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Sehr große Korpora – wie das Deutsche Referenzkorpus DeReKo – bieten eine breite Basis für die empirische Forschung. Sie bringen aber auch Herausforderungen mit sich, da sich weder Eigenschaften ihrer Zusammensetzung noch derer von Recherche- und Analyseergebnissen mit einfachen Mitteln erschließen lassen. Dafür bedarf es Verfahren geschickter Sortierung, Gruppierung oder des Clusterings, kurzum: strukturentdeckender Methoden. In Kombination mit Visualisierungstechniken kann so die Wahrnehmung bestimmter Eigenschaften und Zusammenhänge unterstützt und die Aufmerksamkeit auf bestimmte Phänomene, ggf. in Anlehnung an präferenzrelationale Befunde, gelenkt werden. Neben der illustrativen Funktion geht es in diesem Beitrag vor allem um das erkenntnisleitende Potenzial derartiger Verfahren in Kombination. Aus verschiedenen Bereichen werden Beispiele gezeigt, die am IDS oder in Kooperationen zum Einsatz kommen, sowohl zur dokumentarischen und reflexiven Kontrolle von Eigenschaften der Korpuszusammensetzung als auch hinsichtlich korpusanalytischer Methodik, um die qualitative Interpretation von Analysebefunden und die Abduktion von Hypothesen stimulierend zu unterstützen.
This introductory tutorial describes a strictly corpus-driven approach for uncovering indications for aspects of use of lexical items. These aspects include ‘(lexical) meaning’ in a very broad sense and involve different dimensions, they are established in and emerge from respective discourses. Using data-driven mathematical-statistical methods with minimal (linguistic) premises, a word’s usage spectrum is summarized as a collocation profile. Self-organizing methods are applied to visualize the complex similarity structure spanned by these profiles. These visualizations point to the typical aspects of a word’s use, and to the common and distinctive aspects of any two words.
Valenz und Kookkurrenz
(2015)
Kontexte und ihre Verteilung
(2018)
Die typischen sprachlichen Kontexte, in denen ein Wort verwendet wird, spannen den Rahmen auf, über den sowohl Sprecher als auch Forscher einer Sprache wesentliche Aspekte der Bedeutung des Wortes erschließen und vermitteln. Über große Korpora und entsprechende korpus-, aber auch computerlinguistische Methoden stehen nunmehr systematische Zugänge zu den typischen Verwendungsweisen zur Verfügung, am Institut für Deutsche Sprache etwa über die Kookkurrenzanalyse seit 1995. Auf den Ergebnissen des letztgenannten Verfahrens operieren weitere Methoden, die Bedeutungsbeziehungen zwischen Wörtern auf Ähnlichkeitsbeziehungen des Kontextverhaltens zurückfuhren. In jüngerer Zeit werden Ansätze vor allem aus der Computerlinguistik und dem information retrieval diskutiert, die mit einem ähnlichen Ziel antreten. Dieser Beitrag soll einen prinzipiellen Überblick bieten, wie die verschiedenen Forschungsstränge den Begriff Kontext interpretieren, wie sie ihn systematisch erfassen und zum Vergleich einsetzen. Neben Bedeutungsnähe wird vor allem Mehrdeutigkeit besondere Beachtung finden.
The central issue in corpus-driven linguistics is the detection and description of patterns in language usage. The features that constitute the notion of a pattern can be computed to a certain extent by statistical (collocation) methods, but a crucial part of the notion may vary depending on applications and users. Thus, typically, any computed collocation cluster will have to be interpreted hermeneutically. Often it might be captured by a generalized, more abstract pattern. We present a generic process model that supports the recognition, interpretation, and expression of the patterns inside and of the relations between clusters. By this, clusters can be merged virtually according to any notion of a 'pattern', and their relations can be exploited for different applications
Sowohl bei der Entwicklung konventioneller Software als auch bei der Entwicklung wissensbasierter Systeme fehlen z.Z. systematische Ansätze, Anforderungen an das zu entwickelnde Produkt „ingenieurmäßig“ zu erheben. Die Probleme, mit denen sich der Software Engineer konfrontiert sieht, ähneln denen der Wissensakquisition im Knowledge Engineering. Der an der Universität Karlsruhe am Institut AIFB entwickelte Ansatz MIKE ([AFL93]) beschreibt eine systematische Vorgehensweise zur Entwicklung wissensbasierter Systeme. Die Beschreibung der spezifischen Anforderungen an wissensbasierte Systeme ist Gegenstand der aktuellen Forschung; mit MIKE steht aber bereits das Gerüst zur Verfügung, mit denen die Anforderungen im Laufe der weiteren Entwicklungsphasen verwaltet werden können.
In the last years a common notion of a Problem-Solving Method (PSM) emerged from different knowledge engineering frameworks. As a generic description of the dynamic behaviour of knowledge based systems PSMs are favored subjects of reuse. Up to now, most investigations on the reuse of PSMs focus on static features and methods as objects of reuse. By this, they ignore a lot of information of how the PSM was developed that is, in principle, entailed in the different parts of a conceptual model of a PSM.
In this paper the information of the different parts of PSMs is reconsidered from a reuse process point of view. A framework for generalized problem-solving methods is presented that describes the structure of a category of methods based on family resemblances. These generalized methods can be used to structure libraries of PSMs and - in the process of reuse - as a means to derive an incarnation, i.e. a member of its family of PSMs.
For illustrating the ideas, the approach is applied to the task rsp. problem type of parametric design.
A library of software components should be essentially more than just a juxtaposition of its items. For problem-solving methods the notion of a family is suggested as means to cluster the items and to provide partially a structure of the library. This paper especially investigates how the similar control flows of the members of such a family can be described in one framework.