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The paper explores factors that influence the distribution of constituent words of compounds over the head and modifier position. The empirical basis for the study is a large database of German compounds, annotated with respect to the morphological structure of the compound and the semantic category of the constituents. The study shows that the polysemy of the constituent word, its constituent family size, and its semantic category account for tendencies of the constituent word to occur in either modifier or head position. Furthermore, the paper explores the degree to which the semantic category combination of head and modifier word, e.g., x=substance and y=artifact, indicates the semantic relation between the constituents, e.g., y_consists_of_x.
We present recognizers for four very different types of speech, thought and writing representation (STWR) for German texts. The implementation is based on deep learning with two different customized contextual embeddings, namely FLAIR embeddings and BERT embeddings. This paper gives an evaluation of our recognizers with a particular focus on the differences in performance we observed between those two embeddings. FLAIR performed best for direct STWR (F1=0.85), BERT for indirect (F1=0.76) and free indirect (F1=0.59) STWR. For reported STWR, the comparison was inconclusive, but BERT gave the best average results and best individual model (F1=0.60). Our best recognizers, our customized language embeddings and most of our test and training data are freely available and can be found via www.redewiedergabe.de or at github.com/redewiedergabe.
Dieser Artikel fasst wichtige Aspekte der vom Projekt ‘Usuelle Wortverbindungen’ (UWV) erarbeiteten
Konzeption für die korpusbasierte lexikografische Beschreibung von Wortverbindungen in OWID zusammen. Der Schwerpunkt in diesem Teilprojekt liegt auf der lexikografischen Beschreibung des typischen Gebrauchs von usuellen Wortverbindungen auf der Basis eines sehr großen Korpus des Deutschen. Zur differenzierten Untersuchung des Sprachgebrauchs werden korpusanalytische Methoden herangezogen und die Ergebnisse in einem nutzerfreundlichen Hypertextformat präsentiert. Zudem ist es ein Ziel, die sprachliche Vielfalt, die in den Korpora gerade auch in Bezug auf Wortverbindungen zu finden ist, durch eine große Menge authentischer Korpusbelege angemessen darzustellen.
In this paper we outline our corpus-driven approach to detecting, describing and presenting multi- word expressions (MWEs). Our goal is to treat MWEs in a way that gives credit to their flexible nature and their role in language use. The bases of our research are a very large corpus and a Statistical method of collocation analysis. The rich empirical data is interpreted linguistically in a structured way which captures the interrelations, patterns and types of variances of MWEs. Several levels of abstraction build on each other: surface patterns, lexical realizations (LRs), MWEs and MWE patterns. Generalizations are made in a controlled way and in adherence to corpus evidence. The results are published online in a hypertext format.
Vom 14. bis 16. März fand im Congress Center Rosengarten in Mannheim die 53. Jahrestagung des Instituts für Deutsche Sprache (IDS) statt, die sich in diesem Jahr mit dem Lexikon und dessen Komplexität und Dynamik beschäftigte. Im Mittelpunkt standen neue Perspektiven auf das Lexikon und die Lexikonforschung nach der empirischen Wende, die das Bild vom Wortschatz deutlich verändert und den Blick darauf erweitert hat. Lexikontheoretiker und Lexikografen arbeiten heute u.a. mit quantitativen korpuslinguistischen Methoden und berücksichtigen Forschungsergebnisse und -methoden angrenzender Disziplinen wie der Psycholinguistik, wodurch auch neuartige Konzepte ins Blickfeld rücken. Das Inventar lexikalischer Einheiten beschränkt sich nicht mehr nur auf Wörter, sondern wurde durch konstruktionsartige Einheiten und semiabstrakte lexikalische Muster ergänzt.