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Linguistische Studien arbeiten häufig mit einer Differenzierung zwischen gesprochener und geschriebener Sprache bzw. zwischen Kommunikation der Nähe und Distanz. Die Annahme eines Kontinuums zwischen diesen Polen bietet sich für eine Verortung unterschiedlichster Äußerungsformen an, inklusive unkonventioneller Textsorten wie etwa Popsongs. Wir konzipieren, implementieren und evaluieren ein automatisiertes Verfahren, das mithilfe unkorrelierter Entscheidungsbäume entsprechende Vorhersagen auf Textebene durchführt. Für die Identifizierung der Pole definieren wir einen Merkmalskatalog aus Sprachphänomenen, die als Markierer für Nähe/Mündlichkeit bzw. Distanz/Schriftlichkeit diskutiert werden, und wenden diesen auf prototypische Nähe-/Mündlichkeitstexte sowie prototypische Distanz-/Schrifttexte an. Basierend auf der sehr guten Klassifikationsgüte verorten wir anschließend eine Reihe weiterer Textsorten mithilfe der trainierten Klassifikatoren. Dabei erscheinen Popsongs als „mittige Textsorte“, die linguistisch motivierte Merkmale unterschiedlicher Kontinuumsstufen vereint. Weiterhin weisen wir nach, dass unsere Modelle mündlich kommunizierte, aber vorab oder nachträglich verschriftlichte Äußerungen wie Reden oder Interviews vollkommen anders verorten als prototypische Gesprächsdaten und decken Klassifikationsunterschiede für Social-Media-Varianten auf. Ziel ist dabei nicht eine systematisch-verbindliche Einordung im Kontinuum, sondern eine empirische Annäherung an die Frage, welche maschinell vergleichsweise einfach bestimmbaren Merkmale („shallow features“) nachweisbar Einfluss auf die Verortung haben.
"Das im Januar 2022 gestartete Projekt "Sprachanfragen" (https://www.ids-mannheim.de/gra/projekte2/sprachanfragen/) verfolgt erstmalig das Ziel, Sprachanfragedaten zu erfassen, aufzubereiten und ein wissenschaftsöffentliches Monitorkorpus aus ihnen zu erstellen. Dazukommend wird eine Rechercheschnittstelle entwickelt, mit der die Sprachanfragen systematisch wissenschaftlich analysierbar gemacht werden. Das Poster gibt einen Überblick über das Projekt, zeigt erste Ergebnisse und bietet einen Ausblick auf Überlegungen zur Konzeption eines Chatbots zur automatisierten Beantwortung von Sprachanfragen." Ein Beitrag zur 9. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2023 Open Humanities Open Culture.
Vorgestellt wird das Korpus deutschsprachiger Songtexte als innovative Sprachdatenquelle für interdisziplinäre Untersuchungsszenarien und speziell für den Einsatz im Fremd- und Zweitsprachenunterricht. Die Ressource dokumentiert Eigenschaften konzeptioneller Schriftlichkeit und konzeptioneller Mündlichkeit und erlaubt empirisch begründete Analysen sprachlicher Phänomene bzw. Tendenzen in den Texten moderner Popmusik. Vorgestellt werden Design, Annotationen und Anwendungsbeispiele des in thematische und autorenspezifische Archive stratifizierten Korpus.
Song lyrics can be considered as a text genre that has features of both written and spoken discourse, and potentially provides extensive linguistic and cultural information to scientists from various disciplines. However, pop songs play a rather subordinate role in empirical language research so far - most likely due to the absence of scientifically valid and sustainable resources. The present paper introduces a multiply annotated corpus of German lyrics as a publicly available basis for multidisciplinary research. The resource contains three types of data for the investigation and evaluation of quite distinct phenomena: TEI-compliant song lyrics as primary data, linguistically and literary motivated annotations, and extralinguistic metadata. It promotes empirically/statistically grounded analyses of genre-specific features, systemic-structural correlations and tendencies in the texts of contemporary pop music. The corpus has been stratified into thematic and author-specific archives; the paper presents some basic descriptive statistics, as well as the public online frontend with its built-in evaluation forms and live visualisations.
Der Beitrag beschreibt ein mehrfach annotiertes Korpus deutschsprachiger Songtexte als Datenbasis für interdisziplinäre Untersuchungsszenarien. Die Ressource erlaubt empirisch begründete Analysen sprachlicher Phänomene, systemischstruktureller Wechselbeziehungen und Tendenzen in den Texten moderner Popmusik. Vorgestellt werden Design und Annotationen des in thematische und autorenspezifische Archive stratifizierten Korpus sowie deskriptive Statistiken am Beispiel des Udo-Lindenberg-Archivs.
Der vorliegende Band befasst sich mit dem Stand und der Entwicklung von Forschungsinfrastrukturen für die germanistische Linguistik und einigen angrenzenden Bereichen. Einen zentralen Aspekt dabei bildet die Notwendigkeit, Kooperativität in der Wissenschaft im institutionellen Sinne, aber auch in Hinsicht auf die wissenschaftliche Praxis zu organisieren. Dies geschieht in Verbunden als Kooperationsstrukturen, wobei Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie miteinander verbunden werden. Als zentraler Forschungsressource kommen dabei Korpora und ihrer Erschließung durch spezielle, linguistisch motivierte Informationssysteme besondere Bedeutung zu. Auf der Ebene der Daten werden durch Annotations- und Modellierungsstandards die Voraussetzung für eine nachhaltige Nutzbarkeit derartiger Ressourcen geschaffen.
The paper describes preliminary studies regarding the usage of Example-Based Querying for specialist corpora. We outline an infrastructure for its application within the linguistic domain. Example-Based Querying deals with retrieval situations where users would like to explore large collections of specialist texts semantically, but are unable to explicitly name the linguistic phenomenon they look for. As a way out, the proposed framework allows them to input prototypical everyday language examples or cases of doubt, which are automatically processed by CRF and linked to appropriate linguistic texts in the corpus.
Linguistic query systems are special purpose IR applications. We present a novel state-of-the-art approach for the efficient exploitation of very large linguistic corpora, combining the advantages of relational database management systems (RDBMS) with the functional MapReduce programming model. Our implementation uses the German DEREKO reference corpus with multi-layer
linguistic annotations and several types of text-specific metadata, but the proposed strategy is language-independent and adaptable to large-scale multilingual corpora.