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Der Band leistet eine theoretisch begründete und empirisch validierte Entwicklung einer automatisierten Wortartenannotation (Part-of-Speech-Tagging) für Transkripte spontansprachlicher Daten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK), das über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch der Forschungsgemeinschaft öffentlich zugänglich ist. Dabei setzt er zwei Schwerpunkte: erstens die theoretische Aufarbeitung von Unterschieden von Transkripten gesprochener Sprache zu schriftsprachlichen Daten in Hinblick auf die Entwicklung eines Tagsets für das gesprochene Deutsch; zweitens die Darstellung der empirischen Arbeitsschritte zur Erstellung des automatisierten Part-of-Speech-Taggings, d. h. die Implementierung und Evaluierung für die Annotation des FOLK-Korpus. Der Band ist eine kritische Reflexion der Wortartentheorien im Spannungsfeld zwischen Theorie und datengeleiteter Arbeit. Er gibt Einblicke über die Korpusaufbereitung von Transkripten gesprochener Sprache und stellt diese in Bezug zu Theorien über die Eigenheiten gesprochener Sprache.
A syntax-based scheme for the annotation and segmentation of German spoken language interactions
(2018)
Unlike corpora of written language where segmentation can mainly be derived from orthographic punctuation marks, the basis for segmenting spoken language corpora is not predetermined by the primary data, but rather has to be established by the corpus compilers. This impedes consistent querying and visualization of such data. Several ways of segmenting have been proposed,
some of which are based on syntax. In this study, we developed and evaluated annotation and segmentation guidelines in reference to the topological field model for German. We can show that these guidelines are used consistently across annotators. We also investigated the influence of various interactional settings with a rather simple measure, the word-count per segment and unit-type. We observed that the word count and the distribution of each unit type differ in varying interactional settings and that our developed segmentation and annotation guidelines are used consistently across annotators. In conclusion, our syntax-based segmentations reflect interactional properties that are intrinsic to the social interactions that participants are involved in. This can be used for further analysis of social interaction and opens the possibility for automatic segmentation of transcripts.