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Selten zuvor hat ein Ereignis in der Welt so direkt und für viele Menschen unmittelbar spürbar Einfluss auf den Wortschatz des Deutschen gehabt wie die Coronapandemie. Fast täglich konnte man ab Frühjahr 2020 neuen Wortschatz im Radio oder Fernsehen hören und in Zeitungen, Zeitschriften oder Beiträgen in den Sozialen Medien lesen. Zugleich sind zahlreiche medizinische und epidemiologische Fachausdrücke in den Allgemeinwortschatz eingegangen. Welche Spuren dieses dynamischen Wandels in Lexikon und Kommunikation auf lange Sicht in unserer Sprache zu finden sein werden, ist eine offene Frage, auf die die Sprachwissenschaft erst in den nächsten Jahrzehnten eine Antwort wird geben können. Erste Tendenzen aber zeichnen sich schon heute ab.
Coronaparty, Jo-jo-Lockdown und Mask-have – Wortschatzerweiterung während des Corona-Stillstands
(2021)
Alleviating pain is good and abandoning hope is bad. We instinctively understand how words like alleviate and abandon affect the polarity of a phrase, inverting or weakening it. When these words are content words, such as verbs, nouns, and adjectives, we refer to them as polarity shifters. Shifters are a frequent occurrence in human language and an important part of successfully modeling negation in sentiment analysis; yet research on negation modeling has focused almost exclusively on a small handful of closed-class negation words, such as not, no, and without. A major reason for this is that shifters are far more lexically diverse than negation words, but no resources exist to help identify them. We seek to remedy this lack of shifter resources by introducing a large lexicon of polarity shifters that covers English verbs, nouns, and adjectives. Creating the lexicon entirely by hand would be prohibitively expensive. Instead, we develop a bootstrapping approach that combines automatic classification with human verification to ensure the high quality of our lexicon while reducing annotation costs by over 70%. Our approach leverages a number of linguistic insights; while some features are based on textual patterns, others use semantic resources or syntactic relatedness. The created lexicon is evaluated both on a polarity shifter gold standard and on a polarity classification task.
Zum Beispiel: Leistung
(1986)
Zum Beispiel : Liebe
(1985)