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Diese Dissertation stellt den dynamischen verallgemeinerten Parser DynGenPar und seine Anwendungen vor. Der Parser zielt hauptsächlich auf natürliche mathematische Sprache ab. Er wurde auch erfolgreich für mehrere formale Sprachen verwendet. Die Dissertation präsentiert die algorithmischen Ideen hinter DynGenPar, gibt eine kurze Übersicht über die Implementierung, dokumentiert die Applikationen, für die der Parser derzeit verwendet wird, und präsentiert einige Effizienzergebnisse. Teile dieser Dissertation, vor allem in Kapitel 2, basieren auf dem referierten Konferenzartikel K. Kofler and A. Neumaier: DynGenPar – A Dynamic Generalized Parser for Common Mathematical Language. Proceedings of CICM/DML 2012 (Springer LNAI 7362), 2012. Der DynGenPar-Algorithmus kombiniert die Effizienz verallgemeinerten LR-Parsens (GLR), die dynamische Erweiterbarkeit tabellenloser Ansätze, sowie die Ausdrucksstärke erweiteter kontextfreier Grammatiken wie paralleler mehrfacher kontextfreier Grammatiken (PMCFG). Insbesondere unterstützt er das effiziente Hinzufügen von Regeln zur Grammatik zu jedem Zeitpunkt. Der Algorithmus ist komplett inkrementell konzipiert, erlaubt also, einen unterbrochenen Parsingvorgang mit zusätzlichen Tokens fortzusetzen, ohne den Parsingvorgang neu zu starten, und kann mögliche nächste Tokens vorhersagen. Zusätzlich behandelt er vorgegebene Einschränkungen (constraints) für den auf eine Regel folgenden Token. Diese erlauben grammatikalisch korrekte englische indefinite Artikel, wenn mit Wörtern als Tokens gearbeitet wird. Sie können auch typische Operationen für scannerloses Parsen wie etwa das Finden einer Übereinstimmung maximaler Länge (maximales Matchen) darstellen, wenn mit Zeichen als Tokens gearbeitet wird. Mehrere erfolgreiche Anwendungen von DynGenPar sind in dieser Dissertation dokumentiert. DynGenPar ist eine Kernkomponente des Concise-Projekts, eines Frameworks zum Manipulieren semantischer Information sowohl in graphischer als auch in programmatischer Form, entwickelt an der Universität Wien. DynGenPar wird verwendet, um die von Concise definierten formalen Sprachen zu parsen, die Typsysteme, Programme, sowie Recordumwandlungen von einem Typsystem in ein anderes spezifizieren. Andere formale Sprachen mit einer DynGenPar-Grammatik sind eine Modellierungssprache für chemische Prozesse, eine als Machbarkeitsbeweis dienende, dynamisches Hinzufügen von Regeln verwendende Grammatik für Optimierungsprobleme, sowie eine Teilmenge der Modellierungssprache für Optimierungsprobleme AMPL, erweitert, um auch Intervalle zu erlauben, wo immer AMPL eine Zahl erwartet. DynGenPar kann kompilierte Grammatiken des Grammatical Framework (GF) importieren und Text mit ihnen parsen. Eine DynGenPar-Grammatik existiert auch für die kontrollierte natürliche mathematische Sprache Naproche. Die Benutzung dynamischem Hinzufügens von Regeln, um mathematische Definitionen zu unterstützen, wurde in einer Grammatik als Machbarkeitsbeweis implementiert. Eine Grammatik für die kontrollierte natürliche mathematische Sprache MathNat ist in Arbeit. Schließlich gibt es auch eine gut funktionierende DynGenPar-Grammatik für LaTeX-Formeln aus zwei Mathematik-Textbüchern auf Universitätsniveau. Das langfristige Ziel ist, eine große Bibliothek bestehenden mathematischen Wissens mittels DynGenPar zu computerisieren., This thesis introduces the dynamic generalized parser DynGenPar and its applications. The parser is aimed primarily at natural mathematical language. It was also successfully used for several formal languages. DynGenPar is available at https://www.tigen.org/kevin.kofler/fmathl/dyngenpar/ . The thesis presents the algorithmic ideas behind DynGenPar, gives a short overview of the implementation, documents the applications the parser is currently used for, and presents some efficiency results. Parts of this thesis, mainly in Chapter 2, are based on the refereed conference paper K. Kofler and A. Neumaier: DynGenPar – A Dynamic Generalized Parser for Common Mathematical Language. Proceedings of CICM/DML 2012 (Springer LNAI 7362), 2012. The DynGenPar algorithm combines the efficiency of Generalized LR (GLR) parsing, the dynamic extensibility of tableless approaches, and the expressiveness of extended context-free grammars such as parallel multiple context-free grammars (PMCFGs). In particular, it supports efficient dynamic rule additions to the grammar at any moment. The algorithm is designed in a fully incremental way, allowing to resume parsing with additional tokens without restarting the parse process, and can predict possible next tokens. Additionally, it handles constraints on the token following a rule. These allow for grammatically correct English indefinite articles when working with word tokens. They can also represent typical operations for scannerless parsing such as maximal matches when working with character tokens. Several successful applications of DynGenPar are documented in this thesis. DynGenPar is a core component of the Concise project, a framework for manipulating semantic information both graphically and programmatically, developed at the University of Vienna. DynGenPar is used to parse the formal languages defined by Concise, specifying type systems, programs, and record transformations from one type system to another. Other formal languages with a DynGenPar grammar are a modeling language for chemical processes, a proof-of-concept grammar for optimization problems using dynamic rule additions, and a subset of the AMPL modeling language for optimization problems, extended to also allow intervals wherever AMPL expects a number. DynGenPar can import compiled grammars from the Grammatical Framework (GF) and parse text using them. A DynGenPar grammar also exists for the controlled natural mathematical language Naproche. The use of dynamic rule additions to support mathematical definitions was implemented in a grammar as a proof of concept. There is work in progress on a grammar for the controlled natural mathematical language MathNat. Finally, there is also a well-working DynGenPar grammar for LaTeX formulas from two university-level mathematics textbooks. The long-term goal is to computerize a large library of existing mathematical knowledge using DynGenPar.