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We compare the use of überhaupt and sowieso in Dutch and German. We use the world-wide web as the main resource and pursue a zigzag strategy, trying to find usages going back and forth between dictionaries, intuitions and real data obtained through web search. To our surprise, the results more or less confirm the decision of Dutch dictionaries to consider überhaupt and sowieso synonymous. In German, we find no synonymy, but only a great overlap of usage conditions in declarative sentences.
Die Suche nach auffälligen Wörtern bei der Rezeption von touristischen Textsorten im DaF-Unterricht
(2009)
Die Untersuchung präsentiert die multimodale Struktur und Komplexität eines besonderen Kooperationstyps, dem »Pitching«. Das Pitching ist eine Mischform aus Arbeits- und Lehr-Lern-Diskurs, bei der vier Studierende gemeinsam mit zwei Dozenten Filmideen entwickeln. Als empirische Grundlage dient ein Datenkorpus von 72 Stunden Videoaufnahmen, das methodisch mit einer Kombination aus ethnographischer Gesprächsanalyse, ethnomethodologischer Konversationsanalyse und deren Erweiterung um eine multimodale Analyseperspektive untersucht wird. Dabei wird detailliert der komplexe Gesamtzusammenhang von Verbalität, Mimik, Gestik, Körperpositur und anderen körperlichen Ausdruckformen in seiner Bedeutung für die gemeinsame Arbeit ersichtlich. Basierend auf den beiden zentralen Konzepten »Kooperation« und »Handlungsschema« werden die spezifischen Situationsmerkmale des Pitchings und die typischen Aufgaben und Probleme rekonstruiert, die von den Interaktionsbeteiligten durch unterschiedliche Verfahren bearbeitet werden. Aufgrund einer longitudinalen Perspektive gibt die Untersuchung zudem Einblicke in die Professionalisierung der Studierenden im Studienverlauf.
Beyond the stars: exploiting free-text user reviews to improve the accuracy of movie recommendations
(2009)
In this paper we show that the extraction of opinions from free-text reviews can improve the accuracy of movie recommendations. We present three approaches to extract movie aspects as opinion targets and use them as features for the collaborative filtering. Each of these approaches requires different amounts of manual interaction. We collected a data set of reviews with corresponding ordinal (star) ratings of several thousand movies to evaluate the different features for the collaborative filtering. We employ a state-of-the-art collaborative filtering engine for the recommendations during our evaluation and compare the performance with and without using the features representing user preferences mined from the free-text reviews provided by the users. The opinion mining based features perform significantly better than the baseline, which is based on star ratings and genre information only.