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Статтю присвячено комунікативним девіаціям (невдачам) на матеріалі українських і німецьких телеінтерв’ю з П. Порошенком та А. Меркель. Встановлено, що спілкування осіб з різними комунікативними цілями і стратегіями – головні причини девіацій. Проаналізовано комунікативні невдачі, враховуючи позиції адресанта й адресата, а також глядача даних інтерв’ю, визначено спільні та відмінні стратегії у випадку комунікативних девіацій в українській і німецькій лінгвокультурах.
Der Artikel widmet sich den politischen Fernsehinterviews im Ukrainischen und Deutschen aus der Perspektive der Persönlichkeit des Interviewers und der Schwierigkeiten, die vor und während des Fernsehinterviews auftreten. Kommunikative Abweichungen (Deviationen) werden als Unterschiede in den Erwartungen des Interviewers im Vergleich zu den Erwartungen des Befragten und des Adressaten aufgezeigt und analysiert. Besonderes Augenmerk wird auf das Beziehungsdreieck, bestehend aus Interviewer, Befragter und Adressat, gelegt. Bei der Beziehung zwischen diesen drei Größen spielen die Elemente Alter, Geschlecht, Status, Wissen, Interessen und Erwartungen eine wichtige Rolle und tragen zum Erfolg des Interviews bei. Dementsprechend übernimmt der Journalist drei Rollen: als Vertreter des Publikums, als Promotor des Eingeladenen (des Befragten) oder als Vertreter von sich selbst. Durch kommunikative Deviationen werden die Unterschiede in den Erwartungen der Kommunikatoren in einem Interview verstanden. In diesem Artikel wird nur auf die Abweichungen in den Fernsehinterviews in beiden Sprachen eingegangen, wenn der Interviewer andere Erwartungen an das Interview hat als der Befragte oder der Adressat (der Zuschauer), was für das erste ein Misserfolg ist, d.h. für den Interviewer. Es werden kommunikative Abweichungen des Interviewers gegenüber dem Befragten und dem Adressaten skizziert und die Strategien zur Überwindung von Misserfolgen eines Fernsehinterviews vorgeschlagen. Kommunikative Abweichungen als Verstöße gegen die Erwartungen des Interviewers in all seinen Erscheinungsformen können vermieden oder zumindest reduziert werden, wenn alle Elemente der Kommunikation auf informativer und emotionaler und sehr oft auf kommunikativ-situativer Ebene samt technischen Besonderheiten berücksichtigt werden.
The workshop presents ATHEN 1 (Annotation and Text Highlighting Environment), an extensible desktop-based annotation environment which supports more than just regular annotation. Besides being a general purpose annotation environment, ATHEN supports indexing and querying support of your data as well as the ability to automatically preprocess your data with Meta information. It is especially suited for those who want to extend existing general purpose annotation tools by implementing their own custom features, which cannot be fulfilled by other available annotation environments. On the according gitlab, we provide online tutorials, which demonstrate the use of specific features of ATHEN
Projektvorstellung – Redewiedergabe. Eine literatur- und sprachwissenschaftliche Korpusanalyse
(2018)
Das laufende DFG-Projekt „Redewiedergabe“ stellt einen Anwendungsfall quantitativer Sprach-und Literaturwissenschaft dar und beschäftigt sich mit dem Phänomen „Redewiedergabe“ auf der Grundlage großer Datenmengen. Zu diesem Zweck wird zum einen ein Korpus manuell mit Redewiedergabeformen annotiert, zum anderen werden Verfahren zur automatischen Erkennung des Phänomens entwickelt. Ziel ist es, Forschungsfragen nach der Entwicklung von Redewiedergabe vor allem im 19. Jahrhundert zu beantworten.
Digitale Medien haben zu einer folgenreichen Veränderung politischer Diskurse beigetragen: Bürgerinnen und Bürger haben nunmehr die Möglichkeit eines direkten und permanenten Dialogs mit politisch Agierenden. Diese wiederum haben soziale Netzwerke als „wirkungsvolle Kommunikationsform für sich entdeckt“ (Kneuer 2017, S.46). Damit haben sich auch die politischen Partizipationsmöglichkeiten verändert. Neben den konventionellen Partizipationsformen erfahren die Bürgerinnen und Bürger nach der Erweiterung in den 1960er Jahren durch nicht institutionalisierte Formen (Woyke 2013) heute eine weitere Form der politischen Teilhabe durch digitale Medien.
MULLE is a tool for language learning that focuses on teaching Latin as a foreign language. It is aimed for easy integration into the traditional classroom setting and syllabus, which makes it distinct from other language learning tools that provide standalone learning experience. It uses grammar-based lessons and embraces methods of gamification to improve the learner motivation. The main type of exercise provided by our application is to practice translation, but it is also possible to shift the focus to vocabulary or morphology training.
We present a language learning application that relies on grammars to model the learning outcome. Based on this concept we can provide a powerful framework for language learning exercises with an intuitive user interface and a high reliability. Currently the application aims to augment existing language classes and support students by improving the learner attitude and the general learning outcome. Extensions beyond that scope are promising and likely to be added in the future.
Controlled Natural Languages (CNLs) have many applications including document authoring, automatic reasoning on texts and reliable machine translation, but their application is not limited to these areas. We explore a new application area of CNLs, the use of CNLs in computer-assisted language learning. In this paper we present a a web application for language learning using CNLs as well as a detailed description of the properties of the family of CNLs it uses.
We present WOMBAT, a Python tool which supports NLP practitioners in accessing word embeddings from code. WOMBAT addresses common research problems, including unified access, scaling, and robust and reproducible preprocessing. Code that uses WOMBAT for accessing word embeddings is not only cleaner, more readable, and easier to reuse, but also much more efficient than code using standard in-memory methods: a Python script using WOMBAT for evaluating seven large word embedding collections (8.7M embedding vectors in total) on a simple SemEval sentence similarity task involving 250 raw sentence pairs completes in under ten seconds end-to-end on a standard notebook computer.
Erzählen multimodal
(2018)