoende natur.
Med hjälp av maskininlärningsteknik dokumenterar REF ett system som utför lemmatisering i en mellanholländsk litterär corpus och presenterar ett språkoberoende system som kan "lära" intra-lemma stavningsvariation.