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In diesem Kapitel stellen wir zunächst grundlegende Konzepte von Abfragesystemen und Abfragesprachen für die Suche in Korpora vor. Diese Konzepte sollen Ihnen helfen, die einzelnen Abfragesprachen besser zu verstehen und vergleichen zu können. Die gängigen Abfragesprachen unterscheiden sich in vielen Details. Diese Details und die Möglichkeiten und Grenzen der einzelnen Abfragesprachen stellen wir im zweiten Teil mit vielen Beispielaufgaben und dazu passenden Lösungen in jeweils drei Abfragesprachen vor.
Eine korpuslinguistische Untersuchung mit umfassender Analyse der häufiger vorkommenenden Adverbbildungsmuster des Deutschen legt nahe, dass die Sättigung des internen Argumentplatzes eines ursprünglich relationalen Ausdrucks eine wichtige Rolle bei der Adverbproduktion spielt (Brandt 2020). Eine genauere Betrachtung der Unterschiede zwischen -ermaßen- vs. -erweise-Adverbien deutet auf eine grammatische Unterscheidung zwischen Satzadverbien und Adverbien der Art und Weise: Im Fall von -ermaßen erfolgt die Sättigung über Token-Reflexivität, während der interne Slot von -erweise- Bildungen über häufigere und möglicherweise expansive Mechanismen geschlossen wird. Darüber hinaus fördert die pleonastische Qualität von Bildungen auf der Basis gerundivaler Partizipien die Produktivität von -erweise Adverbien.
The English language has taken advantage of the Digital Revolution to establish itself as the global language; however, only 28.6 %of Internet users speak English as their native language. Machine Trans-lation (MT) is a powerful technology that can bridge this gap. In devel-opment since the mid-20th century, MT has become available to every Internet user in the last decade, due to free online MT services. This paper aims to discuss the implications that these tools may have for the privacy of their users and how they are addressed by EU data protec-tion law. It examines the data-flows in respect of the initial processing (both from the perspective of the user and the MT service provider) and potential further processing that may be undertaken by the MT service provider.
Korpora sind – als idealerweise digital verfüg- und auswertbare Sammlungen von Texten – eine wertvolle empirische Grundlage linguistischer Studien. Eigene Korpora aufzubauen ist, je nach Sprachausschnitt, mit unterschiedlichen Herausforderungen verbunden. Zu allen Texten sollten Metadaten zu den Textentstehungsbedingungen (Zeit, Quelle usw.) erhoben werden, um diese als Variablen in Auswertungen einbeziehen zu können. Andere Informationen wie etwa die Themenzugehörigkeit (oder Annotationen auch unterhalb der Textebene) sind auch hilfreich, in vielerlei Hinsicht aber schwieriger pauschal taxonomisch vorzugeben, geschweige denn, operationell zu ermitteln. Jenseits der »materiellen« Verfügbarkeit der Texte und der technischen Aufbereitung sind es das Urheberrecht, vor allem Lizenz- bzw. Nutzungsrechte, sowie ethische Verantwortung und Persönlichkeitsrechte, die beachtet werden müssen, auch um zu gewährleisten, dass die Daten für die Reproduktion der Studien Dritten rechtssicher zugänglich gemacht werden dürfen. Bevor für ein Vorhaben ein neues Korpus aufgebaut wird, sollte deshalb am besten geprüft werden, ob nicht ein geeignetes bereits zur Verfügung steht. Wenn ein Korpus aufgebaut wird, sollte für eine nachhaltige Aufbewahrung und Zugänglichmachung gesorgt und die Existenz an geeigneter Stelle dokumentiert werden.
Dieser Artikel analysiert am Beispiel eines Racletteessens unter Freunden, wie innerhalb einer langen Sequenz das Warten auf den Beginn des Essens strukturiert wird. Während der fast 50 Minuten, die zwischen der Ankunft der ersten Gäste sowie dem Beginn des Essens vergehen, orientieren sich die Teilnehmer auf unterschiedliche Weise zum Warten als Aktivität. Das sukzessive Eintreffen der Gäste führt jeweils zu Eröffnungssequenzen innerhalb dieser Wartezeit. Anhand von Auszügen dieser Zeitspanne verfolgt die Analyse, wie sich die Teilnehmer zu dieser Zeitlichkeit des Wartens und (Noch-nicht-)Beginnens orientieren und wie sie den Anfang des Essens gemeinsam konstruieren.
„Actual words are of theoretical interest” (Audring 2021: 3). Unter Zugrundelegung dieser gebrauchsbasierten Prämisse geht der vorliegende Beitrag der Frage nach, wie sich die Nominalkomposition im Deutschen auf der Basis sprachlicher Massendaten als Konstruktionsfamilie, d.h. als ein hierarchisches Netzwerk von Konstruktionen unterschiedlichen Abstraktionsgrads, beschreiben lässt. Der Beitrag knüpft in theoretischer Hinsicht an Booijs (2010) „Construction Morphology” an, geht jedoch insofern über diese hinaus, als versucht wird, deren Grundannahmen auch auf automatisch erhobene sprachliche Massendaten anzuwenden. Konkret wird mit einem Inventar von rund 185.000 Zusammensetzungen aus zwei simplizischen Nomen gearbeitet, die systematisch aus dem Deutschen Referenzkorpus (DeReKo) (vgl. Leibniz-Institut für Deutsche Sprache 2007) extrahiert und im Anschluss (semi)automatisch weiterverarbeitet wurden.